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售后服务上门服务电话，智能分配单据：中国科研团队首次构建“活化石”七鳃鳗全脑3D图谱

　　昆明6月19日电 (记者 韩帅南)近日，中国科学院昆明动物研究所宿兵团队联合华大生命科学研究院和辽宁师范大学研究团队，首次构建七鳃鳗全脑三维空间单细胞图谱，相当于绘制了一张详细的空间“地图”。借助这张“地图”，研究人员得以重建脊椎动物脑的部分祖先特征，并揭示神经元和脑结构在5亿年演化过程中的重要创新。

　　复杂的大脑，是脊椎动物区别于无脊椎动物的关键标志，也是各种行为和认知能力的基础。为研究脊椎动物最早的脑，科学家把目光投向了一种古老的脊椎动物——七鳃鳗(lamprey)。它是现存少数几类没有上下颌的脊椎动物代表，大约在4.5亿年前与包括人类在内的有颌类脊椎动物的祖先分道扬镳。更难得的是，它的核心形态特征在化石记录中保持约3.6亿年几乎不变，堪称“活化石”物种，因此也被认为是重建脊椎动物脑祖先状态的关键类群。

雷氏七鳃鳗实拍图。中国科学院昆明动物所 供图

　　研究人员把七鳃鳗与小鼠的脑图谱一起比较，发现即使相隔数亿年的两种动物，多个脑区的功能、基因表达都高度相似：在嗅球神经发生轨迹、延脑分节区域以及不同脑区核心细胞类型等方面也具有显著保守性。

　　这说明，早在脊椎动物共同祖先身上，大脑可能已具备分区明确、分子表达谱复杂的脑结构。与此同时，研究还发现七鳃鳗在端脑、中脑和延脑等区域存在明显的谱系特异细胞类型及空间分布模式。例如，七鳃鳗特有的中脑神经元(MidNeuron)和延脑中体积巨大的穆勒细胞(Müller　cell)，以及在哺乳动物中出现的大脑皮层精细的分层结构，均反映出脊椎动物不同演化谱系独特的脑分化轨迹。

　　为更进一步研究神经元是如何在不同脊椎动物中演化的，研究汇集了斑马鱼、龟、蜥蜴、斑马雀、鸽子、小鼠和猕猴等代表性脊椎动物的组学数据，通过系统的跨物种比较分析，揭示了脊椎动物神经元演化中具有“兼职”与“专职”两种不同的演化模式。大脑里的神经元大致分为两类：让信号“加速”的兴奋性神经元，和给信号“踩刹车”的抑制性神经元，通常一类细胞只做一件事。

　　此外，针对长期存在争议的脊椎动物小脑起源问题，研究人员在七鳃鳗“小脑样区域”中鉴定出一类与斑马鱼小脑中间神经元分子特征高度相似的细胞。这一发现表明，七鳃鳗脑中可能已经存在一个雏形小脑：没有分层且弥散分布、以类小脑中间神经元为主。这一小脑雏形，可能为后续有颌类层状精细化小脑结构的演化奠定了基础。这一发现也为长期存在争议的小脑起源问题提供了新分子证据。

　　该研究重建了脊椎动物脑演化的重要祖先特征，为理解复杂脑结构如何产生和演化提供了新的视角，随着空间组学技术的发展，有望成为未来研究脑演化的重要参考资源。

　　该研究成果以封面论文的形式发表在Science上。中国科学院昆明动物研究所博士研究生吴海旭、杭州华大生命科学研究院副院长陈铎元、辽宁师范大学副教授李军、华大生命科学研究院博士研究生周涛和副研究员庄镇堃为共同第一作者；中国科学院昆明动物研究所研究员宿兵、华大生命科学研究院研究员刘石平、辽宁师范大学教授逄越为共同通讯作者。(完)

最新研究机构披露最新研究结果中国科研团队首次构建“活化石”七鳃鳗全脑3D图谱

　　昆明6月19日电 (记者 韩帅南)近日，中国科学院昆明动物研究所宿兵团队联合华大生命科学研究院和辽宁师范大学研究团队，首次构建七鳃鳗全脑三维空间单细胞图谱，相当于绘制了一张详细的空间“地图”。借助这张“地图”，研究人员得以重建脊椎动物脑的部分祖先特征，并揭示神经元和脑结构在5亿年演化过程中的重要创新。

　　复杂的大脑，是脊椎动物区别于无脊椎动物的关键标志，也是各种行为和认知能力的基础。为研究脊椎动物最早的脑，科学家把目光投向了一种古老的脊椎动物——七鳃鳗(lamprey)。它是现存少数几类没有上下颌的脊椎动物代表，大约在4.5亿年前与包括人类在内的有颌类脊椎动物的祖先分道扬镳。更难得的是，它的核心形态特征在化石记录中保持约3.6亿年几乎不变，堪称“活化石”物种，因此也被认为是重建脊椎动物脑祖先状态的关键类群。

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　　研究人员把七鳃鳗与小鼠的脑图谱一起比较，发现即使相隔数亿年的两种动物，多个脑区的功能、基因表达都高度相似：在嗅球神经发生轨迹、延脑分节区域以及不同脑区核心细胞类型等方面也具有显著保守性。

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12月16日，阿里巴巴旗下千问APP正式上线最新视频生成模型“万相2.6”，并向所有用户免费开放。此举标志着我国在多模态大模型领域取得重要突破，国产AI技术正加速向全球领先水平迈进。

依托万相2.6新增的“角色扮演”功能，千问APP同步推出“AI小剧场”功能，在国内首次实现“角色合拍”玩法。用户可轻松与朋友、名人甚至虚拟角色同框出演AI生成的短视频，体验影视级创作乐趣。据公开信息显示，目前仅有美国OpenAI公司的视频生成模型Sora2具备类似能力。

此外，万相2.6此次还升级了音画同步、多镜头生成及音频驱动等核心技术，成为目前全球功能最全面的视频生成模型之一。

自11月17日公测以来，千问APP以惊人速度持续迭代，一个月内更新18个版本，覆盖创作、学习、办公三大核心场景。用户增长同样迅猛：公测一周下载量突破千万，23天内月活跃用户数（含APP、Web、PC端）超3000万，成为全球增长最快的AI应用之一。

这一快速发展的背后，是阿里全栈自研技术体系的坚实支撑。今年9月，阿里率先在国内发布支持音画同步的万相2.5模型，在权威评测LMArena中图生视频能力位列国内第一。此次升级的万相2.6，不仅在多项指标上比肩国际顶尖水平，更在部分功能上“弯道超车”，比如，音频驱动视频生成功能，Sora2仍尚未实现。

在语言模型领域，阿里旗下通义千问模型家族同样表现卓越。其开源模型已被英伟达等国际科技企业采用作为基座模型。全球知名共享住宿平台Airbnb首席执行官布莱恩·切斯基曾公开表示，公司大量依赖通义千问，认为其“比OpenAI更好、更便宜”。

截至目前，阿里已在全球开源超300款大模型，累计下载量突破7亿次，衍生模型超18万个。通义千问开源模型家族已超越Meta的Llama系列，成为全球最受欢迎的开源模型生态。

专家指出，以通义千问为代表的国产大模型正在从“跟跑”转向“并跑”乃至“领跑”，不仅赋能专业创作者，更让普通用户享受到AI带来的创造力红利。这既是我国人工智能产业自主创新的缩影，也为全球AI发展贡献了中国方案。

责编：秦雅楠、王瑞景

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