3、计算神经遗传学建模与大脑研究

计算神经遗传学建模与大脑研究

1. 计算神经遗传学建模（CNGM）简介

计算神经遗传学建模（CNGM）背后有着独特的动机和原理。下面提出几个与之相关的问题，供大家思考：
- 是否有可能创建一个真正适合整个大脑的 CNGM？基因 - 大脑图谱是否有助于实现这一点（可参考 http://alleninstitute.org ）？
- 如何利用动态 CNGM 来追踪并预测脑部疾病（如癫痫和帕金森病）的发展进程？
- 是否可以使用 CNGM 来模拟基因突变的影响？
- 是否能够利用 CNGM 来预测药物效果？
- CNGM 怎样才能促进对大脑功能（如记忆和学习）的更好理解？
- 人工智能（AI）的哪些通用问题（如分类、预测、特征选择、模式发现、适应和可视化等）可以通过受大脑 - 基因启发的 CNGM 有效解决？

2. 大脑的研究方法

目前，有多种技术可用于研究大脑特定认知和其他功能的定位，这些方法大致可分为侵入性和非侵入性两类，下面为大家详细介绍：

2.1 侵入性研究方法

• 脑损伤研究法 ：通过观察因事故、中风、肿瘤等导致脑损伤患者的认知处理缺陷，来推断受损区域与受干扰的心理过程或大脑功能的关联。不过，这种方法的主要问题在于观察是在事件发生后进行的，缺乏事故前的适当实验控制。
• 损伤研究法 ：通常在动物身上进行，比较大脑部分被故意移除或损伤前后的认知表现。在人类中，仅出于治疗原因（如切除连接两个半球的胼胝体以治疗危及生命的癫痫，或切除危及生命的肿瘤）才会进行此类研究。但该方