第 379期 腦科學日報
2019年7月27日
科 學 時 訊
1，《Science》重磅發現：腸道中阻止肥胖的「減重」菌
7月26日，發表在《Science》上的一項新研究中，美國猶他大學的研究人員從腸道中鑒定出一種特定的細菌，可以防止小鼠變胖，而且，這些微生物或同樣能控制人的體重。這種稱為梭菌（Clostridia）的有益菌是微生物組的一部分。
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《Science》重磅發現：腸道中阻止肥胖的「減重」菌
2，與五種精神疾病遺傳風險有關的共同基因組被發現
一組國際研究團隊發現了導致注意力缺陷多動障礙(ADHD)、自閉症譜系障礙、雙相情感障礙、重度抑鬱症和精神分裂症的共同基因組。昆士蘭大學(University of Queensland)和阿姆斯特丹Vrije University開展的一項合作研究項目分析了40多萬人，以確定這五種精神疾病背後的基因。
他們應用基因組分析，包括7372個基因集和53個組織型特異性基因表達譜，以識別與多種精神疾病病因有關的基因組。研究納入了五種精神疾病的全基因組元關聯數據：精神分裂症、雙相情感障礙、重度抑鬱症、自閉症譜系障礙和注意力缺陷/多動障礙。總數據集包含159219例病例和262481例對照。
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與五種精神疾病遺傳風險有關的共同基因組被發現「研究快遞 」
3，Cell詳解 | 獎賞動機限制如何受控制？
7月25日，來自美國華盛頓大學西雅圖分校的Michale Bruchas研究組在Cell雜誌在線發表了題為A Paranigral VTA Nociceptin Circuit that Constrains Motivation for Reward的研究論文，通過構建中腦腹側被蓋區(VTA)黑質旁核(paranigral nucleus)特異前原孤啡肽(Pnoc)的工具小鼠（Pnoc-Cre），通過一系列完整、邏輯嚴密的功能驗證研究，揭示了這類神經元亞群能特異調控獎賞尋求行為。該研究對進一步揭示藥物成癮中特徵的覓葯(drug seeking)行為的機制具有重要意義。
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Cell詳解 | 獎賞動機限制如何受控制？
4，Molecular Psychiatry：神經影像機器學習對不同表型癲癇患者腦齡進行預測
本次研究提出了一種基於機器學習的腦齡預測方法，通過對大腦結構核磁影像數據進行分析來對個體的腦齡作出評估。而這個腦齡指標將在將來癲癇疾病的臨床研究中發揮重要作用。
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Molecular Psychiatry：神經影像機器學習對不同表型癲癇患者腦齡進行預測
5，重性抑鬱障礙還是雙相情感障礙？
近期，多倫多大學精神藥理部門的 Roger S. McIntyre 博士等人在 The Journal of clinical psychiatry 期刊發表論文，旨在為精神科醫生和初級保健臨床醫生提供一套最佳實踐方案，以提高他們鑒別 MDD 和 BP 的能力，同時使他們認識到精神疾病的共病以及疾病進展的癥狀演變都是十分複雜的。
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重性抑鬱障礙還是雙相情感障礙？
2019年7月22日，加州大學歐文分校的研究人員在 FASEB J 雜誌發表了題為：Cilantro leaf harbors a potent potassium channel-activating anticonvulsant 的研究論文。
在這項最新的研究中，研究人員發現並證實香菜中富含的一種分子——十二烯醛，與鉀通道的特定部分結合併打開它們，進而降低細胞的興奮性。這些研究結果解釋了自古以來使用香菜治療癲癇的可能的分子機制，更重要的是，這項研究表明，可以通過修飾十二烯醛，以開發更安全，更有效的抗癲癇藥物。
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7，Science將性別差異研究推向新高度！
7月20日發表在《Science》上的一篇研究，來自美國麻省理工大學Whitehead研究所、霍華德休斯醫學研究所、史丹佛大學和哈佛大學醫學院附屬布萊根婦女醫院的科學家們，通過對基因表達中性別偏見的廣泛研究，揭示了男性與女性中特定基因表達水準的差異，從而將性別差異研究推向新的高度。
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Science將性別差異研究推向新高度！
雖說是沒有全息圖，但不寫代碼、拖拖拽拽就能搞機器學習，這等美事已經達成了：MIT和布朗大學聯合開發了互動式數據科學系統，名字叫Northstar。團隊說，這是「全球最快的互動式AutoML工具」；除了速度，它生成模型的成績，也已經在DARPA D3M AutoML比賽上超越了所有對手。作為用戶，你只要載入好數據集，再把想預測的目標，拖進一個預測器。幾 (十) 秒的光景，系統便會幫你找出最適合的機器學習模型。
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不寫代碼，用圖形界面搞機器學習：MIT發布「全球最快AutoML」，刷新DARPA比賽成績
審校：Simon
題圖：攝圖網
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2，7.25腦科學日報| PNAS：大腦對不可描述（動）圖的反應，男女無差別！Nature Genetics聚焦神經元核內包涵體病
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