生命科学联合中心研究生“1+X”论坛第六期活动成功举办

生命科学联合中心研究生“1+X”论坛第六期活动成功举办

2023年4月19日晚，由生命科学联合中心（CLS）研究生学术交流委员会组织的CLS研究生“1+X”论坛2022-2023学年第六期活动在金光生命科学楼邓祐才报告厅成功举办。本次论坛的主题是心理学和神经生物学，生命科学联合中心张哲老师、鲍平磊老师和周阳老师出席本次论坛活动。

来自周专老师课题组的2019级博士研究生林兆晗同学进行了题为“Liquid-liquid phase separation of SgII regulates the size and quantal release of large dense-core vesicle in adrenal chromaffin cell”的报告。本次报告中，他分享了其与合作者关于致密核心囊泡（LDCV）体积调控的分子机制的研究。囊泡是细胞分泌中至关重要的角色，相比于突触小囊泡，LDCV拥有较大的尺寸（直径在100-500 nm），并且参与诸多生理功能，但其决定体积的分子机制仍不清楚。在该工作中，林兆晗同学及其合作者通过利用电化学碳纤维电极及全内反射荧光显微镜，发现在肾上腺嗜铬细胞敲低SgII蛋白后，LDCV中神经递质的量子化分泌过程发生了显著降低。进一步研究发现，这种LDCV量子化分泌降低的现象是LDCV体积变小所导致的结果。接下来，他们通过体外纯化的方法表明，SgII具有pH依赖的多聚化行为，且其高聚体可以被钙离子诱导，进而发生液-液相分离。此外，他们也发现，通过截断SgII或引入可以与SgII发生相互作用的SgIII分子，都可以不同程度地调节液-液相分离的程度，并进一步影响嗜铬细胞中LDCV体积及量子化分泌的大小。

（林兆晗同学作报告）

林兆晗同学的精彩报告引发了同学们关于液-液相分离的调控机制，及其在神经系统中的普适性等方面的广泛思考与讨论。张哲老师对该工作和汇报给予了充分的肯定，并对如何成为一个合格的科研工作者提出了几点建议。

（张哲老师点评）

来自吴思老师课题组的18级博士生王超名同学分享了关于通用脑动力学编程框架BrainPy的构建方面的工作。BrainPy是允许用户自主灵活编程的，简单易用且灵活高效的通用脑动力学编程框架，是脑动力学模型定义、模拟、训练和分析的综合平台。在模型定义上，BrainPy允许用户基于任意的Python语法进行编程，自主掌控模型实现逻辑。同时，为了抓住大脑具有层级模块化的特征，BrainPy提供了模块化和组合编程的范式，允许用户以搭积木的方式任意组合离子通道、神经元、网络、环路等不同层级的模型，轻松构建和模拟大规模的脑动力学模型。在模型运行上，BrainPy使用JAX和XLA的即时编译技术将BrainPy模型自动转换为高性能机器码，从而获得媲美C或CUDA的运行速度。同时，BrainPy为脑动力学和类脑模型的“稀疏连接+事件驱动计算”的特征提供了专有算子，能有效降低模型的计算复杂性。不仅如此，同一个BrainPy模型可以在多种设备上运行（包括CPU、GPU和TPU），做到“一次编程、多端运行”。在模型训练上，BrainPy能与最新的机器学习模型和方法进行无缝整合，支持从数据和任务中学习动力学模型，构建脑启发的类脑计算模型。在模型分析上，BrainPy支持对定义好的模型进行自动动力学分析。目前BrainPy支持了低维动力学系统的相图分析和分岔分析，也支持了高维动力学系统的稳定点分析和线性化分析方法。此外，BrainPy支持用户不修改一行代码即可完成自动动力学分析，它的提出能够帮助神经科学领域的研究者轻松构建、模拟、训练和分析多尺度及大尺度的大脑动力学模型，以应对研究中海量神经数据的产生、模型仿真复杂度的日益增长、建模手段、方法及目标的日趋多样化等诸多挑战。

（王超名同学作报告）

同学们对BrainPy框架的实现过程、泛用性，及其与真实记录的神经信号对比等方面提出了问题，并获得了讲者同学的详细解答。鲍平磊老师以“工欲善其事，必先利其器”出发，向大家分享了现代心理学研究过程中研究手段的多样性和重要性，并与讲者探讨了BrainPy框架的优势所在。周阳老师对此工作给予了较高评价，并向大家介绍了这一工作在领域内的重要性。

（鲍平磊老师和周阳老师点评）

（会议现场提问）

报告结束后，张哲老师和鲍平磊老师分别为报告人林兆晗同学、王超名同学颁发奖杯以作留念。

（点评老师为报告人颁发纪念奖杯）

2022-2023年度“1+X”论坛第七期活动将于2023年5月23日举办，主题是化生与医学。希望有更多的同学参与进来，“交叉前行，创新共赢”，共同进步。

转自：“生命科学联合中心”微信公众号

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