最新研究表明,狗比猫拥有更多的神经元
食肉动物和他们的大脑。(杰里米·蒂福德(Jeremy Teaford)/范德比尔特(Vanderbilt)
第一项实际计算包括猫和狗在内的许多食肉动物大脑中皮层神经元数量的研究发现,狗比猫具有更多的神经元,浣熊具有与灵长类动物一样多的神经元,它们被包装到大脑中。相当于一只猫的头,而熊的神经元数量与装满大得多的大脑的猫的数量相同。
常年争论的新焦点是,关于哪种更聪明,猫还是狗。
它与大脑有关,特别是大脑皮层中神经元的数量:与思维,计划和复杂行为相关的“小灰细胞”,所有这些都被认为是智力的标志。
“在这项研究中,我们有兴趣比较食肉动物的不同种类,以了解他们大脑中神经元的数量与他们的大脑大小之间的关系,其中包括一些最喜欢的种类,包括猫和狗,狮子和棕熊。”心理学和生物科学教授Suzana Herculano-Houzel发明了精确测量大脑中神经元数量的方法。
这项研究的结果在题为“狗拥有最多的神经元,但不是最大的大脑的大脑”中进行了描述:在大型食肉动物物种的大脑皮层中,体重与神经元数量之间的权衡取舍已在《神经解剖学前沿杂志》上公开发表。
就狗和猫而言,该研究发现,狗有约5.3亿皮层神经元,而猫则有约2.5亿。(相比之下,人类的大脑为160亿。)
Herculano-Houzel解释说:“我相信动物(尤其是大脑皮层)拥有的神经元的绝对数量,决定了其内部精神状态的丰富程度以及他们根据过去的经验预测环境中即将发生的事情的能力。”
她补充说:“我是一个100%的狗狗人,但是,有了这个免责声明,我们的发现对我来说意味着狗具有比猫能够做的复杂得多,更灵活的事情。至少,我们现在有了一些生物学知识,人们可以在关于谁更聪明,猫还是狗的讨论中考虑到这一点。”
Herculano-Houzel和她的合作者-巴西里约热内卢联邦大学的研究生DéboraMesseder和Fernanda Pestana;伦道夫·梅肯学院的凯利·兰伯特教授;加州大学戴维斯医学院医学院副教授斯蒂芬·诺克特(Stephen Noctor);沙特阿拉伯沙特国王大学的Abdulaziz Alagaili和Osama Mohammad教授;南非威特沃特斯兰德大学的研究教授Paul R. Manger挑选食肉动物是因为它们的活泼性和大范围的大脑大小以及它们既包括驯养物种又包括野生物种的事实。
研究人员分析了八个食肉动物物种(雪貂,猫鼬,浣熊,猫,狗,鬣狗,狮子和棕熊)中每一个的一个或两个标本的大脑。
他们希望他们的测量结果能证实直觉的假设,即食肉动物的大脑应比猎食的食草动物的大脑皮层神经元更多。从认知上讲,这是因为与草食动物的绝对数量安全策略相比,狩猎对人类的要求更高。
但是事实并非如此。研究人员确定,中小型食肉动物的神经元与大脑大小的比率与食草动物的比率大致相同,这表明食草动物对发展从捕食者逃脱的脑力的进化压力同样大。有食肉动物抓住它们。
实际上,对于最大的食肉动物来说,神经元与大脑大小的比例实际上较低。他们发现,即使较大的捕食者的大脑大三倍,金毛猎犬的大脑也比鬣狗,狮子或棕熊的神经元更多。熊是一个极端的例子。它的大脑比猫大10倍,但神经元数量却差不多。
Herculano-Houzel说:“就能量而言,吃肉在很大程度上被认为是解决问题的方法,但是回想起来,食肉动物必须在一个物种可以负担的大脑和身体之间施加微妙的平衡。”
狩猎需要大量精力,尤其是对于大型捕食者而言,两次成功杀戮之间的间隔是无法预测的。这就解释了为什么像狮子这样的大型食肉食肉动物大部分时间都在休息和睡觉。就能量而言,大脑是人体中最昂贵的器官,其需求与神经元的数量成正比。它还持续需要能量。结果,大型猎人可以杀死和食用的肉量以及断断续续的进食方式似乎限制了他们的大脑发育。
这项研究的发现也挑战了普遍的观点,即家养动物的大脑比野生表亲的大脑小。他们分析的家养物种(雪貂,猫和狗)的大脑大小与体重之比与野生亲戚(猫鼬,浣熊,鬣狗,狮子和棕熊)的比例没有明显不同。
分析还发现,浣熊是离群值-在聪明的一面:它可以将与狗相同数量的皮质神经元包装到猫的大脑中。
“浣熊不是典型的食肉动物,” Herculano-Houzel说。“它们的大脑很小,但是它们具有与灵长类动物一样多的神经元…,而且神经元很多。”
根据神经科学家的说法,研究不同物种的大脑可以提供重要的一课:“多样性是巨大的。并非每个物种都是以相同的方式制造的。是的,有可识别的模式,但是自然界发现了将大脑放在一起的多种方式,我们正在努力找出产生差异的方式。”
该研究由詹姆斯·麦克唐纳基金会资助;伦道夫·梅肯学院的沙皮罗大学本科研究基金;沙特国王大学研究主席副院长;南非国家研究基金会;和巴西的众筹贡献者。
出版物:DéboraJ. Alvarenga等人,“狗的神经元最多,但大脑不是最大:大型食肉动物的大脑皮层体重与神经元数量之间的权衡,”《神经解剖学前沿》,2017年;土井:10.3389 / fnana.2017.00118
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