個人介紹:

本科就讀于beat365官方网站，師從清華大學鐘毅教授； 博士就讀于美國聖路易斯華盛頓大學，師從Paul Taghert教授與Tim Holy教授；結合行為學與大規模神經成像技術，研究果蠅的學習記憶、求偶、晝夜節律等行為的神經機制。此後在德國馬克斯·普朗克腦科學研究所，師從Gilles Laurent教授從事博士後研究，研究轉向頭足類動物（包括章魚與烏賊），研究烏賊變色僞裝行為的神經機制。2022年入職beat365官方网站。主要研究方向為動物行為多樣性的神經和演化機制，并緻力于開發大規模神經活動成像技術。在Nature、Science、Neuron、PNAS等期刊發表多篇論文。

教育經曆:

2009-2013 學士，生物科學，北京大學
2013-2018 博士，神經科學，聖路易斯華盛頓大學

工作經曆:

2022年12月-至今，助理教授，beat365官方网站
2022年12月-至今，研究員，北京大學麥戈文腦科學研究所
2022年12月-至今，研究員，北京大學-清華大學生命科學聯合中心
2019年3月-2022年11月，博士後，德國馬克斯·普朗克腦科學研究所

榮譽獎勵:

beat365官方网站最受歡迎教師獎，2023
億方學者，2022
華盛頓大學Olin醫學科學家獎，2017
華盛頓大學O`Leary傑出研究獎，2017
華盛頓大學Thach獎，2016
國際生物節律研究協會Ron Konopka傑出研究獎, 2016

執教課程:

本科生課程：
神經動物行為學
生命科學前沿實驗模塊：AI輔助動物行為分析

研究生課程：
神經生物學
心理神經腦科學基礎

      我們研究動物行為多樣性的神經和演化機制，以頭足類動物（包括烏賊和章魚）為研究對象。頭足類的神經系統是無脊椎動物中最為複雜，但與人腦在演化曆程和組織結構上又完全不同。研究它們既可以發現相似功能背後神經機制的趨同演化，也可發現人腦所不具備的獨特神經算法。

我們利用機器學習算法對動物行為進行高精度定量分析，并結合電生理和鈣成像等大規模神經活動記錄方法，研究（1）烏賊變色僞裝行為的神經機制，（2）章魚複雜觸手運動的分布式控制，（3）頭足類動物的高級認知功能，（4）頭足類神經系統複雜性的演化機制，将為類腦計算與仿生軟體機器人系統提供獨特的神經算法借鑒與運動控制理論。

1. Liang, X., Holy, T. E., & Taghert, P. H. (2016). Synchronous Drosophila circadian pacemakers display nonsynchronous Ca2+ rhythms in vivo. Science, 351(6276), 976-981.
2. Li, Q.*, Zhang, X.*, Hu, W.*, Liang, X.*, Zhang, F., Wang, L., Liu, Z.J., & Zhong, Y. (2016). Importin-7 mediates memory consolidation through regulation of nuclear translocation of training-activated MAPK in Drosophila. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 113(11), 3072-3077. (* Equal Contributions).
3. Liang, X., Holy, T. E., & Taghert, P. H. (2017). A series of suppressive signals within the Drosophila circadian neural circuit generates sequential daily outputs. Neuron, 94(6), 1173–1189.
4. Liang, X., Ho, M. C., Zhang, Y., Li, Y., Wu, M. N., Holy, T. E., & Taghert, P. H. (2019). Morning and evening circadian pacemakers independently drive premotor centers via a specific dopamine relay. Neuron, 102(4), 843-857.
5. Liang, X., Holy, T. E., & Taghert, P. H. (2022). Circadian pacemaker neurons display co-phasic rhythms in basal calcium level and in fast calcium fluctuations. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 119(17).
6. Liang, X., Holy, T. E., & Taghert, P. H. (2023). Polyphasic circadian neural circuits drive differential activities in multiple downstream rhythmic centers. Current Biology. 33 (2), 351-363.
7. Woo, T.*, Liang, X.*, Evans, D., Fernandez, O., Kretschmer, F., Reiter, S., & Laurent, G. (2023). The Dynamics of Pattern Matching in Camouflaging Cuttlefish. Nature. 619 (7968), 122-128

你是否想要近距離接觸來自海底的神秘智慧生物，觀察它們炫目的變色能力和繁複的觸手運動，運用前沿的神經科學與人工智能技術窺探它們的内心世界？加入我們吧！我們研究頭足類動物（包括烏賊和章魚）的行為與神經。

頭足類動物擁有無脊椎動物中最複雜的神經系統。他們的腦比很多與之體型相當的哺乳動物都還要大（神經元數量比小鼠多一個數量級），也表現出很多複雜的行為和高級的認知功能：如模仿學習，工具使用，有顯著個性等。在演化曆程上，頭足類和我們在6億年前就已經分開了。我們的共同祖先才剛剛演化出神經元，還沒有聚集成可稱之為‘腦’的中樞神經系統。頭足類與脊椎動物各自沿着不同的路徑獨立演化。頭足類神經系統是動物界裡采取和人腦不同的發展路徑所能到達的智力巅峰。研究頭足類另類的智能，既可以發現趨同演化的神經機制，将會揭示在神經計算層面的普遍規律；也可研究人類所不具備的獨特技能背後的神經機制：比如變色僞裝的能力和複雜的觸手運動控制。

（1）烏賊變色僞裝行為的神經機制

烏賊可以改變全身的顔色和圖案來模拟環境并隐藏其中。研究其變色行為有兩個重要意義：一、烏賊的皮膚像一個覆蓋全身的顯示器，通過神經-肌肉系統實時并行控制上百萬個色素細胞的大小來組成不同的圖案，可從該系統中發現控制超高維度的運動輸出的複雜神經算法。二、可以通過烏賊體表圖案的實時變化讀取動物的主觀視知覺和內隐狀态；且由于變色僞裝可以瞞過包括人類在内的捕食者，研究此系統亦可揭示人類視知覺區别物體與背景的原理。研究烏賊控制變色僞裝的神經環路與算法将有助于啟發和革新人工智能的諸多領域。此外，随近年來衛星與無人機偵察技術的發展，軍事單位的迷彩與僞裝也亟需來自動物僞裝策略的仿生學借鑒。

（2）章魚複雜觸手運動的分布式控制

去中心化的系統由大量分布式的控制節點組成，相比于集中式的控制系統，往往能兼具更好的穩定性和更好的靈活性。頭足類神經系統很大程度上是一個去中心化的控制系統，超過2/3的神經元分布于外周，相比之下人類隻有1%的神經元分布于外周。因此，頭足類動物外周神經系統是研究行為分布式控制的獨特對象。

章魚的觸手運動十分複雜，可以用以操縱複雜的工具。它的觸手可以在任意地方朝任意方向彎曲，也可以在任意地方伸長、縮短、變軟、變硬。相比于人類四肢運動的自由度受限與關節的數目，而章魚的觸手幾乎有着無限的自由度。章魚采取一種分布式的方式進行這種超高維度的運動控制，有超過60%的神經元分布于觸手上；在切斷中樞控制之後，觸手自身的神經網絡也能産生協調而複雜的運動。研究章魚觸手運動的分布式控制，将為仿生軟體機器人系統提供獨特的運動控制理論，也将有助于設計出更好的具自适應能力的神經仿生義肢。