10余领域、33位杰出科学家，带你看懂超前沿的脑科学新发现 本书荟萃了诺贝尔奖得主梅-布里特·莫泽和爱德华·莫泽、艾伦脑科研所所长克里斯托夫·科赫、基因编辑先驱奥拉夫·斯波恩斯、哈佛大学遗传学教授乔治·丘奇等跨10余领域、共33位杰出科学家的全新发现。只用这一本书，你就能一览脑科学领域超前沿的研究和成果。 从这本书始，先人一步预测未来
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前言 迎接大脑的3个挑战
测一测 关于神经科学及其日常应用，你了解多少？
主题1 绘制大脑地图
01 建立大脑图谱
大脑图谱简史
脑的遗传基础
脑的标准化
脑的连接组
大脑的未来
02 全脑神经成像与虚拟现实
关闭感觉运动循环
全脑神经元成像
理解复杂的全脑数据
大脑的未来
03 大脑新视界
人类大脑与小鼠大脑
大脑视界项目
描绘细胞类型与连接状态
记录神经元集群的活动
将量化工具引入神经科学
通过整合多样化的数据和理论来建立大脑模型
走向大规模、开源科学
04 使用基因测序解决连接组问题
创造会思考的机器，先要破解连接组
如何让人工智能追上生物智能
新的挑战：单个神经元连接条形码
05 罗塞塔大脑
大脑的多层次复杂性
全面绘制大脑地图和建模的方法
“适当的”数据集看起来是什么样的
把问题抽象化
序列空间：与大脑相匹配的指数级资源
原位测序：解读罗塞塔大脑的关键工具
用原位测序来确定细胞类型、DNA连接和谱系
用免疫显微技术确定突触强度
可以在DNA中编入神经元电活动吗
罗塞塔大脑实验的架构
大脑的未来
主题2 计算
06 通过网格细胞理解皮层
我们能够理解皮层吗
哺乳动物的空间回路：高级皮层的窗口
网格细胞与“网格地图”
网格细胞是如何产生的
网格细胞并不是孤例
07 同时记录大量神经元
测量大量神经元的活动
解释大量神经元的活动
“抽象层次”的重要性
08 网络神经科学
从神经回路到神经网络
迎接“大数据”的挑战
构建虚拟大脑
09 大规模神经科学：从分析到洞悉
对神经数据的分析探索
分析之外的洞见
主题3 模拟大脑
10 全脑模拟
先创造，再理解
数据在哪儿
下一代的大脑图谱
预测神经科学
构建大脑模型
良性循环
统一大脑模型
行为：大脑-身体-环境的连接
伦理方面的考虑
云集科学
11 建立行为大脑
行为与大脑
模拟灵活的协调性
反向工程的价值
构建物质大脑
主题4 语言
12 语言神经生物学
语言神经生物学研究的起源与变化
新语言神经科学的两大挑战
一些充满希望的方向
13 基因变异与神经遗传
基因中的语言遗传线索
影响语言的关键基因
使用细胞分析拆解基因变异难题
大脑的未来
主题5 保持怀疑
14 意识、大科学与概念澄清
意识的测量问题
意识的认知理论与非认知理论
转基因小鼠和光遗传开关
非概念性表征与测量问题
方法上的简单进步：不要索求报告
15 从神经回路到行为：跨度太大了吗
计算：神经与行为之间的中间层
当前的计算方法
从连接组到模拟组
16 进化中的启示
从哺乳动物到人类
从基因到表现
从技术到真理
大脑的未来
17 基因组的启示
两个重要的大脑项目
绘制人类基因组图谱的挑战
绘制大脑图谱的经验教训
最佳的资金来源在哪里
我们成功了吗？什么才能算作进步
图谱的实用价值
绘制谁的大脑或基因组图谱
转化大脑的新知识并不容易
18 计算脑
大脑是不是计算机
大脑是随机性的吗
大脑是怎样处理信息的
如何理解特征检测器
大脑研究的6个挑战
主题6 重要影响
19 神经技术的应用
发现中间地带：新工具、新规则
针对感知和模拟回路的神经技术
将神经技术作为临床工具
人类的局限
20 连接错乱的大脑、基因与心理疾病
遗传学
从基因到生物学
21 神经灰尘：没有线缆的持久脑机接口
介绍性概念
神经“灰尘”范式
大脑的未来
后记 2064年的神经科学：对过去一个世纪的观察
神经科学的浪漫主义时代：1964
神经科学成为“大科学”：2014
现代：2064
译者后记
术语表
拓展阅读与参考文献
02 全脑神经成像与虚拟现实
05 罗塞塔大脑
07 同时记录大量神经元
08 网络神经科学
10 全脑模拟
11 建立行为大脑
12 语言神经生物学
13 基因变异与神经遗传
14 意识、大科学与概念澄清
15 从神经回路到行为：跨度太大了吗
18 计算脑
19 神经技术的应用
20 连接错乱的大脑、基因与心理疾病
21 神经灰尘：没有线缆的持久脑机接口
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