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2023年8月28日上午10：00，孟鸿宇博士在科技楼b区604以线上线下同步进行的方式做了题为‘insights from cell-levelobservationstodistributed cognitive functions: l1 interneurons modeling and patchseq data analysis’学术的报告，介绍了大脑分布式认知功能理论研究的最新进展和新技术。报告由系统科学学院王大辉老师主持，现场师生进行了深入的讨论。

孟鸿宇博士在美国西北大学获得博士学位，师从计算神经科学专家hermannriecke。近年来，孟鸿宇博士在纽约大学汪小京教授团队进行博士后工作，其研究内容为基于具体的生物物理观察，使用数学工具来理解认知功能背后的神经机制，例如分布式工作记忆。

本次报告孟鸿宇博士为系统科学学院的师生详细介绍了大脑分布式认知功能在细胞层面的最新研究成果。近年来，脑连接与行为动物神经生理数据测量方式的进步，凸显了研究多个脑区分布式认知功能的重要性。为此需要了解脑区之间如何交互，并知道局部特征在不同脑区之间如何改变。孟鸿宇博士首先介绍了第一项工作成果，即对l1中间神经元建立膜电位动力学的模型。该模型可以解释l1中间神经元在实验中的异质性放电模式，并且动力学方程中的t型钙离子通道可以使得血管活性肠肽（vasoactive intestinal polypeptide, vip）神经元产生开始-爆发放电（onset-bursting）。这与大脑的α振荡具有关联，并可能影响信息传递时的皮层交互。在第二项工作中，孟鸿宇博士介绍了patchseq技术，该技术可以将神经细胞的基因转录数据与其电生理特性（例如放电率自适应）建立联系。基于不同脑区已有的丰富转录数据，这项技术可以用来帮助推断不同脑区电生理特性的差异。

供稿：王大辉

编辑：郝林青

审核：王大辉