The human brain atlases that allow correlating brain anatomy with psychological and cognitive functions are in transition from ex vivo histology-based printed atlases to digital brain maps providing multimodal in vivo information. Many current human brain atlases cover only specific structures, lack fine-grained parcellations, and fail to provide functionally important connectivity information. Using noninvasive multimodal neuroimaging techniques, we designed a connectivity-based parcellation framework that identifies the subdivisions of the entire human brain, revealing the in vivo connectivity architecture. The resulting human Brainnetome Atlas, with 210 cortical and 36 subcortical subregions, provides a fine-grained, cross-validated atlas and contains information on both anatomical and functional connections. Additionally, we further mapped the delineated structures to mental processes by reference to the BrainMap database. It thus provides an objective and stable starting point from which to explore the complex relationships between structure, connectivity, and function, and eventually improves understanding of how the human brain works. The human Brainnetome Atlas will be made freely available for download at http://atlas.brainnetome.org, so that whole brain parcellations, connections, and functional data will be readily available for researchers to use in their investigations into healthy and pathological states.

Abstract Background Skeletal muscle injury is one of the most common sports injuries; if not properly treated or not effective rehabilitation treatment after injury, it can be transformed into chronic cumulative injury. Curcumin, an herbal ingredient, has been found to promote skeletal muscle injury repair and regeneration. The Wnt5a pathway is related to the expression of myogenic regulatory factors, and Ca 2+ promotes the differentiation and fusion process of myoblasts. This study explored the effect and mechanism of curcumin on myoblast differentiation during the repair and regeneration of injured skeletal muscle and its relationship with the Wnt5a pathway and Ca 2+ channel. Methods Myogenic differentiation of C2C12 cells was induced with 2% horse serum, and a mouse (male, 10 weeks old) model of acute skeletal muscle injury was established using cardiotoxin (20 μL). In addition, we constructed a Wnt5a knockdown C2C12 cell model and a Wnt5a knockout mouse model. Besides, curcumin was added to the cell culture solution (80 mg/L) and fed to the mice (50 mg/kg). Fluorescence microscopy was used to determine the concentration of Ca 2+ . Western blot and RT‐qPCR were used to detect the protein and mRNA levels of Wnt5a, CaN, NFAT2, MyoD, Myf5, Pax7, and Myogenin. The expression levels of MyoD, Myf5, Myogenin, MHC, Desmin, and NFAT2 were detected using immunofluorescence techniques. In addition, MyoD expression was observed using immunohistochemistry, and morphological changes in mouse muscle tissue were observed using HE staining. Results During myoblast differentiation and muscle regeneration, Wnt5a expression was upregulated ( P < 0.001) and the Wnt5a signalling pathway was activated. Wnt5a overexpression promoted the expression of MyoD, Myf5, Myogenin, MHC, and Desmin ( P < 0.05), and conversely, knockdown of Wnt5a inhibited their expression ( P < 0.001). The Wnt5a pathway mediated the opening of Ca 2+ channels, regulated the expression levels of CaN, NFAT2, MyoD, Myf5, Myogenin, MHC, and Desmin ( P < 0.01) and promoted the differentiation of C2C12 myoblasts and the repair and regeneration of injured skeletal muscle. The expression of Wnt5a, CaN, NFAT2, MyoD, Myogenin, Myf5, and MHC in C2C12 myoblast was significantly increased after curcumin intervention ( P < 0.05); however, their expression decreased significantly after knocking down Wnt5a on the basis of curcumin intervention ( P < 0.05). Similarly, in Wnt5a knockout mice, the promotion of muscle regeneration by curcumin was significantly attenuated. Conclusions Curcumin can activate the Wnt5a signalling pathway and mediate the opening of Ca 2+ channels to accelerate the myogenic differentiation of C2C12 cells and the repair and regeneration of injured skeletal muscle.

The anion channelrhodopsin GtACR1 from the alga Guillardia theta is a potent neuron-inhibiting optogenetics tool. Presented here, its X-ray structure at 2.9 A reveals a tunnel traversing the protein from its extracellular surface to a large cytoplasmic cavity. The tunnel is lined primarily by small polar and aliphatic residues essential for anion conductance. A disulfide-immobilized extracellular cap facilitates channel closing and the ion path is blocked mid-membrane by its photoactive retinylidene chromophore and further by a cytoplasmic side constriction. The structure also reveals a novel photoactive site configuration that maintains the retinylidene Schiff base protonated when the channel is open. These findings suggest a new channelrhodopsin mechanism, in which the Schiff base not only controls gating, but also serves as a direct mediator for anion flux.

The attention network test (ANT), developed based on the triple-network taxonomy by Posner and colleagues, has been widely used to examine the efficacy of alerting, orienting and executive control in clinical and developmental neuroscience studies. Recent research suggests the imperfect reliability of the behavioural ANT and its variants. However, the classical ANT fMRI task's test-retest reliability has received little attention. Moreover, it remains ambiguous whether the attention-related intrinsic network components, especially the dorsal attention, ventral attention and frontoparietal network, manifest acceptable reliability. The present study approaches these issues by utilizing an openly available ANT fMRI dataset for participants with Parkinson's disease and healthy elderly. The reproducibility of group-level activations across sessions and participant groups and the test-retest reliability at the individual level were examined at the voxel, region and network levels. The intrinsic network was defined using the Yeo-Schaefer atlas. Our results reveal three critical facets: (1) the overlapping of the group-level contrast map between sessions and between participant groups was unsatisfactory; (2) the reliability of alerting, orienting and executive, defined as a contrast between conditions, was worse than estimates of specific conditions. (3) Dorsal attention, ventral attention, visual and somatomotor networks showed acceptable reliability for the congruent and incongruent conditions. Our results suggest that specific condition estimates might be used instead of the contrast map for individual or group-difference studies.

The semantic segmentation of laser point clouds is critical for many applications of aerial point clouds. However, most of the existing deep learning networks do not make full use of point cloud data information. PointNet++ was chosen as the baseline network, and a deep-residual enhanced encoding method of multi-feature information is proposed in this work. Firstly, a more efficient network structure to enhance geometric information encoding is constructed, called the GEO–PointNet layer. Then, a novel structure for feature aggregation, named SEP–PointNet, is introduced to encode the auxiliary and geometric features of points separately. Additionally, the segmentation network is deepened in the way of residual structures, which can effectively restrain network degradation. Meanwhile, ‘Dropout’ operations are applied to the fully connected layer to cope with the problem that the model is prone to overfitting due to many network parameters. Finally, a novel segmentation network, named SGDD–PointNet++, is built, and its effectiveness was evaluated by using four airborne benchmark datasets. The experimental results performed on the DALES dataset indicate that the overall accuracy and average intersection-over-union (mIoU) value of the modified PointNet++ networks are better than the original baseline and the other two state-of-the-art segmentation methods. The overall accuracy of the improved SGDD–PointNet++ network reached 87.88%. For the category IoU, it also outperforms other networks, and it has a maximum accuracy increment of 11.43%. Meanwhile, in terms of the generalization capabilities of the trained models, the proposed network can provide better discrimination effects for three public aerial datasets than other methods.

ABSTRACT Cation and anion channelrhodopsins (CCRs and ACRs, respectively) primarily from two algal species, Chlamydomonas reinhardtii and Guillardia theta , have become widely used as optogenetic tools to control cell membrane potential with light. We mined algal and other protist polynucleotide sequencing projects and metagenomic samples to identify 75 channelrhodopsin homologs from three channelrhodopsin families, including one revealed in dinoflagellates in this study. We carried out electrophysiological analysis of 33 natural channelrhodopsin variants from different phylogenetic lineages and 10 metagenomic homologs in search of sequence determinants of ion selectivity, photocurrent desensitization, and spectral tuning in channelrhodopsins. Our results show that association of a reduced number of glutamates near the conductance path with anion selectivity depends on a wider protein context, because prasinophyte homologs with the identical glutamate pattern as in cryptophyte ACRs are cation-selective. Desensitization is also broadly context-dependent, as in one branch of stramenopile ACRs and their metagenomic homologs its extent roughly correlates with phylogenetic relationship of their sequences. Regarding spectral tuning, two prasinophyte CCRs exhibit red-shifted spectra to 585 nm, although their retinal-binding pockets do not match those of previously known similarly red-shifted channelrhodopsins. In cryptophyte ACRs we identified three specific residue positions in the retinal-binding pocket that define the wavelength of their spectral maxima. Lastly, we found that dinoflagellate rhodopsins with a TCP motif in the third transmembrane helix and a metagenomic homolog exhibit channel activity. IMPORTANCE Channelrhodopsins are widely used in neuroscience and cardiology as research tools and are considered as prospective therapeutics, but their natural diversity and mechanisms remain poorly characterized. Genomic and metagenomic sequencing projects are producing an ever-increasing wealth of data, whereas biophysical characterization of the encoded proteins lags behind. In this study we used manual and automated patch clamp recording of representative members of four channelrhodopsin families including a family that we report in this study in dinoflagellates. Our results contribute to a better understanding of molecular determinants of ionic selectivity, photocurrent desensitization, and spectral tuning in channelrhodopsins.

Abstract Humans use both model-free (or habitual) and model-based (or goal-directed) strategies in sequential decision-making. Working memory (WM) is essential for the model-based strategy; however, its exact role in these processes remains elusive. This study investigates the influence of WM processes on decision-making and the underlying cognitive computing mechanisms. Specifically, we used experimental data from two-stage decision tasks and found that delay and load, two WM-specific variables, impact goal-revisiting behaviors. Then, we proposed possible computational mechanisms by which WM participates in information processing and integrated them into the model-based system. The proposed Hybrid-WM model reproduced the observed experimental effects and fit human behavior better than the classic hybrid reinforcement learning model. These results were verified with independent data sets. Furthermore, differences in model parameters explain the age-related difference in sequential decision-making. Overall, this study suggests that WM guides action valuation in model-based strategies, highlighting the contribution of higher cognitive functions to sequential decision-making.