Correlated connectivity and the distribution of firing rates in the neocortex
最近的两个实验观察对许多皮层模型提出了挑战。首先，听觉皮层的活动是稀疏的，放电率可以用对数正态分布来描述。其次，相邻皮层神经元之间的非零突触强度的分布也可以用对数正态分布来描述。在这里，我们使用一个简单的皮质活动模型来调和这些观察结果。该模型做出了实验上可检验的预测，即给定皮层神经元上的突触功效在统计上是相关的，即它预测一些神经元比其他神经元接收更多的强连接。我们提出了一个简单的Hebb样的学习规则，从而产生对数正态放电率和突触的功效。我们的研究结果代表了在皮层网络中协调稀疏活动和稀疏连接的第一步。
2008-09-09 q-bio.NC
Revealing directed effective connectivity of cortical neuronal networks from measurements
在生物网络的研究中，一个主要的挑战是了解网络结构和动力学之间的关系。在本文中，我们将体外皮层神经元培养物建模为随机动力学系统，并应用一种从动力学重建定向网络的方法[Ching和Tam，Phys. Rev. E 95，010301（R），2017]来揭示定向有效连接，即定向链接和突触权重，来自多电极阵列记录的电压测量的神经元培养物。这样获得的有效连接再现了大鼠和猴子皮层区域的几个特征，并具有与线虫C.秀丽线虫，唯一的有机体，其整个神经系统已被映射到今天。传入度的分布是双峰的，平均传入和传出突触强度的分布是非高斯的长尾。有效连接捕获了与通常研究的功能连接不同的信息，使用尖峰活动之间的统计相关性估计。兴奋性传入和传出链路的平均突触强度被发现增加与尖峰活动的估计有效连接，但不是在功能连接估计使用相同的电压测量集。因此，这些结果表明，重建的有效连接可以捕捉突触连接的一般属性，更好地揭示网络结构和动力学之间的关系。
2022-04-06 physics.bio-ph q-bio.NC
Unbalanced synaptic inhibition can create intensity-tuned auditory cortex neurons
强度调谐的听觉皮层神经元可以由强度调谐的突触兴奋形成。突触抑制也被证明可以增强，甚至可能产生强度调谐的神经元。在这里，我们表明，在体内的全细胞记录在戊巴比妥麻醉大鼠，一些强度调谐的神经元确实是通过在高强度的抑制，没有任何强度调谐的兴奋单独创建。由于抑制本质上是皮层的起源，这些神经元提供了听觉特征选择性在皮层从头产生的例子。
2006-07-21 q-bio.NC
Network algorithmics and the emergence of synchronization in cortical models
当大脑信号被记录在脑电图或一些类似的大规模大脑活动记录中时，通常会观察到振荡模式，这些模式被认为反映了底层神经元集合的总电活动。虽然现在看来，这种模式在时间上与神经元的尖峰和空间上与其他大脑区域都参与了反馈回路，但可能解释这种回路存在的机制基本上仍然未知。在这里，我们提出了一个理论研究，这些问题的皮质模型，我们介绍了较早[内森A，巴博萨VC（2010年）网络算法和皮质突触重量分布的出现。Phys Rev E 81：021916]。我们开始与两个同步措施，旨在捕捉同步的可能性模型提供的整体尖峰活动的神经元和尖峰活动，导致突触后神经元的立即发射的定义。我们目前的计算结果，我们的皮质模型，在Erdens-Rényi意义上的模型是随机的，并在结构上确定性模型。我们已经发现，我们的皮层模型的算法组件最终提供了，通过两个同步措施，在所有情况下，这两种类型的同步出现一个强大的定量基础。反过来，这可以解释神经元组合电活动中的时间反馈回路和空间反馈回路的增加，因为空间上分离的大脑区域参与节奏行为。
2013-06-01 q-bio.NC
Modelling cortical network dynamics
我们认为耦合皮质柱之间的相互作用的理论约束。每个列包括一组神经元群体，其中每个群体被建模为神经块。皮质柱内半稳定状态的存在已被证明取决于组成神经元亚群之间的相互作用的类型，即，隐式突触卷积核的形式。与电位-电流耦合相反，电流-电流耦合已被证明在皮质柱内产生半稳定状态。在这个分析和数值研究中，半稳定状态之间的相互作用的特点是由运动方程的合奏活动。我们表明，对于小的激励，动力学遵循仓本模型。然而，在以前的工作相比，我们得到相位和振幅动力学之间的耦合方程。这提供了将连通性定义为动态变量的可能性。在仓本振子网络中发现的相动力学的湍流表明耦合皮层列的动态连接的湍流变化。至关重要的是，这是在癫痫发作中记录的东西。我们使用我们得出的结果来估计癫痫发作传播模型，该模型允许使用变分拉普拉斯（又名，动态因果模型）。随后的癫痫发作传播模型的表面有效性建立了使用模拟数据作为未来工作的前奏，这将调查从经验数据的动态连接。该模型还允许预测癫痫发作的演变，由虚拟病变引起的突触连接：当应用于癫痫手术病例时，可能具有临床用途。
2023-01-03 q-bio.NC
Cortical Circuits from Scratch: A Metaplastic Architecture for the Emergence of Lognormal Firing Rates and Realistic Topology
我们目前对神经可塑性的理解描绘了一幅复杂的相互关联的系统的图景，这些系统由塑造皮层结构的相关过程组成，从而产生一个有效的信息处理系统。事实上，这些过程的合作是与强大的，稳定的，适应性强的网络活动和突触拓扑结构的特征。然而，在模型中结合这些机制的作用已被证明是非常困难的，迄今为止，没有一个模型能够在没有显著的手动调整的情况下做到这一点。除非有这样一个模型能够成功地将这些机制结合起来，形成一个具有现实特征的稳定回路，否则我们在（更现实的）动态网络中研究神经可塑性的能力，以及可能获得这些特征和机制赋予生物网络的任何回报的能力都会受到阻碍。我们介绍了一个模型，它结合了五个已知的可塑性机制，作用于网络，以及一个独特的化生机制，作用于其他可塑性机制，产生一个神经回路模型，这是稳定的，能够广泛地再现许多特征的皮层网络。MANA（化生性人工神经结构）代表了第一个模型，因为它能够从零初始状态（没有突触连接或神经元分化）自组织皮质网络的现实，非随机特征。与SORN（自组织循环网络）等模型一样，MANA代表了在网络层面上对大脑进行逆向工程的进一步进展。
2018-03-30 q-bio.NC
Brief wide-field photostimuli evoke and modulate oscillatory reverberating activity in cortical networks
利用光遗传学技术操纵细胞组装体是推进神经科学和神经工程的关键。在体内应用中，光刺激通常广泛地同时处理细胞群体，导致前馈和在复发性微电路中的回响响应。前者由下游靶点的直接激活引起，并且易于解释。后者是反馈连通性的结果，可以反映各种时间尺度和复杂的动力学性质。我们研究了体外皮层网络的宽场光刺激，采用基底集成微电极阵列和长期培养的神经元网络。我们的特点是短暂的光脉冲的影响，同时限制表达的通道视紫红质的主要神经元。我们诱发了强大的混响响应，在生理伽马频率范围内振荡，并发现这样的频率可以可靠地操纵，改变光脉冲的持续时间，而不是它的强度。通过药理学、数学建模和细胞内记录，我们得出结论，伽马振荡可能在体内从兴奋-抑制相互作用中出现，并且出乎意料地，光刺激短暂地促进兴奋性突触传递。在体外模型（dys）的功能性皮层微电路和细胞组装体的体内操作的相关性，我们给出了第一次证据的网络水平的后果，改变突触生理学的光遗传学
2016-04-07 q-bio.NC
Dynamics of spontaneous activity in random networks with multiple neuron subtypes and synaptic noise
自发的皮质群体活动表现出多种振荡模式，这些模式在慢波睡眠或某些麻醉剂下通常显示同步，而在安静的清醒状态下保持异步。这些皮层状态和它们之间的转换背后的机制还没有完全理解。在这里，我们研究自发的群体活动模式的随机网络的尖峰混合类型的神经元模型的Izhikevich方程。神经元通过受到突触噪声影响的基于电导的突触耦合。我们将群体活动模式定位在由相对抑制性突触强度和突触噪声幅度所跨越的参数图上。在没有噪声的情况下，网络显示瞬态活动模式，振荡或在恒定的水平。噪声的作用是将瞬态模式转变为持续模式：对于弱噪声，所有活动模式都是独立于突触强度的异步非振荡模式;对于较强噪声，模式具有振荡和同步特性，这取决于相对抑制性突触强度。在该区域的参数空间中，抑制性突触强度超过兴奋性突触强度和适度的噪声幅度网络功能振荡和静态之间的间歇性开关与同步和异步皮质状态的特性类似，分别。我们解释这些振荡和静止模式相结合的现象学的全球性的描述网络状态与局部描述的个别神经元在其部分相空间。我们的研究结果指出了一个桥梁，从事件的分子尺度的突触到细胞尺度的个别神经元的集体规模的神经元群体。
2018-05-20 nlin.AO q-bio.NC
Graphene oxide nanosheets disrupt lipid composition, Ca2+ homeostasis and synaptic transmission in primary cortical neurons
石墨烯有可能对社会产生非常重大的影响，在生物医学领域具有重要的应用。在神经元界面设计石墨烯基医疗设备的可能性特别令人感兴趣，因此必须确定石墨烯材料与神经元细胞的生物相容性。在这里，我们进行了一个全面的分析大鼠原代皮层神经元的慢性和急性暴露于几层原始石墨烯（GR）和单层氧化石墨烯（GO）薄片的影响。通过结合一系列细胞生物学，显微镜，电生理学和组学方法，我们表征了石墨烯神经元相互作用，从膜接触和内化的第一步到对细胞活力，突触传递和细胞代谢的长期影响。发现GR/GO薄片与神经元膜接触，游离于细胞质中并通过内溶酶体途径内化，对神经元活力没有显著影响。然而，GO暴露选择性地引起兴奋性传递的抑制，兴奋性突触接触的数量减少，并伴随抑制活性的增强。这是伴随着诱导的自噬，改变Ca 2+动力学和下调的一些主要参与者在兴奋性和抑制性神经元的Ca 2+稳态的调节。我们的研究结果表明，尽管石墨烯暴露不会影响神经元的活力，但它确实对神经元的传输和网络功能有重要影响，因此在计划将这种材料用于神经生物学应用时应谨慎。
2018-10-29 physics.bio-ph q-bio.NC
Sleep-like slow oscillations improve visual classification through synaptic homeostasis and memory association in a thalamo-cortical model
INFN Sezione di Roma（意大利国家核物理研究所罗马分所）；INFN Sezione di Cagliari（意大利国家核物理研究所卡利亚里分所）；Università di Cagliari（卡利亚里大学）
睡眠的发生通过了进化的筛子，在动物物种中很普遍。众所周知，睡眠对认知和记忆任务有益，而长期睡眠不足则有害。尽管这一现象很重要，但人们仍然缺乏对其功能和基本机制的全面了解。在本文中，我们展示了一个简化的丘脑-皮层模型，该模型被训练用于编码，检索和分类手写数字图像的深睡眠样慢振荡活动的有趣效果。在慢振荡过程中，尖峰时间依赖可塑性（STDP）产生一个差异的稳态过程。它的特征在于与同一类（数字）的实例相关联的神经元组之间的连接的特定无监督增强以及由训练创建的更强突触的同时下调。这种睡眠后内部表征的分层组织有利于检索和分类任务的更高性能。其机制是基于在类似深睡眠的缓慢振荡期间，自上而下的皮质-丘脑预测和自下而上的丘脑-皮质投射之间的相互作用。事实上，当学习的模式在睡眠期间重演时，皮质-丘脑-皮质连接有利于激活编码类似丘脑输入的其他神经元，促进它们的关联。这种机制暗示了人工学习系统的可能应用。
2019-11-18 cs.AI cs.DC q-bio.NC
Cortical prediction markets
ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）
我们从机制设计的角度来研究皮层学习。首先，我们表明，离散化标准模型的神经元和突触可塑性导致理性代理最大化简单的评分规则。其次，我们的主要结果是评分规则是正确的，这意味着神经元忠实地在其突触权重中编码预期效用，并在其尖峰中编码高分结果。第三，有了这个基础，我们提出了一个生物学上合理的机制，使神经元反向传播的激励，使他们能够优化其有用性的其余部分皮层。最后，实验表明，反向传播激励的网络可以学习简单的任务。
2014-01-07 cs.AI cs.GT cs.LG
Self-organization of microcircuits in networks of neurons with plastic synapses
与简单的随机网络模型相比，皮层网络的突触连接具有某些布线图案的过度表达。这种结构的形成，部分是由突触可塑性，促进或抑制神经元之间的连接，这取决于他们的尖峰活动。通常，理论研究集中在前馈输入如何驱动可塑性以创建这种网络结构。我们研究了循环网络中自组织结构的互补性情景，其中尖峰时间依赖的可塑性由自发动力学驱动。我们开发了一个自洽的理论，描述了网络结构的演变相结合的快速尖峰协方差与突触权重动态的快-慢理论。通过网络动力学的有限尺寸扩展，我们得到了一组低维的非线性微分方程的两个突触连接图案的演变。有了这个理论在手，我们探讨了可塑性规则的形式如何驱动皮层网络中微电路的演变。当增强和抑制处于近似平衡时，突触动力学依赖于加权发散、收敛和链基序的频率。对于加法，赫布STDP，这些基序相互作用在突触动力学中产生不稳定性，从而促进或抑制初始网络结构。我们的工作提供了一个一致的理论框架，研究如何在循环网络的尖峰活动与突触可塑性相互作用，以确定网络结构。
2014-12-20 q-bio.NC
Irregular dynamics in up and down cortical states
复杂相干动力学存在于各种各样的神经系统中。一个典型的例子是在大脑皮层区域观察到的上升和下降状态之间的电压转换。在这项工作中，我们研究了这种现象，通过一个生物动机的随机模型的上下转换。该模型是由一个简单的突触速率模型，其中的突触电流调制的短期突触过程，引入随机性和时间相关性。一个完整的分析，我们的模型，无论是平均场方法和数值模拟，显示高（上）和低（下）神经活动状态之间的复杂转换的外观，由突触噪声驱动，与持久性时间在向上状态分布根据幂律。我们表明，实验观察到的大波动，在向上和向下的持久性时间可以解释为足够大的恢复时间的噪声足够大的动态突触的结果。静态突触不能解释这种行为，没有噪声的动态突触也不能。
2010-07-21 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech q-bio.NC
Network algorithmics and the emergence of information integration in cortical models
近年来，一个被称为整合信息论（IIT）的信息论框架被引入大脑中，用于研究意识的出现[D]。Balduzzi和G. Tononi，PLoS Comput. 4，e1000091（2008）]。IIT声称，这种现象等同于大脑产生的信息超过了大脑组成部分已经相互独立产生的信息。IIT的建模假设并不完全合理，而且由于其关键定义中嵌入了严重的组合增长，因此它也不可测试。在这里，我们介绍了一种替代IIT，而类似的信息理论原则的启发，试图在一定程度上解决IIT的一些缺点。我们的替代框架使用了我们之前介绍的相同的网络算法皮层模型[A。内森和VC Barbosa，Phys.Rev.E81，021916（2010）]，并且为了允许相对于IIT稍微改进的可测试性，采用了应用于一组变量的众所周知的信息增益和总相关性的概念，所述一组变量通过模型的动态中的消息表示神经元的可达性。我们认为，这两个数量相互关联的方式，可以用来量化系统的效率，在生成信息之外，这并不取决于集成，并给出计算结果，我们的皮质模型及其变体，无论是结构上的随机意义上的一个Erdos-Renyi随机有向图或结构确定性。我们已经发现，我们的皮层模型相对于其他模型来说是突出的，因为它的许多实例能够比其他大多数实例更有效地整合信息。
2010-12-27 q-bio.NC
Evidence for Dynamic Excitation-Inhibition Ratio in Networks of Cortical Neurons
在这份报告中，试验到试验的变化，在同步响应的神经网络的兴奋抑制比是一个动态变量的时间尺度分钟的证据。在离体大规模皮层网络中研究了对刺激的同步网络反应。我们发现，次秒的措施，个人的同步响应，即-其延迟和衰减持续时间，与分钟尺度的网络响应动态。网络响应性反映为延迟衰减平面的区域中的驻留或在延迟衰减平面的区域之间的转移。潜伏期和衰减持续时间对突触阻滞剂的不同敏感性意味着这两种措施反映了抑制性和兴奋性神经元群体对反应动力学的有效影响。综上所述，数据表明，在重复刺激下的网络反应的变化是由兴奋抑制比是一个动态变量，而不是一个参数。
2014-12-31 q-bio.NC
Dendritic error backpropagation in deep cortical microcircuits
Department of Physiology University of Bern（伯尔尼大学生理学系）；Montreal Institute for Learning Algorithms Université de Montréal（蒙特利尔大学蒙特利尔学习算法研究所）
动物的行为取决于学会将感官刺激与所需的运动指令联系起来。了解大脑如何协调不同大脑区域之间必要的突触修饰一直是一个长期存在的难题。在这里，我们介绍了一个多区域神经元网络模型，其中突触可塑性不断使网络适应全局所需的输出。在这个模型中，突触学习是由局部树突预测错误驱动的，这种错误是由于在自下而上的活动中未能预测自上而下的输入而引起的。这样的错误发生在锥体神经元的顶端树突，其中长距离兴奋性反馈和局部抑制性预测被整合。当局部抑制不能与兴奋性反馈相匹配时，就会发生错误，从而触发同一锥体神经元基底树突上自下而上突触的可塑性。我们证明了学习能力的模型在一些任务，并表明它近似于经典的误差反向传播算法。最后，用去抑制机制补充这个皮层回路，可以实现注意力样刺激的去噪和生成。我们的框架对树突整合和皮层微电路的功能进行了几次实验预测，与最近对跨区域学习的观察一致，并提出了深度学习的生物学实现。
2017-12-30 cs.LG cs.NE q-bio.NC
Response variability in balanced cortical networks
研究了具有动态平衡的兴奋和抑制网络中神经元的锋电位统计特性。我们的模型，旨在代表一个通用的皮质柱，包括随机连接的兴奋性和抑制性泄漏整合和消防神经元，驱动兴奋性输入从外部人口。高连通性允许平均场描述，其中突触电流可以被视为高斯噪声，其平均值和自相关函数是自洽地从单个模型神经元的放电统计计算的。在这个描述中，我们发现，脉冲序列的不规则性主要是由突触的强度相对于发射阈值和发射后的复位水平的膜电位之间的差异控制。对于中等强度的突触，我们发现尖峰统计非常类似于那些观察到的初级视觉皮层。
2004-02-10 q-bio.NC
Multi-contact synapses for stable networks: a spike-timing dependent model of dendritic spine plasticity and turnover
成年人新皮层中的兴奋性突触连接由多个突触接触组成，几乎只在树突棘上形成。树突棘形状和体积的变化，突触强度的相关性，可以在体内跟踪数周。在这里，我们提出了一个组合模型的尖峰定时依赖树突棘可塑性和营业额，解释了稳态多接触配置的突触在成人新皮层网络。在该模型中，许多突触前神经元竞争以在突触后神经元上形成强突触连接，而包括每个连接的突触接触通过突触后放电进行合作。我们证明，该模型是一致的实验观察到的长期树突棘动态下的稳态和病变诱导的条件下，并表明，多个突触接触的合作是至关重要的稳定，长期的突触记忆。在一个简化的网络模拟桶皮层，我们的可塑性规则再现胡须修剪引起的重新布线的丘脑-皮层和经常性突触连接现实的时间尺度。
2016-09-19 q-bio.NC
Calculating event-triggered average synaptic conductances from the membrane potential
在中枢神经元中，产生锋电位的突触电导的最佳模式是一个相当感兴趣的课题。理想地，这样的电导时间过程应该从膜电位（Vm）活性中提取，但是这是困难的，因为电导对Vm的非线性贡献使得它们从膜方程的估计极其敏感。我们在这里概述了这个问题的解决方案的基础上离散的时间轴。这个程序可以提取的兴奋性和抑制性电导的时间过程中单独从Vm活动的分析。我们测试这种方法通过计算尖峰触发的平均突触电导使用数值模拟的集成和消防模型受到有色电导噪声。该程序也被成功地测试在生物皮质神经元使用电导噪声注入动态钳。这种方法应该允许提取突触电导从Vm记录在体内。
2007-03-01 q-bio.NC
Scaling of a large-scale simulation of synchronous slow-wave and asynchronous awake-like activity of a cortical model with long-range interconnections
皮层突触组织支持多个空间和时间尺度上的一系列动态状态，从深睡眠或麻醉的特征性同步慢波活动（SWA）到清醒期间的波动异步活动（AW）。这种动态多样性对产生有效的大规模模拟提出了挑战，这些模拟体现了短距离和长距离突触连接的现实隐喻。事实上，在SWA和AW期间，皮层组织的不同空间范围在给定的时间跨度和不同的放电率下是活跃的，这意味着各种各样的本地计算和通信负载。因此，模拟性能和鲁棒性的平衡评估应包括各种皮质动态状态的测试。在这里，我们展示了我们专有的分布式和可塑性脉冲神经网络（DPSNN）模拟引擎在SWA和AW中的性能缩放，用于神经种群的二维网格，这反映了皮层的模块化组织。我们探索了多达192x192个模块的网络，每个模块由1250个具有尖峰频率适应的整合和激发神经元组成，并且具有不同空间衰减常数的指数衰减模块间突触连接。对于最大的网络，突触的总数超过700亿。执行平台包括多达64个双插槽节点，每个插槽安装8个英特尔至强Haswell处理器内核，时钟频率为2.40 GHz。网络初始化时间，内存使用和执行时间表现出良好的缩放性能，从1到1024个进程，使用标准的消息传递接口（MPI）协议实现。在探索的模块间互连范围内，我们实现了每秒2.3x10^9到4.1x10^9个突触事件的模拟速度。
2019-11-26 cs.NE q-bio.NC
Effect of Small-World Connectivity on Fast Sparsely Synchronized Cortical Rhythms
在大脑活动的电记录中，已经观察到了具有随机和间歇性神经放电的快速皮层节律。最近，Brunel等人开发了一个框架来描述这种快速稀疏同步在随机和全局耦合网络的阈上尖峰神经元。然而，在真实的皮层回路中，已知突触连接具有复杂的拓扑结构，其既不是规则的也不是随机的。因此，为了将Brunel等人的工作扩展到现实的神经网络，我们研究了网络结构对这些快速稀疏同步的节律的影响，这些节律是在阈上快速尖峰（FS）Izhikevich中间神经元的抑制性群体中产生的。我们首先采用传统的Erdös-Renyi随机图的阈上FS Izhikevich中间神经元的神经系统中的复杂连接建模，并研究出现的人口同步状态，通过改变突触抑制强度$J$和噪声强度$D$。因此，发现对于大的$J$和$D$值，出现相对高程度的快速稀疏同步状态。其次，对于固定值的$J$和$D$，其中快速稀疏同步发生在随机网络中，我们考虑了Watts-Strogatz小世界网络的阈上FS Izhikevich中间神经元，它通过重新布线插在规则格和随机图之间，并通过改变从短距离到长距离的重新布线概率$p$，研究小世界突触连接对快速稀疏同步节律出现的影响。范围连接。当通过一个小的临界值$p^*_c$ $(\simeq 0.12)$，快速稀疏同步的人口节奏被发现出现在小世界网络与主要的本地连接和罕见的远程连接。
2014-09-02 physics.bio-ph q-bio.NC
Extracting synaptic conductances from single membrane potential traces
在清醒的动物中，大脑皮层的活动是高度复杂的，神经元不规则地放电，具有明显的泊松统计。描述这种复杂性的一种方法是利用大脑皮层的高度互连性，并使用皮层神经元的细胞内记录，其中包含有关数千个其他皮层神经元活动的信息。识别随机过程的膜电位（Vm）能够提取这种复杂突触活动的重要统计特征。通常，估计总突触电导（兴奋性和抑制性），但这种类型的估计需要至少两个Vm水平，因此不能应用于单个Vm迹线。我们在这里提出了一种方法来提取兴奋性和抑制性电导（平均值和方差）从单一的Vm痕迹。这种“VmT方法”估计电导参数使用最大似然标准，假设是突触电导描述的高斯随机过程，并集成了被动泄漏膜。该方法使用模型进行说明，并在豚鼠视觉皮层神经元在体外使用动态钳实验进行测试。VmT方法有望从单次试验测量中提取电导，这对于体内应用具有很高的潜力。
2009-01-10 q-bio.NC q-bio.TO
A sparse coding model with synaptically local plasticity and spiking neurons can account for the diverse shapes of V1 simple cell receptive fields
在自然图像上训练的稀疏编码算法可以准确地预测激发视觉皮层神经元的特征，但目前还不知道这些代码是否可以使用生物现实的可塑性规则来学习。我们已经开发出一个生物刺激的尖峰网络，仅依赖于突触的本地信息，可以预测V1简单的细胞感受野形状的全部多样性时，训练自然图像。这是第一次证明稀疏编码原则，在皮层结构的约束下，可以成功地复制这些感受野。我们进一步证明，在数学上，稀疏性和去相关性是关键成分，允许突触局部可塑性规则，以优化由神经表示形成的合作，线性生成图像模型。最后，我们讨论了我们的网络的几个有趣的涌现特性，目的是弥合视觉皮层的理论和实验研究之间的差距。
2011-09-10 cond-mat.dis-nn q-bio.NC
Dendritic cortical microcircuits approximate the backpropagation algorithm
Institute of Neuroinformatics（神经信息学研究所）；University of Zürich（苏黎世大学）；ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）；University of Bern（伯尔尼大学）；University of Bristol（布里斯托大学）；Mila（米拉研究所）；Université de Montréal（蒙特利尔大学）
深度学习在过去几年中取得了显著的发展，其中许多都受到了神经科学的启发。然而，这些进步背后的主要学习机制-错误反向传播-似乎与神经生物学不一致。在这里，我们介绍了一个多层神经元网络模型与简化的树突室中，错误驱动的突触可塑性适应网络对一个全球性的期望输出。与以前的工作相比，我们的模型不需要单独的阶段，突触学习是由局部树突预测误差连续驱动的。这种错误起源于顶端树突，并且由于来自外侧中间神经元的预测输入与来自实际自上而下反馈的活动之间的不匹配而发生。通过使用简单的树突隔室和不同的细胞类型，我们的模型可以代表锥体神经元内的错误和正常活动。我们展示了该模型在回归和分类任务中的学习能力，并分析表明它近似于误差反向传播算法。此外，我们的框架是一致的，最近的观察学习之间的大脑区域和皮层微电路的架构。总的来说，我们介绍了一种新的观点学习树突状皮层电路和大脑如何解决长期存在的突触信用分配问题。
2018-10-26 cs.LG cs.NE q-bio.NC
Mesoscopic population equations for spiking neural networks with synaptic short-term plasticity
粗粒度的生物神经网络的微观模型，以获得神经活动的介观模型是迈向多尺度模型的重要一步。在这里，我们扩展了最近的理论介观种群动力学与静态突触的情况下，动态突触表现出短期可塑性（STP）。在假设尖峰到达突触有泊松统计，我们推导出解析随机平均场动力学进行Tsodyks-Markram STP的有限大小的人口之间的有效突触耦合。新的平均场方程既考虑了有限数量的突触，又考虑了神经递质释放概率与可用突触资源分数之间的相关性。与Monte Carlo模拟的微观模型的比较表明，在前馈和经常性网络的介观平均场模型准确地再现随机实现的总突触输入到突触后神经元和帐户之间的随机开关向上和向下的状态，以及人口尖峰。扩展介观人口理论的尖峰神经网络与STP可能是有用的系统减少详细的生物物理模型的皮质微电路的有效和数学上易于处理的平均场模型。
2018-12-21 q-bio.NC
An Analytically Solvable Model of Firing Rate Heterogeneity in Balanced State Networks
针对皮层回路放电率分布缺乏数学可处理性的问题，基于 Gauss-Rice 神经元模型提出一种可精确计算放电率分布的平衡态皮层回路模型，支持多群体与多突触受体，为理解单神经元及突触特性对放电率分布的影响奠定基础。
2024-12-19 q-bio.NC
Synaptic Plasticity in Correlated Balanced Networks
局部皮层网络的动态是不规则的，但相关的。动态兴奋-抑制平衡是产生这种不规则活动的合理机制，但目前仍不清楚如何在可塑性神经网络中实现和维持平衡。特别是，还没有完全理解可塑性引起的网络变化如何影响平衡，以及相关的平衡活动如何影响学习。在不同的可塑性规则下，平衡网络的动力学是如何变化的？循环网络中的相关尖峰活动如何改变权重的演变，它们的最终大小和整个网络的结构？为了解决这些问题，我们开发了一个一般理论的可塑性平衡网络。我们表明，在塑性引起的重量变化下，可以达到并保持平衡。我们发现，在输入的相关性温和，但显着影响突触权重的演变。在一定的可塑性规则下，我们发现放电率和突触权重之间的相关性。在这些规则下，突触权重收敛到权重空间中的稳定流形，其最终配置取决于网络的初始状态。最后，我们证明了我们的框架也可以描述当神经元子集接收有针对性的光遗传学输入时塑性平衡网络的动力学。
2020-04-26 q-bio.NC
A biologically plausible neural network for multi-channel Canonical Correlation Analysis
皮质锥体神经元从多个不同的神经元群体接收输入，并将这些输入整合到单独的树突隔室中。我们探讨了皮质微电路实现典型相关分析（CCA）的可能性，CCA是一种无监督学习方法，将输入投影到一个共同的子空间上，以最大限度地提高投影之间的相关性。为此，我们寻求一个多通道CCA算法，可以实现在一个生物学上合理的神经网络。对于生物相容性，我们要求网络在在线设置中运行，并且其突触更新规则是本地的。从一个新的CCA目标函数，我们推导出一个在线优化算法，其优化步骤可以实现在一个单层神经网络与多房室神经元和本地非赫布学习规则。我们还得到了我们的在线CCA算法与自适应输出秩和输出白化的扩展。有趣的是，该延伸映射到一个神经网络上，其神经结构和突触更新类似于在皮质锥体神经元中实验观察到的神经回路和突触可塑性。
2021-03-26 cs.NE q-bio.NC stat.ML
Reducing a cortical network to a Potts model yields storage capacity estimates
一个自联想网络的波茨单位，通过张量连接耦合，已被提出和分析作为一个有效的模型，广泛的皮层网络与不同的短期和长期的突触连接，但它还没有澄清在什么意义上，它可以被视为一个有效的模型。我们在这里画出两者之间的对应关系，这表明需要在简化模型中引入局部反馈项，即，在波茨网络。一个有效的模型允许相变的研究。作为一个例子，我们研究的Potts网络的存储容量与这个额外的长期，本地反馈$w$，这有助于推动网络的活动对存储的模式之一。使用副本工具执行的存储容量计算仅限于完全连接的网络，可以定义Hamilton。为了将结果扩展到中间部分连接的情况下，我们还推导出自洽的信号噪声分析的波茨网络，最后我们讨论了人类的语义记忆的影响。
2018-02-02 q-bio.NC
Prominent characteristics of recurrent neuronal networks are robust against low synaptic weight resolution
神经元网络模型在相关空间尺度上的自然密度、异质连接性的表示仍然是计算神经科学和神经形态计算的一个挑战。特别是，在大脑规模的网络模拟中，大量突触所带来的记忆需求构成了一个主要障碍。限制突触权重的数字分辨率似乎是减少内存和计算负载的自然策略。在这项研究中，我们研究了有限的突触权重分辨率对类似于局部皮层电路的经常性尖峰神经元网络动态的影响，并制定了策略，以最大限度地减少与高分辨率突触权重的网络动态的偏差。我们模仿有限的突触权重分辨率的效果，通过从离散分布的权重取代正态分布的突触权重，并比较所得到的统计特征的发射率，尖峰序列的不规则性，和相关系数与参考解决方案。我们表明，一个天真的离散化的突触权重一般会导致失真的尖峰脉冲序列的统计。只有当权重被离散化，使得总突触输入电流的均值和方差被保留时，本研究中考虑的网络类型的放电统计才不受影响。对于具有足够异质入度的网络，即使所有突触权重被权重分布的平均值替换，也可以保留激发统计。我们的结论是，即使是简单的网络与非塑性神经元和突触，突触权重的离散化可能会导致放电统计的实质性偏差，除非离散化是小心执行，并通过严格的验证过程的指导。
2021-05-11 q-bio.NC
Cerebral cortical communication overshadows computational energy-use, but these combine to predict synapse number
达尔文进化论倾向于产生节能的结果。另一方面，能量限制了计算，无论是神经和概率还是数字和逻辑。从特定的节能角度来看，我们定义了神经计算并利用能量受限的计算函数。该函数可以在与每个神经元的突触数量成比例的变量上进行优化。该功能还暗示了ATP消耗过程之间的特定区别，特别是计算\textit{per se}与包括动作电位和发射器释放的通信过程。因此，要应用这个数学函数，需要进行能源审计，并对能源消耗进行分区，这与早期的工作不同。审计指出，大脑\cite{sokoloff1960metabolism,sawada2013synapse}可利用的葡萄糖不是经常提到的20瓦，而分配给皮层计算的部分只有0.1瓦的ATP。另一方面，在3.5瓦的情况下，远距离通信成本是35倍。其他新的量化包括：（i）发现神经计算效率的生物值与理想值相差$10^8$倍;（ii）对激活神经元所需的突触传输数量（$N$）的两种预测（2500与2000）。
2021-02-11 q-bio.NC
The simulation of the activity dependent neural network growth
目前公认的是，皮层地图是动态的结构，改变响应外部输入。皮层微切口的经验依赖性结构变化导致活动的变化，即编码信息的变化。外部刺激的特定模式可以导致神经元之间新的突触连接的创建。在发育中的神经系统中，由神经元活动控制的钙内流调节神经元释放神经营养因子、生长锥运动和突触分化的过程。我们提出了一个模型的描述和研究活动依赖的发展神经网络。网络参数（活性、轴突引导化学物质的扩散、生长锥位置）的动态由一组封闭的微分方程描述。本文提出的模型描述了神经网络在依赖于轴突导向分子的假设下的发展。数值模拟表明，无形态神经元损害皮层连接的发展。
2009-03-05 q-bio.NC
Short-term synaptic plasticity in the deterministic Tsodyks-Markram model leads to unpredictable network dynamics
短期突触可塑性（STSP）强烈影响皮层网络的神经动力学。用于STSP的Tsodyks和Markram（TM）模型准确地解释了在不同类型的皮层突触处的广泛的生理响应。在这里，我们报告的第一次通过Shilnikov同宿分岔，动态组织的TM模型中的一些响应的混沌行为的路线。特别是，这种同宿分岔的存在强烈地影响相空间中的轨迹的形状，并引起高度不规则的瞬态动力学;事实上，在Shilnikov同宿分岔附近，人口尖峰的数量及其精确的时间是不可预测的，并且对初始条件高度敏感。这种不规则的确定性动力学在TM模型的随机/网络版本中有其对应物：Shilnikov同宿分支的存在产生复杂和不规则的尖峰模式，并且-作为一种跳板-促进了向下状态和不稳定周期轨道之间的过渡。（确定性）同宿分岔和随机效应之间的相互作用可能会引起一些复杂的动态观察神经系统。
2013-09-30 nlin.CD physics.bio-ph q-bio.NC
Long-term memory stabilized by noise-induced rehearsal
尽管突触强度的寿命很短，但皮层网络可以保持数十年的记忆。神经网络能在不稳定的突触中存储持久的记忆吗？在这里，我们研究随机噪声对存储在吸引子神经网络的突触中的记忆的稳定性的影响。该模型包括持续的尖峰时间依赖可塑性（STDP）。我们表明，某些类的STDP规则可以导致存储在网络中的记忆模式的稳定。这种稳定性是由噪声引起的排练造成的。我们发现，非结构化的神经噪声，通过经常性的网络权重后，进行时间相关性的所有记忆模式的印记。在某些条件下，STDP与这些相关性相结合，可以导致所有现有模式的强化，即使是那些从未明确访问过的模式。因此，非结构化神经噪声可以稳定突触连接的现有结构。我们的研究结果可能提供功能的原因，高度不规则的尖峰显示皮层神经元和系统记忆巩固模型提供的理由。因此，我们提出不规则的神经活动是帮助皮层网络维持稳定连接的特征。
2012-05-31 cond-mat.dis-nn q-bio.NC
Synaptic delays modulate population phase and amplitude responses in oscillatory excitatory-inhibitory networks
Institute for Advanced Studies in Basic Sciences (IASBS)（基础科学高等研究院）；Institute for Research in Fundamental Sciences (IPM)（基本科学研究院）；Pasargad Institute for Advanced Innovative Solutions (PIAIS)（帕萨尔加德先进创新解决方案研究所）；The Zapata-Briceño Institute of Neuroscience（萨帕塔-布里斯尼奥神经科学研究所）
该研究探究突触延迟对PING regime下兴奋-抑制脉冲网络振荡相位与振幅响应的影响，发现其调节振荡频率与相干性的权衡，为理解振荡脑网络的延迟依赖性调控提供计算框架。
2026-08-18 q-bio.NC
Neuromodulation Influences Synchronization and Intrinsic Read-out
背景：神经调节在神经网络中的作用，例如在皮质微柱中，仍然没有完全理解。神经调节通过对突触效能的突触前和突触后调节来影响神经加工。神经调节还影响离子通道和内在兴奋性。方法：突触效能调制是一种快速改变网络密度和拓扑结构的有效方法。我们改变网络的拓扑结构和密度，以衡量对穗同步的影响。我们还使用不同的参数化神经元模型进行操作，这些模型改变了神经元的内在兴奋性，即，激活函数结果：我们发现（a）快速突触效能调制影响网络中相关尖峰的数量。此外，（b）网络中的同步影响固有属性的读出。高度同步的输入驱动神经元，这样内在属性的差异就会消失，而异步输入则让内在属性决定输出行为。因此，改变网络拓扑可以改变内在与突触驱动的网络活动之间的平衡。结论：我们的结论是，神经调制可能允许网络之间切换更同步的传输模式和更异步的内在读出模式。这对我们理解皮层计算的灵活性具有重要意义。
2019-06-22 cs.NE nlin.AO q-bio.NC
Spontaneous coordinated activity in cultured networks: Analysis of multiple ignition sites, primary circuits, burst phase delay distributions and functional structures
所有高级中枢神经系统都表现出自发的神经活动，尽管这种活动的目的和机制起源仍然知之甚少。我们探讨点火和传播的集体自发电生理爆发活动的培养皮层神经元的微电极阵列上生长的网络，使用信息论和第一个尖峰脉冲的分析方法。我们发现存在的突发领导者神经元，形成一个单突触连接的初级电路，并启动大多数的网络突发。领导者/追随者点火延迟时间形成时间稳定的正偏态分布。阻断抑制性突触通常会导致延迟时间缩短，方差减小。这些分布是内部网络动力学的广义表征，并提供成对突触距离的估计。我们发现，神经节点之间的互信息是距离的函数，这是保持下去抑制。由此产生的分析产生特定的定量约束和见解的集体神经元活动的自组织皮层网络，这可能证明是有用的模型模拟自发活动系统的激活模式。
2010-04-12 q-bio.NC
Pyk2 plays a critical role in synaptic dysfunction during the early stages of Alzheimer's disease
研究揭示Pyk2在阿尔茨海默病早期突触功能障碍中的作用，通过电生理和分子实验发现Pyk2影响突触丢失与Tau蛋白定位，为早期干预提供新靶点。
2026-04-07 q-bio.NC
Unsupervised representation learning with Hebbian synaptic and structural plasticity in brain-like feedforward neural networks
本文提出融合皮层柱、赫布突触与结构可塑性等机制的前馈BCPNN模型，用于无监督表征学习，并在图像、QSAR和恶意软件检测基准上取得与MLP及先进类脑网络相当的性能。
2025-01-09 cs.NE q-bio.NC
Optimality of short-term synaptic plasticity in modelling certain dynamic environments
IBM Research – Zurich（IBM苏黎世研究院）；Huawei – Zurich Research Center（华为苏黎世研究中心）
生物神经元及其用于神经形态人工智能（AI）的计算机模拟使用非常节能的机制，例如基于尖峰的通信和局部突触可塑性。目前还不清楚这些神经机制是否只是提供效率，还是也是生物智能优越性的基础。在这里，我们严格证明，事实上，贝叶斯最优预测和推理的随机但不断变换的环境，一个共同的自然环境，依赖于短期尖峰时间依赖的可塑性，生物突触的标志。此外，这种通过可塑性的动态贝叶斯推理使大脑皮层的电路在模拟中能够识别以前看不见的，高度扭曲的动态刺激。引人注目的是，这还引入了一种生物建模的人工智能，它是第一个克服深度学习的多重限制并在视觉任务中优于人工神经网络的人工智能。类皮质网络是尖峰和基于事件的，仅在小的、窄的和静态的训练数据集上用无监督的和局部的可塑性进行训练，但是比具有连续激活的深度神经网络更好地实现了对看不见的、变换的和动态的数据的识别，并且在变换数据上用监督的反向传播进行训练。这些结果将短期可塑性与高级皮层功能联系起来，表明自然智能对自然环境的最优性，并将神经形态AI从单纯的效率重新定位为计算至上。
2021-06-15 cs.CV cs.LG cs.NE
Synchronized dynamics of cortical neurons with time-delay feedback
三个相互耦合的皮层神经元的耦合时间延迟的动力学进行了探讨数值和解析。神经元耦合成一条线，中间神经元向外部神经元发送的投射比它接收的反馈更强，以模拟例如从初级皮质区域到高级皮质区域的信号中继。对于给定的耦合架构，延迟在延迟的时间尺度上在时间序列中引入相关性。结果表明，中间神经元通过延迟时间领先于外部神经元，而外部神经元以零延迟时间同步。同步被发现是高度依赖于突触的时间常数，与更快的突触增加同步的程度和放电率。分析表明，突触前的输入在interspike间隔稳定的同步状态，即使是任意弱耦合，和独立的初始相位。这一发现可能对大脑皮层中空间上相互远离的大群细胞的同步化具有重要意义。
2006-12-23 nlin.CD q-bio.NC
Adaptive coding efficiency in recurrent cortical circuits via gain control
本文提出一种新的自适应高效编码目标，通过递归网络中单神经元增益变化的传播来解释V1群体适应现象，并解析推导出在信息保真度与代谢资源之间取得最优权衡的增益集合。
2023-05-31 q-bio.NC
Control over stress induces plasticity of individual prefrontal cortical neurons: A conductance-based neural simulation
当缺乏控制时，对压力刺激的行为控制会诱导对未来条件的弹性。内侧前额叶皮层（mPFC）是一个至关重要的大脑区域所需的可塑性的压力恢复。我们发现，对压力的控制诱导PFC中锥体神经元的固有电压门控电导的可塑性。为了深入了解这种可塑性的潜在生物物理机制，我们使用基于电导的神经模拟软件工具NEURON来模拟与压力恢复力相关的膜兴奋性增加。一个球和棒的多室电导为基础的模型，以切合实际的适应被动和主动的数据轨迹，从原型的锥体神经元在大鼠的神经元控制尾部休克应激和缺乏控制。结果表明，可塑性的膜兴奋性与控制压力可以归因于增加Na+和Ca2+ T型电导和增加的泄漏电导。使用模拟树突状突触输入，我们观察到兴奋性突触后总和和放大的增加，导致动作电位输出升高。这种现实的模拟表明，控制压力提高输出的PFC，并提供具体的可检验的假设，以指导未来的电生理机制研究的动物模型的弹性和脆弱性的压力。
2012-04-04 q-bio.NC
Desynchronizing effect of high-frequency stimulation in a generic cortical network model
经颅电刺激（TCES）和脑深部电刺激（DBS）是两种不同的电流应用于不同的医学领域。两者都具有类似的效率频率依赖性，在100 Hz左右效果最明显。我们应用超阈值电刺激，特别是去极化直流电流，在不同的频率中断，一个简单的模型的人口皮质神经元，使用现象学的描述神经元的Izhikevich和突触连接在一个类似的复杂程度。利用该模型，我们能够再现100Hz附近的最佳去离子效果，并预测去离子效率的全频率依赖性，从而对TCES的作用机理给出可能的解释。
2012-03-21 cond-mat.dis-nn nlin.CD physics.bio-ph
Adaptive compressed sensing - a new class of self-organizing coding models for neuroscience
稀疏编码网络利用无监督学习来最大化编码效率，已经成功地再现了初级视觉皮层\cite{AN:OlshausenField96}中发现的响应特性。然而，传统的稀疏编码模型要求编码电路能够以一对一的方式对感觉数据进行完全采样，这一要求不被来自丘脑-皮层投影的实验数据所支持。为了减轻这些严格的布线要求，我们提出了一个稀疏编码网络，通过引入压缩感知的框架中的突触学习。我们证明，新的模型进化生物现实的空间平滑的感受野，尽管事实上，前馈连接subsamples输入，从而学习依赖于贫困和扭曲的帐户的原始视觉数据。此外，我们证明，该模型可以形成一个一般的计划皮质通信：它可以形成有意义的表示在一个次要的感觉区，它接收输入从主要的感觉区通过“压缩”皮质-皮质投影。最后，我们证明了我们的模型属于一类新的稀疏编码算法，其中经常性的连接是必不可少的形成空间感受野。
2011-05-24 q-bio.NC
Uncovering potential effects of spontaneous waves on synaptic development: the visual system as a model
本研究构建受生物学约束的V1丘脑皮层突触发育模型，结合简化发放率模型，揭示II期视网膜波驱动突触修剪的机制，发现缝隙连接可促进局部视网膜拓扑形成，并探讨其对后续方向选择性发育的影响。
2025-05-21 q-bio.NC
Observation of complex functional cortical patterns in brain cognition
突触可塑性和神经元串扰是形成活跃神经元动态簇的重要机制。本研究的实质是模拟和破译神经元群体中任务特异性功能连接出现的机制。我们已经使用我们提出的神经元活动模式（NAP）模型来定义各种各样的相互作用，并在具有两种状态（激发/非激发）神经元的2D晶格上进行模拟。我们观察到的出现无标度，层次组织有序的模式，我们称之为功能性皮层模式（FCPs）的活动神经元，只有在近临界相变。我们已经做了广泛的拓扑特征的FCPs和测试其一致性与功能的大脑网络获得的经验电生理数据的视觉刺激任务。我们的网络理论属性，分形分析和功能制图的结果证实了过渡效应，而生成的FCP。这给了我们强烈的暗示，功能性神经元系统在接受刺激时支持远离平衡的动力学。我们的调查的长期，关键和短期的相互作用导致的解释，近临界过渡阶段是一个光谱的临界温度（耦合强度）受到神经元之间的距离。神经元之间的相互作用的范围在定义神经元回路的功能严重性方面起着重要作用。我们建议，作为耦合强度的函数的相互作用范围驱动连接的增强方式，因为我们观察到的耦合强度增加，从短到长距离的相互作用，在神经元的人口。这使我们能够了解认知行为的强度，这是通过多次刺激尝试获得的。
2021-07-31 q-bio.NC
Optimal interplay between synaptic strengths and network structure enhances activity fluctuations and information propagation in hierarchical modular networks
在发放神经元的网络模型中，网络结构和突触参数对活动传播的联合影响仍然是一个悬而未决的问题。在这里，我们使用信息理论的方法来研究活动传播的尖峰网络与层次模块拓扑结构。我们观察到，优化的成对信息传播出现由于（i）全局突触强度参数或（ii）网络中的模块数量的增加，而网络大小保持不变。在群体水平上，相邻模块之间活动的信息传播随着模块数量的增加而增强，直到达到最大值，然后减小，这表明群体信息流的突触强度和模块性之间存在最佳相互作用。这与在成对的神经元之间评估的信息传播相反，所述神经元在这两个参数范围的最大值处获得最大值。通过研究突触强度和模块数量增加时的网络行为，我们发现这些增加与两种不同的效应有关：（i）单个神经元之间的自相关性增加，以及（ii）神经元对之间的互相关增加。第二个效应与网络中更好的信息传播有关。我们的研究结果表明，链接拓扑特征和突触强度水平的作用，在皮层网络的信息传输。
2020-04-10 nlin.AO q-bio.NC
Neuronal networks with coupling through amyloid beta: towards a theory for Alzheimer's disease
阿尔茨海默病（AD）是在老年人中观察到的由于神经退行性疾病和功能障碍而导致的痴呆的常见形式。这是由于神经元突触功能的改变导致认知障碍和记忆丧失。最近的实验研究表明，淀粉样β（A β）蛋白，在其二聚体和寡聚体形式，影响突触活动的神经元在早期阶段的AD。然而，A β诱导的突触抑制的确切机制仍不清楚。在本文中，我们介绍了一个电气模型，提供了一个可能的机制。我们的研究表明，突触活动的竞争效应和A β介导的间接相互作用，可以破坏神经元之间的同步性，严重影响神经元的活动。这然后导致亚阈值活动或突触沉默。这与转基因小鼠中A β存在下皮质突触整合的报告破坏一致。我们认为，直接电生理测量的A β活性可以建立其在AD和可能的复兴，在我们的模型中提出的作用。这里提出的机制是相当普遍的，也可以解释相关蛋白在其他神经元疾病中的作用。
2010-11-18 nlin.CD q-bio.NC
When Response Variability Increases Neural Network Robustness to Synaptic Noise
已知皮层感觉神经元是高度可变的，在这个意义上，由相同刺激引起的反应经常在不同试验中发生显著变化。这种变异性的起源是不确定的，但它通常被解释为有害的噪声，降低了神经回路的计算精度。在这里，我们调查的可能性，这种反应的可变性可能，事实上，是有益的，因为它可以部分补偿由于网络的突触强度的随机变化而导致的准确性下降。我们研究了两种噪声，反应（或神经元）噪声和突触噪声之间的相互作用，通过分析它们的联合影响的准确性的神经网络训练执行各种任务。我们发现了一个有趣的、通用的相互作用：当突触连接的波动与它们的强度（乘性噪声）成正比时，与没有响应噪声的相同网络相比，输入神经元中一定量的响应噪声可以显著提高网络性能。性能得到增强，因为响应噪声和乘性突触噪声在某些方面是等效的。这些结果在最基本的网络中得到了分析证明，该网络由两个输入神经元和一个输出神经元组成，执行简单的分类任务，但计算机模拟表明，这种现象在广泛的架构中仍然存在，包括经常性（吸引子）网络和执行坐标变换的感觉运动网络。结果表明，反应的可变性可以在不断学习的网络中发挥重要的动态作用。
2005-10-18 cond-mat.dis-nn q-bio.NC
A Computational Analysis of the Function of Three Inhibitory Cell Types in Contextual Visual Processing
大多数皮质抑制细胞类型只表达三种基因之一，小清蛋白，生长抑素和5HT3a。皮层神经元的视觉反应不仅受到局部线索的影响，而且还受到视觉环境的影响。由于抑制性神经元在不同的空间范围和不同的区域具有不同的突触来源和靶点，我们推测它们在上下文加工中具有不同的作用。我们使用模型来关联结构信息功能的初级视觉皮层的小鼠，并调查他们的作用，在上下文视觉处理。我们的发现有三个方面。首先，由小清蛋白阳性（PV）细胞介导的抑制介导了局部处理，并可能成为它们在边界检测中的作用的基础。第二，生长抑素阳性（SST）细胞介导的抑制促进感受野之间更长范围的空间竞争。第三，对表达血管活性肠多肽（VIP）的中间神经元（5HT 3a神经元的一个亚类）的非特异性自上而下调制可以选择性地增强V1反应。
2016-09-12 q-bio.NC
Multi-stable oscillations in cortical networks with two classes of inhibition
本文构建含E、I、S和VIP神经元的皮层尖峰网络，简化为九维微分方程系统，发现多重节律，并利用非线性动力学揭示两类抑制及VIP调节对节律特性的作用。
2025-10-21 math.DS q-bio.NC
Active subthreshold dendritic conductances shape the local field potential
局部场电位（LFP）的主要贡献被认为是源于神经元的突触输入和随后的阈下树突处理。活性树突电导在塑造LFP中的作用很少受到关注，即使这样的离子通道已知会影响阈下神经元动力学。在这里，我们使用了一种建模方法来研究亚阈值树枝状电导对LFP的影响。使用一个生物病理学详细的，实验约束模型的皮质锥体神经元，我们确定了条件下，阈下有效电导是一个主要因素，在塑造LFP。我们发现，特别是超极化激活的内向电流，I $_{\rm h}$，可以有相当大的影响，并导致共振的LFP功率谱密度。为了对任何亚阈值活性树突电导及其细胞分布如何影响LFP有一个一般的定性理解，我们接下来用简化模型进行了系统的研究。我们发现，当（1）对细胞的突触驱动是不对称分布的（即，基底或顶端），（2）活性电导不均匀地分布，在突触输入附近具有最高的通道密度，以及（3）当LFP在相对于突触输入的细胞的相对极处测量时。总之，我们表明，亚阈值有源电导可以强烈地反映在LFP信号，打开的可能性，LFP可用于表征的属性和细胞分布的有源电导。
2015-12-14 q-bio.NC
Synaptic plasticity and neuronal refractory time cause scaling behaviour of neuronal avalanches
在体外和体内不同的皮层网络中测量的神经元雪崩始终表现出幂律行为的大小和持续时间分布的指数典型的平均场自组织分支过程。这些指数也恢复在神经网络模拟实现不同的网络拓扑结构上的各种神经元动力学。因此，它们可以被认为是自发神经元活动的一个非常强大的特征。有趣的是，在有限维的规则晶格上也观察到了这种标度行为，这就提出了实验观察到的平均场行为的起源问题。在这项研究中，我们提供了一个答案，这个开放的问题，通过调查活动依赖的可塑性与神经元的不应时间在神经元网络相结合的效果。结果表明，不应期阻碍向后雪崩，迫使一个定向传播。赫布可塑性适应的作用是将这些定向雪崩模式塑造成网络的拓扑结构，慢慢地将其变成一个分支结构，其中循环是边缘的。
2016-08-10 nlin.AO q-bio.NC
