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生物隐形斗篷 阐明乌贼伪装

导读一种常见的墨鱼(乌贼属officinalis)。自亚里士多德时代以来,乌贼,鱿鱼和章鱼通过模仿环境的颜色和纹理而隐藏的独特能力令自然科学家着迷...

一种常见的墨鱼(乌贼属officinalis)。

自亚里士多德时代以来,乌贼,鱿鱼和章鱼通过模仿环境的颜色和纹理而隐藏的独特能力令自然科学家着迷。在所有动物中独一无二,这些软体动物通过神经元直接作用于可扩展像素来控制它们的外观,可扩展像素数百万,位于它们的皮肤中。马克斯普朗克脑研究所和法兰克福高等研究院/歌德大学的科学家利用这种神经元像素对应来观察墨鱼的大脑,通过分析皮肤模式动态来推断控制网络的推定结构。

墨鱼,鱿鱼和章鱼是一群被称为coleoid头足类动物的海洋软体动物,曾经包括菊石,今天只被称为白垩纪时期的螺旋化石。现代的鞘翅目头足类动物大约在1.5亿年前失去了它们的外壳,并开始采取越来越活跃的掠夺性生活方式。这种发展伴随着大脑大小的增加:现代墨鱼和章鱼在无脊椎动物中具有最大的大脑(相对于体型),其大小与爬行动物和一些哺乳动物相当。他们使用这些大脑来执行一系列智能行为,包括改变其皮肤模式以伪装或隐藏在周围环境中的独特能力。

头足类动物通过其大脑的直接作用控制伪装,称为色素细胞的专门皮肤细胞,在柔软的皮肤显示器上充当生物颜色“像素”。墨鱼拥有多达数百万个色素细胞,每个色素细胞都可以扩张和收缩,从而产生皮肤对比度的局部变化。通过控制这些色素细胞,乌贼可以在几分之一秒内改变它们的外观。他们使用伪装来捕猎,避开捕食者,还要进行交流。

为了伪装,墨鱼与像素的本地环境不匹配。相反,他们似乎通过视觉提取了他们环境的统计近似值,并使用这些启发式方法从假定的大型但有限的可能模式库中选择一种自适应伪装,通过进化选择。这种统计匹配问题的生物学解决方案尚不清楚。但是因为乌贼可以在孵出蛋后立即解决它们,它们的解决方案可能是天生的,嵌入墨鱼脑中并且相对简单。由MPI主任Gilles Laurent领导的Max Planck脑研究所和法兰克福高等研究院(FIAS)/歌德大学的科学家团队开发了一些技术,开始揭示这些解决方案。

墨鱼色素细胞是含有弹性袋状有色颜料颗粒的特化细胞。每个色谱细胞都附着在微小的桡骨肌上,它们本身由大脑中的少量运动神经元控制。当这些运动神经元被激活时,它们会使肌肉收缩,扩展色素并显示色素。当神经活动停止时,肌肉松弛,弹性颜料袋收缩,反射的下层皮肤显露出来。因为单个色素细胞从少量运动神经元接收输入,所以色谱柱的扩增状态可以提供对运动神经元活动的间接测量。

“我们开始通过对动物皮肤上的像素进行成像来简单地和间接地测量大脑的输出量”,劳伦特说。实际上,通过色谱分辨率监测墨鱼的行为提供了一个独特的机会,可以在自由行为的动物中间接“成像”非常大的神经元群体。本研究的第一作者Laurent Lab的博士后Sam Reiter和他的共同作者通过分析色素共同波动的细节来推断运动神经元活动。反过来,通过分析这些推断的运动神经元的共同变化,他们可以预测更高水平的控制结构,通过对其色素输出的详细统计分析,“成像”越来越深入到墨鱼脑中。

到那里需要多年的努力,一些好的见解和一些幸运的休息。成功的关键要求是设法以每秒60个高分辨率图像并行跟踪成千上万个单个色素细胞,并跟踪从一个图像到下一个图像的每个色谱图,从一个图像到下一个图像,从一周到另一个图像。接下来,当动物呼吸,移动,改变外观并长大,不断插入新的色素细胞。FIAS / GU的Matthias Kaschube说,一个关键的见解是“意识到皮肤上的色素细胞的物理排列是不规则的,因此它是局部独特的,因此为图像拼接提供了局部指纹”。通过迭代和分段图像比较,可以使图像变形,使得所有的色素细胞都能正确对齐和跟踪,

凭借这样的洞察力以及多台超级计算机的帮助,Laurent的团队设法实现了他们的目标,并开始凝视动物的大脑及其伪装控制系统。一路上,他们也做了意想不到的观察。例如,当动物改变外观时,它通过一系列精确确定的中间模式以非常特定的方式改变。这一观察很重要,因为它表明了对模式生成的内部约束,从而揭示了神经控制电路的隐藏方面。他们还发现,色素细胞随着时间的推移会系统地改变颜色,并且这种变化所需的时间与动物生长时新的色素细胞的产生速率相匹配,使得每种颜色的相对分数保持不变。最后,

“这项研究开辟了大量新的问题和机会,”洛朗说。“其中一些涉及纹理感知,并且与认知计算神经科学不断增长的领域相关;其他有助于确定大脑活动和行为之间的精确联系,一个称为神经行为学的领域;其他有助于确定涉及组织形态发生的细胞发育规则。最后,这项工作打开了一扇通往动物大脑的窗口,这些动物的血统在5.4亿年前从我们的血统中分裂出来。头足类动物的大脑提供了一个独特的机会,可以根据完全独立于脊椎动物谱系的历史来研究另一种智力的演变。超过五亿年。“

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