读虫心！科学家可以通过观察虫子的行为得知之前它闻到过什么

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神经系统从环境中提取和处理信息以改变动物的行为和生理。尽管在了解不同的刺激是如何通过神经元活动的变化来表示的方面取得了进展，但对它们如何影响更广泛的神经网络特性却知之甚少。

11月9日，来自索尔克生物研究所的研究人员在PLOS Computational Biology上在线发表了题为“Neural network features distinguish chemosensory stimuli in Caenorhabditis elegans”的研究论文，开发了一个框架，利用神经网络活动的图论特征来预测生态学上相关的刺激属性，特别是刺激特性。一个简单的机器学习分类器在单独使用图论特征或与神经活动特征相结合的情况下，可以准确预测盐刺激。

动物已经进化出对环境中遇到的多种化学刺激进行编码的机制。在脊椎动物和无脊椎动物中，编码气味和味道信息的神经回路被认为包括标记线和组合活动模式。气味信息最初由嗅觉感觉神经元过滤，这些神经元在脊椎动物的嗅觉上皮内被组织成特定的表达区，或被组织成特定的无脊椎动物感觉器，对信息素、食物气味、酸、产卵提示或有毒气味具有选择性。

在这两种情况下，嗅觉信息随后被转达给特定的肾小球和大脑中的高阶中心。同样，小鼠和苍蝇的味觉信息是由神经活动的空间模式表示的，可能是使用组合编码。虽然这些研究强调了化学信息是如何在外围和早期皮层区域编码的，但对其在高级大脑中心的处理和表示仍然了解不多。解决这个问题的一个方法是，当动物经历其化学环境的变化时，在一个完整的神经系统中监测整个回路的神经活动。然后可以提取编码这些变化的神经特征。

秀丽隐杆线虫（Caenorhabditis elegans）的神经系统由302个神经元组成，这些神经元由确定的化学和电突触连接，因此非常适合记录整个网络中大部分的神经活动。C. elegans神经元表达快速激活的电压门控钙离子通道，因此神经元钙的变化与神经元去极化大约相关。以前用基因编码的钙指示器监测了一小部分神经元群体的神经活动，结果表明，感觉神经元用组合码编码化学刺激的身份和浓度。此外，神经系统的大规模活动测量是通过两个关键的创新实现的。1）定制设计的微流控设备，可以固定成年动物，并在记录神经活动的同时精确传递化学刺激，以及2）基因编码的钙指示器，可以定位到细胞核；这种限制性的荧光信号使其容易区分相邻的神经元核。

以前对全脑成像数据的分析使用了主成分分析（PCA），表明神经活动位于一个 "低维流形 "中。然而，Scholz等人发现有证据表明，神经动力学的维度可能比以前认为的要高，这表明有更多的神经元参与驱动行为。如果是这样的话，理解大脑的方法必须考虑整个神经网络以提供全面的分析。

因此，通过把神经系统看成一个图，假设将发现复杂的活动模式，而当神经元被当作独立的单元时，这些模式通常会被忽略。为了测试这种方法，监测了至少50个头部神经元的反应，同时让成年的在两种浓度中的一种接受五种化学刺激。头部神经元包括嗅觉和味觉感觉神经元、几个下游神经元和指挥运动的指令性神经元，以及一些运动神经元。接下来，计算了两种刺激特性--化学品的价值（即吸引力或排斥力）和特性（即化学结构）--如何影响整个网络的神经活动。观察到图论和基于活动的特征都成功地区分了各种刺激物。使用两个独立收集的数据集和机器学习分类来验证这些结果。然而，图论特征和活动统计都没有被刺激物的价值所调节。还发现，化学物质的特性弱地改变了由假定的兴奋性或抑制性相互作用组成的子网络，这表明抑制和兴奋之间的全网络相互作用更有力地定义了一种化学物质在线虫大脑中的代表性。此外，当把推测的感觉神经元之间的关联性和因果性相互作用解耦时，与单独使用活动特征相比，图论特征几乎使预测刺激物特征的准确性增加了一倍，从而提高了方法的稳健性，并表明化学特征强烈地调节了神经系统中的功能相互作用。

参考文献：

http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009591

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