Abstract To overcome the challenge of balancing imaging speecd and resolution, which currently limits the accurate identification of structural and dynamic changes in the study of endoplasmic reticulum (ER) in plant cells. This research employs structured illumination microscopy techniques to achieve super-resolution real-time imaging of the ER in live Arabidopsis materials. Additionally, a self-supervised denoising framework (Blind2Unblind) was optimized to further enhance the signal-to-noise ratio of rapid microscopic imaging. Based on the images with high quality, a method for quantitative analysis of ER structures using time-lapse images is developed. Moreover, detections of changes in ER structures under environmental stress are conducted to verify the effectiveness of the method. Moreover, correlation analyses of various parameters indicate a significant positive correlation between the area and length of tubular ER with the number of growth tips and tricellular junctions, while the area of ER cisternae and bulk flow exhibits a significant negative correlation with the area and length of tubules. The super-resolution imaging and dynamic analysis method developed in this study will provide new technical approaches for further elucidating the function and regulatory mechanisms of the plant ER.

Abstract Although fossil evidence suggests the existence of an early muscular system in the ancient cnidarian jellyfish from the early Cambrian Kuanchuanpu biota ( ca . 535 Ma), south China, the mechanisms underlying the feeding and respiration of the early jellyfish are conjectural. Recently, the polyp inside the periderm of olivooids was demonstrated to be a calyx-like structure, most likely bearing short tentacles and bundles of coronal muscles at the edge of the calyx, thus presumably contributing to feeding and respiration. Here, we simulate the contraction and expansion of the microscopic periderm-bearing olivooid Quadrapyrgites via the fluid-structure interaction computational fluid dynamics (CFD) method to investigate their feeding and respiratory activities. The simulations show that the rate of water inhalation by the polyp subumbrella is positively correlated with the rate of contraction and expansion of the coronal muscles, consistent with the previous feeding and respiration hypothesis. The dynamic simulations also show that the frequent inhalation/exhalation of water through the periderm polyp expansion/contraction conducted by the muscular system of Quadrapyrgites most likely represents the ancestral feeding and respiration patterns of Cambrian sedentary medusozoans that predated the rhythmic jet-propelled swimming of the modern jellyfish. Most importantly for these Cambrian microscopic sedentary medusozoans, the increase of body size and stronger capacity of muscle contraction may have been indispensable in the stepwise evolution of active feeding and subsequent swimming in a higher flow (or higher Reynolds number) environment. Impact statement To the best of our knowledge, our study is the first to simulate the feeding and respiration patterns of Quadrapyrgites by introducing a dynamic fluid-structure coupling method, revealing the relationship between the ancient medusozoans and modern jellyfish.

Abstract Although motor cortex has been found to be modulated by sensory or cognitive sequences, the linkage between multiple movement elements and sequence-related responses is not yet understood. Here, we recorded neuronal activity from the motor cortex with implanted micro-electrode arrays and single electrodes while monkeys performed a double-reach task that was instructed by simultaneously presented memorized cues. We found that there existed a substantial multiplicative component jointly tuned to impending and subsequent reaches during preparation, then the coding mechanism transferred to an additive manner during execution. Multiplicative joint coding, which also spontaneously emerged in a recurrent neural network trained for double-reach, enriches neural patterns for sequential movement, and might explain the linear readout of elemental movements.

Abstract Although recent studies suggest that activity in the motor cortex conveys substantial information regarding sensory inputs in addition to motor outputs, it is unclear how sensory inflows affect the motor outflows issuing motor commands. Here, we recorded population neural activity in the motor cortex via microelectrode arrays while monkeys performed flexible manual interception of moving targets. For this task, which requires predictive sensorimotor control, the activity of most neurons in the motor cortex not only encoded upcoming movements, but was also influenced by ongoing target motion. Dimensionality reduction at movement onset demonstrated a latent orbital neural geometry with neural states clustered by reach directions, and tilted in ellipses corresponding to target speed. This neural geometry was investigated by our representational model and recurrent neural network (RNN) with task-specific input-output mapping. We propose that neural computation through sensorimotor dynamics can be derived from the neuronal mixed sensorimotor selectivity and dynamic interaction between modulations.