【菜科解读】

关于连体人的故事，大川曾经给大家讲过不少，最著名的连体人大概就是暹罗兄弟，恩和昌。

他们两兄弟虽然连体，但是凭借着聪明才智，却创造出了奇迹，不仅从杂耍演员一跃成为拥有豪华庄园的富豪，早早实现了退休生活，而且还娶了两位貌美如花的姐妹花做妻子，并一口气生了22个孩子，成了流传甚广的一段佳话……

像暹罗兄弟这种只有身体少部分器官组织连在一起的连体人，凭借现代医疗条件，是能做到很轻松就把他们分开，让他们过上正常人生活的。

但是，对于大部分特殊情况的连体人来说，即便现代医疗条件如此发达，也几乎不可能做到把他们完美地分开，总有一方要承受死亡的痛苦。

美国连体姐妹花阿比盖尔（Abigail）和布列塔妮（Brittany Hensel），便是这其中最为典型的代表。

她们的身体高度"融合"，两个脑袋直接生在了一个身体上……

那么，这对连体姐妹花是如何创造生命奇迹的？她们的生活现状又是怎样的呢？

连体姐妹花

时间回到1990年3月7日，在美国明尼苏达州的一家医院里，一位名叫帕提（Patty）的妇女正在生产。

她已经做好了万全的准备来迎接新生命的到来。

当晚，随着一阵清脆的啼哭声，小婴儿终于顺利降生，而且还是双胞胎。

原本这是一件令在场所有人，都会感到开心和欣慰的事情，但万万想不到的是，双胞胎的降生换来的，竟然是在场所有人的诧异和惊恐……

帕提看到自己双胞胎孩子的第一眼，几乎绝望地哭了出来。

这对双胞胎竟然共用一个身体，俨然就是一个双头怪物，她怎么也不敢相信这个双头怪物，竟是自己怀胎十月生出的孩子。

帕提看着孩子沉默了很久，虽然她的内心很是挣扎，但最终还是选择接受了现实，孩子毕竟是自己身上掉下来的肉，自己要对她们负责。

后来，这对连体姐妹花分别被取名为了阿比盖尔和布列塔妮，虽然她们有些特殊，但也算正常融入了家庭的生活……

特殊的双头连体人

连体姐妹花阿比盖尔和布列塔妮，算是相对特殊的一对连体人。

她们刚出生的时候，除了特殊的双头外，在她们的背部其实还生着一只胳膊，这只胳膊就附着在背部的肩胛骨上。

只不过医生在综合考虑之下，与她们的父母商议过后，通过手术帮她们把背部的胳膊给做了切除，以致于她除了头部以外，身上看不出任何其它与正常人不一样的地方。

当然了，这也仅仅是从表面看到的。

医生曾对这对连体姐妹花做过详细的身体检查，检查发现，她们并不仅仅是两个脑袋这么简单。

原来，她们的身体内部上半身上半部分拥有两套完整的器官。

在她们的上半身，拥有两个心脏、四个肺、两个胃，以及三个肾，而她们的肝、膀胱、大肠小肠，以及子宫等，则都只有一套。

从现代医学的角度来看，她们这样的身体构造简直就是现代医学奇迹一般的存在。

直到今天为止，都没有科学家能解释她们的身体器官是如何正常运作的……

而在此之前、之后，世界上也曾有多例同样的双头连体婴儿诞生，但他们却都没能存活超过24小时。

这也从侧面说明了连体姐妹花阿比盖尔和布列塔妮的存在，犹如奇迹一般。

连体人是如何诞生的？

这里大川有必要简单给大家科普一下，关于连体人是如何诞生的问题。

正常的双胞胎大家应该见过，甚至自己家庭里就有这样的双胞胎。

双胞胎从科学角度可以分为两种。

一种是同卵双胞胎，受精卵在子宫还未着床前，就意外分裂成了两个细胞，这两个细胞着床后同时发育，便成了一对双胞胎。

同卵双胞胎的基因99%都是完全相同的，以至于他们长大后，无论是外貌还是其他地方都是几乎相同的。

另一种则是异卵双胞胎，这是由两个不同的卵细胞同时受精后，分别发育成的两个不同个体。

异卵双胞胎不仅基因相似度要低于同卵双胞胎，而且还有很大可能出现性别不同的情况，也就是我们俗说的龙凤胎……

正常情况下，双胞胎出生的概率是非常低的，尤其是同卵双胞胎出现的概率更是非常低。

但是在这里，还有另外一种更为特殊的情况，是建立在同卵双胞胎基础之上的，也就是连体人的出现。

前面大川提到了，受精卵在子宫还未着床前意外分裂成两个细胞，并分别着床同时发育，就会形成同卵双胞胎，但是这个过程中有可能会出现意外。

当受精卵还未完成分裂，两个尚处于"粘连"状态的受精卵便在子宫着床发育，这时它们的分裂就会停止，当这两个"粘连"的受精卵发育完全后，就会形成连体双胞胎。

连体双胞胎的身体"粘连"程度，则取决于当时两个着床的受精卵的"粘连"程度……

连体姐妹花后来怎样了？

很多人会好奇，这对共用一个身体的连体姐妹花是如何生活的。

有人认为，她们可以做到一个人睡觉另一个人控制整个身体，但事实上却令人感到不可思议。

在一次采访中，连体姐妹花曾坦言，她们是分别控制着左右两半身体的，并对另外两半身体毫无知觉。

以至于，她们两人甚至会在闹别扭的时候大打出手，用左右手互相捶打对方……

不过值得一提的是，虽然她们两人分别控制着两半身体，但是在日常生活中，却能够通过互相协调，做到完成一些简单，甚至复杂的动作。

比方说骑自行车这项技能，她们两人就是通过互相协调，在多次失败后学会的。

而在后来，这对姐妹花甚至连开汽车都配合得十分默契。

她们会用各自的手握住方向盘，一人用脚踩油门、刹车，一人用脚踩离合，上路十分稳健。

并且值得一提的是，二人还在2006年考取了驾照，尽管考官让她们两人分别各考了一次。

除了基本的生活技能外，连体姐妹花在其他方面也颇有成绩。

她们不仅成功考上了大学，而且大学毕业后，还当上了教师。

除了外表看上去与常人有所不同外，她们二人跟普通人并无任何异样。

有消息称，如今她们二人又展开了轰轰烈烈的恋爱，虽然不知道结果如何，但凡事总得尝试迈开第一步。

虽然外界总有人投来异样的眼光，但她们的生活却过得越来越有滋有味……

连体姐妹花阿比盖尔和布列塔妮的一生，无疑是非常幸运的。

不过，还有很多跟她们类似的连体人，却只能惨惨淡淡走完一生……

曾经有一对英国连体姐妹，虽然仅仅是臀部相连，但却因为是连体人的缘故，而被人无情掌握命运。

直到生命尽头，连体人姐姐去世，妹妹只能被迫跟她的遗骸一起生活，没过几天，妹妹也离开了人世。

科学家发现唤醒大脑机制：大脑中的觉醒开关

　　文章来源：煎蛋 　　睡眠是由好几个部分组成的。

一个晚上的睡眠包括N-REM（非快速眼动睡眠）和REM（快速眼动睡眠）以及各自的许多分支。

恰当的说，它的结构和模式被称为"睡眠结构"。

　　60多年来的研究，让我们了解睡眠的基本框架。

今天，怀抱着科学知识，研究人员对构成我们睡眠结构的底层神经系统进行研究，试图识别和了解对大脑进行控制的神经回路——不同阶段睡眠的开始、持续和停止。

例如研究人员发现控制REM周期开始和终止的神经开关。

一号店恐怖故事,狼蚁奇闻趣事,利用激光和药物操纵神经元的活动（一种叫做光遗传学的方法），他们了解了大脑如何控制梦境。

　　其他研究人员利用光遗传学鉴定夹在下丘脑和丘脑之间的神经回路，当这组神经回路变得活跃时表示睡眠结束。

是的，这很吸引人，同时也很有用：因为如果这部分的神经过于活跃或缺少活性，分别会导致失眠和嗜睡，大脑中的电路可以帮助研究人员研究出治疗睡眠障碍的方法。

　　现在，来自瑞士和德国的研究人员发现了唤醒大脑的机制。

研究小组在小白鼠的大脑中发现一条神经回路，当小白鼠清醒时这条神经回路变得很活跃，而当其变得不活跃时小白鼠进入了深度睡眠中。

他们将研究结果发表在了《自然神经科学》杂志上。

　　研究人员发现，激活这条神经回路小白鼠很快从睡眠甚至是麻醉的状态中清醒过来。

　　论文的合著者Antoine Adamantidis在一份新闻稿中说道："这是一个令人兴奋的发现，因为将植物人或具有微弱意识状态中唤醒的治疗方法效果是有限的。

" 　　掌握这条控制觉醒的神经电路能够帮助研究人员发明出更有针对性的治疗睡眠障碍和设计出更好的唤醒植物人以及具有微弱意识人的方法。

人类大脑：宇宙最强CPU

例如，不管字母A的外形、质地和背景怎样，或者不管同事的头上戴着帽子还是变了发型，我们总能认出来。

我们也能根据事物露出的一部分，比如床的一角或门的铰链，来认出它们。

这到底是怎么实现的呢？人类是不是使用了特别简单的技巧来完成这些复杂的任务？这些技巧是不是能用来改善计算机视觉，提高机器学习能力或机器人性能呢？ 人类大脑：宇宙最强CPU 乔治亚理工学院的研究人员发现，国美奇闻怪事,湘120灵异故事,人类能使用不到百分之一的原始信息来给数据分类，他们还确认了一种能够解释人类学习行为的算法，这种方法也能用于提升机器学习能力、数据分析和改善计算机视觉。

"我们怎么能够感知我们周围的这么多数据呢？怎么就能区分这么多种类型，这么快速，这么笃定？"乔治亚理工大学计算机科学的特聘教授桑托什·万帕拉说，"人类那么做的基础是什么？这是一个计算问题。

" 该大学负责研究人类行为的研究人员做了"随机投影"试验，来理解人类的学习行为。

他们把原始的抽象图像呈现给测试对象，然后询问他们是否能够识别出那些只显露一小部分特征的图像。

"我们假定随机投影是人类学习的一种方式，"阿里亚加说。

他是资深科学家和发展心理学家。

他解释说："最简洁的答案是，预测可能总是对的。

只要给人类百分之零点一五的数据，人类就能做到准确预测。

" 接着，研究人员测试了一个计算机算法，让机器（非常简单的神经网络）计算同样的测验。

机器的表现跟人类一样。

"我们发现，人类和机器的神经网络非常相似。

" 科研人员想找出一个数学定义，找出典型和非典型的公式，然后，据此预测出对人类和机器学习来说最困难的那种数据。

人类和机器的表现差不多，这表明随着时间的过去，人们将能预测出最难获悉的数据。

这个研究成果刊登在《神经计算杂志》上，被认为是对"随机投影"的首次研究。

为了测试他们的理论，研究人员做了三组150X150像素的抽象图像，然后把那些图像缩小到最小的随机投影。

被测试人员看到所有图像的时间是10秒钟，然后会随意给出某一个图像的16张草图。

使用抽象图像的目的是，确保人类和机器都不会提前获得该测试物的相关知识。

"我们惊奇地发现，简单的神经网络和人类的表现是如此接近，"万帕拉说，"通过研究人类学习模式，我们发现机器神经网络的设计太了不起了，不过它还很薄弱。

发现它跟人类的行为匹配，真是太让人惊讶了！那是一种几何学、机器神经计算和机器学习能力的创造性组合！" 虽然研究人员不能明确声称人类大脑的识别能力就是随机投影，但是研究结果随机投影看起来是个有道理的解释。

另外，随机投影是使数据不必丢失主要内容而得到有效管理的一种方法，至少对完成分类和做决定这样的基本任务来说是这样。