- 司光伟
- 研究员
司光伟 博士 研究员 博士生导师 中国科学院生物物理所，脑与认知国家重点实验室，研究组长 研究方向：神经编码、神经发育、计算与系统神经科学、嗅觉 电子邮件(E-mail) gsi(AT)fas.harvard.edu 个人网站 |
简历 & 研究组工作摘要
2004年 - 2008年：吉林大学物理学院，理学学士
2008年 - 2013年：北京大学定量生物学中心，凝聚态物理学博士
2010年 - 2011年：IBM沃森研究中心，访问学者
2013年 - 至今：哈佛大学物理系及脑科学中心，博士后、研究助理
预计于2020年夏加入中国科学院生物物理研究所
研究兴趣、对象、问题和方法：
相比于分子和细胞水平，神经系统在网络水平上有更多的未知，而技术的不断发展推动了研究条件日臻成熟。在这样的机遇下，我们关注于探索生物神经系统在网络层面上的定量规律，包括神经元群体编码、网络动态结构、及其在发育过程中的调节等相关问题。
实验室选择果蝇幼虫的嗅觉系统作为研究对象，充分利用其特点和优势设计和开展实验研究工作。嗅觉的神经网络可以视为一个被神经系统灵活使用的网络模块：从昆虫到哺乳动物的嗅觉系统具有保守的网络架构；类似的架构也出现在哺乳动物的小脑、海马等脑区；相似的架构之下，神经元种类形态各异，数目也跨越几个量级。果蝇幼虫神经元数量较少，拥有这个模块的最简形态，同时也汇集了系统神经科学研究所需的多种优势：几乎全脑的连接组学数据；通体透明，方便在体全脑成像和长期追踪；丰富的转基因品系和遗传操作工具。我们在这个精巧的实验体系上研究：动物体内外的信息如何被神经元的群体活动编码；编码如何在网络中传播、整合和变换；编码的变换如何通过特定的神经网络结构来实现；网络的结构如何调整以适应环境变化和自身发育；以上过程又如何影响动物的学习、认知和行为能力。
我们综合运用行为学、钙离子/电压探针成像、光遗传学和微流控等实验手段，并结合数学模型和计算模拟的方法开展研究工作。我们也不断发展定量的实验和分析工具来深入科学问题的研究。
实验室以及生物物理所将提供学科交叉融合、鼓励创新且支持合作的学术环境。欢迎有共同兴趣的同学和学者，不限专业背景和学习工作阶段，联系、访问和加入我们！
代表性论文：
神经科学方向：
1. Si G*, Kanwal J*, Hu Y, Tabone C, Baron J, Berck M, Vignoud G, Samuel A. “Structured odorant response patterns across a complete olfactory receptor neuron population” Neuron, 101.5 (2019): 950-962. [* equal contribution].
Also see Preview, 'Order in odors.’ Neuron 101. 5 (2019): 768-770.
2. Berck M, Khandelwal A, Claus L, Hernandez-Nunez L, Si G, Tabone C, Li F, Truman J, Fetter R, Louis M, Samuel ADT, Cardona A. “The wiring diagram of a glomerular olfactory system.” eLife 5 (2016): e14859.
3. Hernandez-Nunez L, Belina J, Klein M, Si G, Claus L, Carlson JR, Samuel ADT. “Reverse-correlation analysis of navigation dynamics in Drosophila larva using optogenetics.” eLife 4 (2015): e06225.
生物物理方向：
4. Zhang X, Si G, Dong Y, Chen K, Ouyang Q, Luo C, Tu Y. “Escape band in Escherichia coli chemotaxis in opposing attractant and nutrient gradients.” Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A., 116.6 (2019): 2253--2258
5. Li Z, Cai Q, Zhang X, Si G, Ouyang Q, Luo C, Tu Y. “Barrier crossing in Escherichia coli chemotaxis.” Phys. Rev. Lett. 118.9 (2017): 098101.
6. Si G, Tang M, Yang X. “A pathway-based mean-field model for E. coli chemotaxis: mathematical derivation and its hyperbolic and parabolic limits.” Multiscale Modeling & Simulation 12.2 (2014): 907--926.
7. Si G, Wu T, Ouyang Q, Tu Y. “Pathway-based mean-field model for Escherichia coli chemotaxis.” Phys. Rev. Lett. 109.4 (2012): 048101.
8. Zhu X*, Si G*, Deng N, Ouyang Q, Wu T, He Z, Jiang L, Luo C, Tu Y. “Frequency dependent Escherichia coli chemotaxis behavior.” Phys. Rev. Lett. 108.12 (2012): 128101. [* equal contribution]
生物技术方向：
9. He L, Si G, Huang J, Samuel A, Perrimon N. “Mechanical regulation of stem cell differentiation through stretch-activated Piezo channel.” Nature 555.7496 (2018): 103.
10. Bi S, Yu D, Si G, Luo C, Li T, Ouyang Q, Jakovljevic V, Sourjik V, Tu Y, Lai L. “Discovery of novel chemoeffectors and rational design of Escherichia coli chemoreceptor specificity.” Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 110.42 (2013): 16814--16819.
11. Si G, Yang W, Bi S, Luo C, Ouyang Q. “A parallel diffusion-based microfluidic device for bacterial chemotaxis analysis.” Lab Chip, 12.7 (2012) :1389–1394.
12. Si G, Zhu X, Kang Y, Luo C, Ouyang Q, Chen Y. “Diffusion-based concentration control in microcavities during long time period by programmed syringe pumps.” Microelectronic Engineering, 87.5–8 (2010): 793 – 797.
资料来源：司光伟研究员，2019-11-22网页更新
