BC波士顿学院Neuroscience专业的考前辅导机构

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　　分子和细胞神经科学

　　分子神经科学包括神经元表达和响应分子信号的机制以及如何表达和响应轴索形成复杂的连接模式。在这个级别上，来自分子生物学和遗传学用来理解神经元是如何发育的，以及遗传变化是如何影响生物功能的。形态学、分子同一性和神经元的生理特征，以及它们如何与不同类型的行为相关联，也是相当令人感兴趣的。

　　细胞神经科学包括神经元如何处理的机制信号生理上和电化学上。这些问题包括神经突起和体细胞如何处理信号以及如何处理信号神经递质电信号被用来处理神经元中的信息。神经突起是神经元的细小延伸池体，包括树突(专门接收来自其他神经元的突触输入)轴索(专门传导神经冲动的称为动作电位).胞体是神经元的细胞体，包含细胞核。

　　细胞神经科学的另一个主要领域是研究神经系统的发展。问题包括模式化和区域化神经系统，神经干细胞,区别神经元和神经胶质(神经形成和胶质生成),神经元迁移轴突和树突发育，营养相互作用，和突触形成。

　　计算神经遗传建模致力于开发动态神经元模型，用于针对基因和基因之间的动态相互作用对大脑功能进行建模。

　　认知和行为神经科学

　　认知神经科学解决如何心理功能是由神经回路。强大的新测量技术的出现，例如神经影像(例如，功能磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging),单光子发射断层扫描),脑电图,梅格,电生理学,光遗传学和人类基因分析结合复杂的实验技术从认知心理学允许神经科学家和心理学家解决抽象问题，如认知和情绪如何映射到特定的神经基质。尽管许多研究仍然持简化主义立场，寻找认知现象的神经生物学基础，但最近的研究表明，神经科学的发现和概念研究之间存在有趣的相互作用，征求和整合了两种观点。例如，关于移情的神经科学研究引发了一场有趣的跨学科辩论，涉及哲学、心理学和精神病理学。此外，神经科学对与不同大脑区域相关的多个记忆系统的识别挑战了记忆是过去的字面再现的观点，支持了记忆是生成性、建设性和动态过程的观点。

　　计算神经科学

　　计算神经科学中的问题可以跨越传统分析的广泛层面，例如发展,结构，和认知功能大脑。这一领域的研究利用数学模型理论分析计算机模似来描述和验证生物学上合理的神经元和神经系统。比如，生物神经元模型是尖峰神经元的数学描述，可用于描述单个神经元的行为以及神经元的动力学神经网络。计算神经科学通常被称为理论神经科学。

　　纳米粒子在医学上，在治疗神经系统疾病方面用途广泛，在介导药物跨血脑屏障。在抗癫痫药物中使用纳米颗粒可以通过提高血液中的生物利用度以及控制释放时间浓度来提高其医疗功效。虽然纳米颗粒可以通过调节物理性质来辅助治疗药物，以达到理想的效果，但在初步药物试验中，毒性往往会无意中增加。此外，用于药物试验的纳米药物的生产是经济的消耗，阻碍了其实施的进展。纳米神经科学中的计算模型为研究基于纳米技术的药物在神经疾病中的疗效提供了替代方案，同时减轻了潜在的副作用和开发成本。

　　纳米材料通常在经典长度和量子政权。由于纳米材料操作长度尺度的相关不确定性，在体内研究之前很难预测它们的行为。经典地，贯穿神经元的物理过程类似于电路。设计师专注于这种类比，并将大脑活动建模为神经回路。神经元计算建模的成功导致了立体化学模型的发展，该模型可以精确预测以微秒时间尺度运行的乙酰胆碱受体为基础的突触。

　　用于细胞操作的超细纳米针比最小的单壁更薄碳纳米管。计算量子化学用于设计具有高度对称结构的超细纳米材料，以优化几何形状、反应性和稳定性。

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