गंध आधारित भविष्यवाणियां करने के लिए वैज्ञानिक मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं

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गंध आधारित भविष्यवाणियां करने के लिए वैज्ञानिक मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं

जब वे नमक का स्वाद लेते हैं तो कृमि न्यूरॉन्स अलग तरह से काम करते हैं। प्रत्येक चक्र एक न्यूरॉन का प्रतिनिधित्व करता है, और मंडलियों के बीच संबंध अन्तर्ग्रथनी होते हैं। वैज्ञानिकों ने कुछ न्यूरॉन्स को उनके रंगों से पहचाने गए मॉड्यूल में समूहित करने के लिए ग्राफ सिद्धांत का उपयोग किया। जब कीड़ा एक नमक उत्तेजना के संपर्क में था, तो मॉड्यूल की संख्या 5 (7 से) तक कम हो गई थी। इससे पता चलता है कि ये न्यूरॉन्स विशेष रूप से महत्वपूर्ण होते हैं जब जानवर नमक का स्वाद लेता है। क्रेडिट: साल्क संस्थान

यह एक पार्टी चाल की तरह लगता है: वैज्ञानिक अब छोटे कीड़ों की मस्तिष्क गतिविधि को देख सकते हैं और आपको बता सकते हैं कि जानवर ने कुछ सेकंड पहले किस रसायन को सूंघा था। लेकिन साल्क एसोसिएट प्रोफेसर श्रीकांत चलसानी के नेतृत्व में एक नए अध्ययन के निष्कर्ष सिर्फ एक नवीनता से अधिक हैं; वे वैज्ञानिकों को यह समझने में मदद करते हैं कि मस्तिष्क कैसे काम करता है और जानकारी को एकीकृत करता है।


मॉलिक्यूलर न्यूरोबायोलॉजी लेबोरेटरी के सदस्य और जर्नल में प्रकाशित वरिष्ठ लेखक चाल्सानी कहते हैं, “जब हमने पहली बार व्यक्तिगत कोशिकाओं और कृमि के मस्तिष्क में कनेक्शन पर इस संवेदी उत्तेजना के प्रभाव को देखना शुरू किया, तो हमें कुछ अप्रत्याशित चीजें मिलीं। पीएलओएस कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी 9 नवंबर 2021 को।

चलसानी की दिलचस्पी इस बात में है कि कैसे, सेलुलर स्तर पर, मस्तिष्क बाहरी दुनिया से सूचनाओं को संसाधित करता है। शोधकर्ता एक साथ जीवित मानव में 86 अरब मस्तिष्क कोशिकाओं में से प्रत्येक की गतिविधि को ट्रैक नहीं कर सकते हैं – लेकिन वे एक सूक्ष्म कृमि में ऐसा कर सकते हैं। काईऩोर्हेब्डीटीज एलिगेंस, जिसमें केवल 302 न्यूरॉन्स होते हैं। चलसानी बताते हैं कि एक साधारण जानवर की तरह सी। लालित्य, शोधकर्ता अलग-अलग न्यूरॉन्स का निरीक्षण कर सकते हैं क्योंकि जानवर क्रिया करता है। संकल्प का वह स्तर वर्तमान में मनुष्यों या चूहों में संभव नहीं है।

चलसानी की टीम कैसे पढ़ाई के लिए निकली सी। लालित्य न्यूरॉन्स पांच अलग-अलग रसायनों में से प्रत्येक को सूँघने का जवाब देते हैं: बेंजाल्डिहाइड, डायसेटाइल, आइसोमाइल अल्कोहल, 2-नॉनोनोन और सोडियम क्लोराइड। पिछले अध्ययनों से पता चला है कि सी। लालित्य ये उन रसायनों को अलग कर सकते हैं जो मनुष्यों को बादाम, मक्खन वाले पॉपकॉर्न, केला, पनीर और नमक जैसी गंध देते हैं। और जबकि शोधकर्ताओं को मुट्ठी भर छोटे संवेदी न्यूरॉन्स की पहचान पता है जो सीधे इस उत्तेजना का अनुभव करते हैं, चल्सानी समूह इस बात में अधिक रुचि रखता था कि बाकी मस्तिष्क कैसे प्रतिक्रिया करता है।

शोधकर्ताओं ने किया इंजीनियरिंग सी। लालित्य ताकि उनके 302 न्यूरॉन्स में से प्रत्येक में एक फ्लोरोसेंट सेंसर हो जो न्यूरॉन्स के सक्रिय होने पर रोशन करेगा। फिर, उन्होंने एक माइक्रोस्कोप के नीचे देखा क्योंकि वे पांच रसायनों के बार-बार विस्फोट से 48 विभिन्न कीड़ों के संपर्क में आए थे। प्रत्येक रसायन की प्रतिक्रिया में औसतन 50 या 60 न्यूरॉन्स सक्रिय होते हैं।

डेटासेट के मूल गुणों को देखते हुए – जैसे कि हर बार कितने सेल सक्रिय थे – चलसानी और उनके सहयोगी तुरंत विभिन्न रसायनों के बीच अंतर नहीं कर सके। इसलिए, उन्होंने ग्राफ थ्योरी नामक एक गणितीय दृष्टिकोण की ओर रुख किया, जो कोशिकाओं के जोड़े के बीच बड़े पैमाने पर बातचीत का विश्लेषण करता है: जब एक सेल सक्रिय होता है, तो प्रतिक्रिया में अन्य कोशिकाओं की गतिविधि कैसे बदलती है?

जब भी यह दृष्टिकोण प्रकट होता है सी। लालित्य सोडियम क्लोराइड (नमक) के संपर्क में आने पर, पहले न्यूरॉन्स के एक समूह में गतिविधि का विस्फोट हुआ – संभवतः संवेदी न्यूरॉन्स – लेकिन फिर लगभग 30 सेकंड के बाद, अन्य न्यूरॉन्स की तिकड़ी ने अपनी गतिविधि को दृढ़ता से समन्वयित करना शुरू कर दिया। अन्य उत्तेजनाओं के बाद इन अन्य पृथक त्रय को नहीं देखा गया, जिससे शोधकर्ताओं ने उन्हें ठीक से पहचानने की अनुमति दी, जो पूरी तरह से मस्तिष्क के पैटर्न पर आधारित थे जब कीड़ा नमक के संपर्क में था।

सी। लालित्य “चलसानी कहते हैं, ” जवाब देने के लिए मस्तिष्क को एक पूरी तरह से अलग सर्किट कॉन्फ़िगरेशन का उपयोग करके सेंसिंग नमक से जुड़ा हुआ उच्च मूल्य लगता है। ऐसा इसलिए हो सकता है क्योंकि नमक अक्सर बैक्टीरिया का प्रतिनिधित्व करता है, जो कीड़ा के लिए भोजन है।

शोधकर्ताओं ने तब मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग किया था ताकि यह अंतर हो सके कि मस्तिष्क एक दूसरे के प्रति प्रतिक्रिया कैसे करता है, अधिक सूक्ष्म, पांच रसायनों। एल्गोरिथम नमक और बेंजाल्डिहाइड के लिए तंत्रिका प्रतिक्रिया को अलग करने के लिए सीखने में सक्षम था, लेकिन अक्सर अन्य तीन रसायनों को भ्रमित करता था।

“हमने जो भी विश्लेषण किया है, यह एक शुरुआत है, लेकिन हमें अभी भी आंशिक जवाब मिल रहा है कि मस्तिष्क इन मामलों में कैसे भेदभाव करता है,” चलसानी कहते हैं।

हालांकि, वह बताते हैं कि जिस तरह से टीम ने अध्ययन के लिए संपर्क किया – उत्तेजना के लिए मस्तिष्क की नेटवर्क-व्यापी प्रतिक्रिया को देखते हुए, और इसके बजाय केवल संवेदी न्यूरॉन्स के एक छोटे से सेट पर ध्यान केंद्रित करना और ग्राफ सिद्धांत को लागू करना यह देखने के लिए कि क्या वे सक्रिय हैं – है। मस्तिष्क उत्तेजनाओं के प्रति कैसे प्रतिक्रिया करता है, इसके अधिक जटिल और समग्र अध्ययन का मार्ग।

बेशक, शोधकर्ताओं का अंतिम लक्ष्य सूक्ष्म कृमियों के दिमाग को पढ़ना नहीं है, बल्कि इस बात की गहरी समझ हासिल करना है कि मानव मस्तिष्क में जानकारी कैसे एन्कोड की जाती है और क्या होता है जब ये गड़बड़ी संबंधित स्थितियों जैसे संवेदी प्रक्रिया विकार और चिंता। , अटेंशन डेफिसिट हाइपरएक्टिविटी डिसऑर्डर (ADHD), ऑटिज्म स्पेक्ट्रम डिसऑर्डर और अन्य।

नए अध्ययन के अन्य लेखक कोल्ड स्प्रिंग हार्बर प्रयोगशाला के साकेत नवलखा और यूसी सैन डिएगो के जेवियर होवे थे।


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और जानकारी:
जेवियर जे. कैसे एट अल, तंत्रिका नेटवर्क में कैनोर्हाडाइटिस एलिगेंस में केमोसेंसरी उत्तेजनाओं को अलग करता है, पीएलओएस कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी (2021)। डीओआई: 10.1371 / जर्नल.पीसीबीआई.1009591

साल्क संस्थान द्वारा प्रदान किया गया

उल्लेख: वैज्ञानिक मशीन लर्निंग का उपयोग करके कृमियों में मस्तिष्क की गतिविधि के आधार पर गंध की भविष्यवाणी करते हैं (2021, नवंबर 19) https://phys.org/news/2021-11-scientists-machine-based-brain-worms.html 20 नवंबर 2021 से प्राप्त दैनिक

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