न्यूरॉन्स के लिए विकी - सेमल्ट एक्सपर्ट

इस लेख में, सेमल्ट ग्राहक सफलता प्रबंधक, ओलिवर किंग, आपको बताने जा रहा है कि कैसे टन जानकारी को न्यूरॉन विकिपीडिया (विकी) में बदला जा सकता है। वैज्ञानिकों और हेल्थकेयर पेशेवरों ने हमारे मस्तिष्क में लाखों अरबों न्यूरॉन्स के बारे में डेटा एकत्र किया है, और उनमें से अधिकांश ने न्यूरॉन्स के लिए एक तरह का विकी बनाने के लिए डेटा का उपयोग किया है। वेबसाइट, न्यूरोइलेक्ट्रो, तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान की प्रगति में तेजी लाने में मदद की और न्यूरोनल कार्यों के डेटा को इकट्ठा करने और तुलना करने के लिए केंद्रीकृत संसाधन प्रदान किए। इस डेटा का विवरण केवल जर्नल ऑफ़ न्यूरोफिज़ियोलॉजी में उपलब्ध है। हमारे न्यूरॉन्स भौतिक और कार्यात्मक सुविधाओं के आधार पर 250 से अधिक प्रकारों में विभाजित हैं। शोधकर्ताओं ने वर्षों से विभिन्न प्रकार के न्यूरॉन्स के गुणों और कार्यों का अध्ययन किया है, और परिणामस्वरूप डेटा सैकड़ों से हजारों वैज्ञानिक पत्रों और विद्वानों के लेखों में बिखरे हुए हैं। कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने हाल ही में डेटा की ओर रुख किया और डेटा को बेहतर तरीके से व्यवस्थित करने का प्रयास किया। विश्वविद्यालय के ब्रेनहबम विभाग के नाथन अर्बन कहते हैं कि यदि आप एक मस्तिष्क का निर्माण करना चाहते हैं, तो आपको पता होना चाहिए कि कौन से हिस्से सबसे ज्यादा काम कर रहे हैं। हम न्यूरॉन्स के बारे में लगभग सब कुछ जानते हैं और मस्तिष्क के किस हिस्से में वे मौजूद हैं, लेकिन कार्यों और विस्तृत गुणों के बारे में बहुत कम जानकारी है। न्यूरॉन्स की समझ में तेजी लाने के लिए, हमें यह निर्धारित करना चाहिए कि वे कैसे कार्य करते हैं और उनके गुण क्या हैं।

इकट्ठा करें, जोड़ें और परिष्कृत करें

ब्रिटिश कोलंबिया विश्वविद्यालय के त्रिपाठी ने विभिन्न प्रकार के न्यूरॉन्स के लिए डेटा एकत्र और मानकीकृत किया। फिर उन्होंने अपने व्यक्तिगत ब्लॉग पर डेटा प्रकाशित किया। जैसा कि उन्होंने पाठ खनन का उपयोग करके डेटा एकत्र किया था, कुछ शोधकर्ताओं ने पाया कि इसमें त्रुटियां थीं और उन्हें जल्द से जल्द ठीक करने की आवश्यकता है। त्रिपाठी और उनके समूह के सदस्यों ने डेटा को मान्य किया लेकिन ऐसा कोई तंत्र नहीं बनाया जो उपयोगकर्ताओं को वेबसाइट को फ़्लैग करने से रोक सके।

न्यूरॉन आश्चर्य

वेबसाइट ने शोधकर्ताओं को न्यूरॉन्स के समूहों को खोजने में मदद की जो समान शारीरिक गुणों के अधिकारी हैं और न्यूरॉन्स कैसे कार्य करते हैं इसकी बेहतर समझ प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई वैज्ञानिक यह जानता है कि हमारे मस्तिष्क के नियोकोर्टेक्स में एक न्यूरॉन निकाल दिया जाता है, तो वे अन्य न्यूरॉन्स को देख सकते हैं और सुनिश्चित कर सकते हैं कि वे ठीक से काम कर रहे हैं। उस जानकारी के साथ, बहुत सारे शोध पत्र लिखे गए हैं, और नई परिकल्पना का निर्माण किया गया है। यह समझने के लिए कि neuroelectro.org का उपयोग कैसे किया जा सकता है, कुछ वैज्ञानिकों ने तीस से अधिक प्रकार के न्यूरॉन्स के इलेक्ट्रोफिजियोलॉजिकल डेटा की तुलना की है जो विभिन्न प्रकार के साहित्य में भी बात की गई थी। इसमें हिप्पोकैम्पस में पिरामिड न्यूरॉन शामिल था, जो हमारी स्मृति के लिए जिम्मेदार है, और मिडब्रेन के डोपामाइन न्यूरॉन, जो व्यसनों और हमारे व्यवहार के लिए जिम्मेदार है। नेशनल इंस्टीट्यूट ऑन डेफनेस, पेंसिल्वेनिया डिपार्टमेंट ऑफ हेल्थ के कॉमनवेल्थ यूनिवर्सल रिसर्च एनहांसमेंट प्रोग्राम और नेशनल साइंस फाउंडेशन ने इस कागजी कार्रवाई का समर्थन किया।

प्रकाशित पत्र

श्रीजॉय जे। त्रिपाठी ने शहरी प्रयोगशाला में काम किया और यूनिवर्सिटी ऑफ पिट्सबर्ग सेंटर फॉर द न्यूरल बेसिस ऑफ कॉग्निशन (CNBC) प्रोग्राम इन न्यूरल कम्प्यूटेशन से स्नातक किया। उन्होंने 10,000 से अधिक प्रकाशित पत्रों को चुना, जिसमें शारीरिक आंकड़ों को जोड़कर बताया गया कि कैसे न्यूरॉन्स ने विभिन्न इनपुटों का जवाब दिया। उन्होंने अपने सभी पत्रों को पढ़ने के लिए टेक्स्ट-माइनिंग एल्गोरिदम का उपयोग किया। इस सॉफ्टवेयर ने सफलतापूर्वक न्यूरॉन्स के अनुपात को पाया और प्रयोगों को कैसे पूरा किया गया, इसके बारे में जानकारी प्राप्त की।