追踪神经元的涡轮发动机

给一辆旧车装上涡轮发动机会给它一个全新的生命——突然间，它能跑得更远更快。同样的想法现在正被应用于神经科学，通过一个软件包装器，可以用于现有的神经元追踪算法，以提高它们处理不仅是大数据，而且是庞大数据集的能力。这款名为“超级赛车”(UltraTracer)的包装在本月被突出显示自然方法。

“在试图揭示神经元形状的多样性时，规模是一个非常大且日益紧迫的问题，”艾伦脑科学研究所副研究员彭汉川博士说。“我们需要能够比较数以万计的神经元形状，以便真正理解它们的样子，并利用这些信息来解析单个细胞的‘类型’。”

彭教授和他的团队设计了UltraTracer，利用世界各地科学家设计的现有神经元追踪算法，通过涡轮增压使其工作速度更快，数据集更大。在这篇论文中，他们描述了将UltraTracer应用于10种不同的碱基示踪剂，以及BigNeuron计划(bigneuron.org)中的任何其他碱基示踪剂，该计划由不同的人开发，使用不同的技术来自动检测神经元在三维图像叠加中。

该团队能够展示UltraTracer对现有软件的独特增强能力。利用艾伦细胞类型数据库作为生物学参考，该软件首先了解了神经元“应该”是什么样子。UltraTracer随后提高了现有算法处理更大数据集的效率，并以有机的方式结合了几种不同的算法，充分利用了每种示踪剂的优势。

“有了‘超级追踪者’，我们给现有的神经元追踪算法注入了新的活力，并使它们更加强大，”彭说。“我们现在可以测试这些算法在非常大的尺度上工作得如何，并使它们工作得更好。这将是解决有关大脑细胞类型的基本问题的关键一步。”

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