Identifying multi-compartment Hodgkin-Huxley models with high-density extracellular voltage recordings
本文提出了一种基于高密度细胞外电压记录的方法，用于识别多腔室Hodgkin-Huxley模型，通过扩展卡尔曼滤波器和梯度方法推断膜电压和生物物理参数。
2025-12-03 q-bio.NC
Generalized cable theory for neurons in complex and heterogeneous media
电缆理论在过去的几十年里已经发展起来，通常假设膜周围的细胞外空间是一个完美的电阻器。然而，细胞外介质可能会显示出更复杂的电性能，由于各种现象，如极化，离子扩散或电容效应，但它们对电缆性能的影响是未知的。在本文中，我们概括电缆理论的膜嵌入在任意复杂的细胞外介质。我们概述了广义电缆方程，然后考虑具体情况。最简单的情况是电阻介质，在这种情况下，方程恢复了传统的电缆方程。我们表明，对于更复杂的介质，例如在存在离子扩散的情况下，对电缆性能（如电压衰减）的影响可能是显着的。我们总是通过比较广义电缆和传统电缆来说明这一点。我们的结论是细胞内和细胞外介质的性质可能有很强的影响电缆过滤以及神经元的被动整合特性。
2013-07-26 q-bio.NC
Simultaneous multi-patch-clamp and extracellular-array recordings: Single neuron reflects network activity
本文结合多膜片钳与多电极阵列同步记录，证明单个神经元膜电位可高灵敏反映全网络协同活动，为大规模电极监测提供灵活替代方案。
2017-07-20 cond-mat.dis-nn physics.bio-ph q-bio.CB
SPySort: Neuronal Spike Sorting with Python
多电极阵列细胞外记录是当代神经科学的基本工具之一。这些记录主要用于监测许多单个神经元的活动，被理解为发射动作电位的序列。但是细胞外记录产生的原始数据通常是几个神经元活动的混合物。为了得到单个贡献神经元的活动，需要一个称为尖峰排序的预处理步骤。我们在这里提出了一个经过良好测试的尖峰排序过程的纯Python实现。后者是以模块化的方式设计的，以便从交互式排序（例如IPython）顺利过渡到自动排序。令人惊讶的是-或者说是可悲的是，这取决于一个人的观点-将我们现在15岁的过程重新编码到Python中是主要的方法改进之际。
2014-12-19 cs.CE q-bio.NC
Dynamical structures in binary media of potassium-driven neurons
根据传统的方法来模拟神经系综的细胞外环境具有固定的离子浓度。然而，在许多情况下，细胞外钾离子浓度不能被认为是恒定的。这代表了神经元相互作用的特定化学途径，可以强烈影响单个神经元以及大型神经元的行为。释放的化学剂遵循外部介质中的扩散动力学，其降低了个体可兴奋单元的阈值。我们解决这个问题，通过研究简化的可兴奋单位的修改FitzHugh-Nagumo动力学。在我们的模型中，神经元仅通过周围非活性介质中释放和扩散的钾进行化学相互作用。我们研究了嵌入细胞外物质的单个可兴奋单位的动力学。这导致了许多噪声诱导的效应，比如单个神经元放电频率的自我调节。在空间扩展的情况下，根据介质的参数，出现了从螺旋和行波到螺旋和反转结构的各种图案。
2009-09-09 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech q-bio.NC
Online detection and sorting of extracellularly recorded action potentials in human medial temporal lobe recordings, in vivo
要了解复杂皮层回路的功能，需要同时记录清醒和行为正常的动物的许多神经元的动作电位。实际上，这可以通过使用单线电极从多个脑部位进行细胞外记录来实现。然而，在密集的神经结构中，如人类海马体，单个电极可以记录多个神经元的活动。因此，需要区分不同神经元的动作电位的分析技术。目前，离线锋电位分选方法用于在完成实验后检测和分选动作电位。由于从人脑记录的机会相对较少，因此希望使用在线分类和检测算法快速分析大量同时记录。通过这种方式，可以针对记录的神经元的特定响应特性来优化实验。在这里，我们提出并评估了一种方法，能够检测和排序细胞外单线记录实时。我们证明了该方法的实用性，通过将其应用于我们从人类癫痫患者海马中长期植入深度电极获得的广泛数据集。该数据集特别具有挑战性，因为它是在嘈杂的临床环境中记录的。这种方法将允许开发闭环实验，其立即使实验刺激和/或任务适应观察到的神经反应。
2006-04-26 q-bio.NC q-bio.QM
HuiduRep: A Robust Self-Supervised Framework for Learning Neural Representations from Extracellular Recordings
HuiduRep通过结合对比学习和去噪自动编码器，提出了一种鲁棒的自监督框架，用于从细胞外记录中学习稳健且通用的神经表示，从而在低信噪比和漂移情况下提升尖峰排序性能。
2026-01-12 cs.AI eess.SP q-bio.NC
The effect of ionic diffusion on extracellular potentials in neural tissue
在计算神经科学中，通常使用简化的假设，即与欧姆电流相比，扩散电流可以忽略不计。然而，持续的强烈神经信号可能会导致局部离子浓度在毫摩尔范围内的变化。理论研究已经确定了陡峭的浓度梯度引起扩散电流的情况下，与欧姆电流相当的幅度，并在简化的假设，扩散可以忽略不计不成立。我们在这里提出了一种新的形式主义，用于计算（1）离子浓度动力学和（2）围绕多房室神经元模型或网络的细胞外空间中的电势（例如，蓝脑模拟器（Blue Brain Simulator）我们使用这种形式主义，探索扩散电流可以对细胞外（ECS）周围的一小群活跃的皮层神经元的潜力的影响。我们的主要发现是：（i）如实验观察到的，神经元输出的持续时间（模拟运行84秒）可以使局部ECS离子浓度改变几mM。(ii)对于大的，但现实的，浓度梯度，在ECS中的扩散电流是相同的幅度作为欧姆电流。(iii)神经元电流源可以引起ECS电位的局部变化几mV，而扩散电流可以引起ECS电位的局部变化几十mV。因此，扩散电流可能对ECS电位产生相当显著的影响。(v)由扩散电流引起的电位变化相当缓慢，但可影响与由高达7Hz的欧姆电流引起的电位变化相当。
2015-05-25 physics.bio-ph physics.comp-ph q-bio.NC
Analysis of claims that the brain extracellular impedance is high and non-resistive
在脑中对两个细胞外电极之间的阻抗的大量测量已经表明，其在生物学感兴趣的范围$<10\,$ kHz内近似为电阻性的，并且具有接近于从生理盐水的电导率和脑组织中的细胞外体积分数所预期的值。克劳德·贝达德和阿兰·德斯泰克什小组最近的工作声称，细胞外间隙的阻抗比这些值大大约三个数量级，并且还显示出$1/\sqrt{f}$频率依赖性（高于低频拐角频率）。它们的测量在细胞内电极和细胞外电极之间进行。有人认为，他们错误地提取了细胞外阻抗，因为不准确的代表性的大，混淆阻抗的神经元膜。总之，没有提供令人信服的证据来破坏已经建立的和物理上合理的共识，即脑细胞外阻抗低，近似电阻
2017-03-26 q-bio.NC
Comparison of feature extraction and dimensionality reduction methods for single channel extracellular spike sorting
Indian Statistical Institute（印度统计研究所）
神经元膜电位的尖峰在动物神经系统的功能中起主要作用。几十年来，从不同的神经元获得尖峰一直是一个具有挑战性的问题。已经提出了几种方案的尖峰分选分离的个人神经元的尖峰从细胞外介质中的电记录。然而，有很大的改进余地，在使用流行的方法穗排序获得的准确性。为了确定更有效的尖峰排序策略，使用众所周知的方法，我们比较了不同类型的信号特征和特征空间中的降维技术。我们试图确定一个最佳或接近最佳的特征提取和降维方法和最佳或接近最佳数量的特征的尖峰排序。我们评估了相对性能的众所周知的方法模拟录音专门设计的开发和基准的尖峰排序方案，不同数量的尖峰类和既定的方法$k$ -手段聚类的选择功能。我们发现几乎所有众所周知的方法都表现得很好。然而，从64个样本的尖峰波形，在24 kHz采样，使用主成分分析（PCA），以选择约46至55个功能导致更好的尖峰排序性能比大多数其他方法（Wilcoxon符号秩和检验，$p < 0.001$）。
2016-02-10 cs.CV q-bio.NC q-bio.QM
Multiscale modeling via split-step methods in neural firing
基于Hodgkin-Huxley方程的神经元模型构成了计算神经科学的基本框架。虽然神经元状态通常是确定性建模的，但实验记录显示随机波动，可能是由潜在微物理条件的分子噪声驱动的。反过来，单个神经元的放电会在细胞外空间产生电场，也被认为会影响附近神经元的放电模式。我们开发了一个多尺度模型，它结合了一个随机的离子通道门控过程发生在神经元膜上，连同沿神经元结构的动作电位的传播。我们还设计了一个数值方法，依靠分裂步骤的战略，有效地耦合这两个过程，我们实验测试这种方法的可行性。最后，我们还解释了如何可以扩展麦克斯韦方程组的方法，使潜在的细胞外空间传播。
2017-08-15 q-bio.NC
Scalable Spike Source Localization in Extracellular Recordings using Amortized Variational Inference
University of Edinburgh（爱丁堡大学）；MIT–IBM Watson AI Lab（麻省理工-IBM沃森人工智能实验室）；University of Oslo（奥斯陆大学）
确定细胞外记录中神经元的位置对于研究潜在神经回路的功能特性是有用的。在这项工作中，我们提出了一种贝叶斯建模方法，用于定位高密度微电极阵列上的单个尖峰信号源。为了允许可扩展的推理，我们将我们的模型实现为变分自动编码器，并执行摊销变分推理。我们评估我们的方法在生物医学上逼真的模拟和真实的细胞外数据集，证明它比启发式定位方法（如质心）更准确，可以提高尖峰分选性能。
2022-01-26 cs.LG q-bio.NC
A biophysical observation model for field potentials of networks of leaky integrate-and-fire neurons
我们提出了一个生物物理的方法耦合的神经网络活动，导致从适当的偶极子电流的皮质锥体神经元的电场在细胞外液。从一个单一的锥体神经元的减少threecommerchant模型开始，我们推导出一个观察模型树突偶极子电流在细胞外空间，从而为树突的场电位，有助于局部场电位的神经元群体。这项工作符合并满足广泛的偶极子假设，这是由皮层锥体细胞周围的树突状场电位的“开放场”配置的动机。我们的减少三室计划允许导出网络的泄漏集成和火灾模型，这有利于与现有的神经网络和观察模型进行比较。特别地，通过数值模拟，我们将我们的方法与Mazzoni等人的特设模型进行比较[Mazzoni，A.，S. Panzeri，N. K. Logothetis和N. Brunel（2008年）。兴奋性和抑制性神经元网络中局部场电位谱对自然刺激的编码。PLoS Computational Biology 4（12），e1000239]，并得出结论，我们的生物制药动机的方法产生了实质性的改善。
2012-11-21 q-bio.NC
Electrodiffusion Models of Axon and Extracellular Space Using the Poisson-Nernst-Planck Equations
在大脑和神经系统的研究中，细胞外信号-如通过局部场电位（LFP）或脑电图（EEG）测量的-是非常重要的，因为它们允许同时从多个神经元获得数据。然而，这些信号的确切生物物理基础仍然没有完全理解。目前，大多数细胞外电位模型都是基于体积导体理论，该理论假设细胞外液是电中性的，并且对电场的唯一贡献是由膜电流给出的，膜电流可以作为数学模型中的边界条件。这忽略了第二个，可能是重要的贡献者的胞外场：时间和位置依赖性浓度的离子内和细胞外液。本文基于Poisson-Nernst-Planck（PNP）电扩散方程，建立了细胞外液中单个轴突的三维模型。该基本模型不仅包括电势，而且还包括以自洽方式的所有参与离子浓度的浓度。这使我们能够研究的动作电位（AP）沿轴突膜的传播的第一性原理的基础上，通过数值模拟。通过利用这种几何形状的圆柱对称性，问题可以简化为二维。数值解是在一个灵活和有效的方式，使用DUNE框架。适当的网格生成策略和算法的并行化可以在合理的时间内解决问题，并具有高的空间和时间分辨率。详细介绍了用于处理这一多尺度问题的数值挑战的方法和编程技术。
2019-06-07 q-bio.NC
On the electrodynamics of neural networks
我们提出了一个微观的方法耦合的皮质活动，由于适当的偶极子电流的锥体神经元，在细胞外液中的电磁场的扩散和欧姆传导的存在下。从一个完整的三室模型的一个单一的锥体神经元，包括分流和树突状传播，我们推导出一个观察模型树突状偶极子电流在细胞外空间，从而为树突状场电位，有助于局部场电位的神经元群体。在合理的简化下，我们推导出一个泄漏的集成和消防模型的动态神经网络，这有利于与现有的神经网络和观察模型进行比较。特别是，我们比较我们的结果与相关的模型通过数值模拟。执行连续极限，神经活动变成由神经场方程表示，而电场电位的观测模型是从皮层偶极子电流与非电阻性细胞外空间中的电荷密度的相互作用获得的，如能斯特-普朗克方程所描述的。我们的工作始终满足神经科学文献中讨论的广泛偶极子假设。
2013-10-07 q-bio.NC
Postsynaptic mechanisms for the induction of long-term potentiation and long-term depression of synaptic transmission in CA1 pyramidal neurons of the hippocampus
本论文所描述的研究试图解决大脑信息存储的细胞机制。我的工作主要集中在突触后事件，发生在诱导长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD）在谢弗侧支-CA 1突触的海马。我已经探索了突触后Ca $^{2+}$在LTP和LTD诱导中的作用的各个方面，使用细胞外和全细胞记录技术，以及Ca $^{2+}$的荧光成像。我还研究了树突状细胞K $^{+}$通道的调节在LTP诱导中的可能作用。
2005-05-16 q-bio.NC
A space-fractional cable equation for the propagation of action potentials in myelinated neurons
有髓神经元的特征在于存在髓磷脂，髓磷脂是由专门的神经胶质细胞形成的轴突周围的多层包裹物。髓鞘充当电绝缘体，因此，在有髓鞘神经元中，动作电位不在轴突内传播，而仅发生在作为轴突髓鞘形成中的间隙的朗维尔结处。脑科学的最新进展表明，这些所谓的跳跃动作电位的形状，时间和传播速度是由神经元，神经胶质细胞和细胞外空间之间的各种生化相互作用控制的。鉴于大脑结构和加工过程的复杂性，本文提出了动作电位最佳传播过程中存在非局部效应的工作假设。提出了一个空间分数电缆方程的有髓神经元的动作电位传播，涉及分数阶的空间导数。利用数值模拟研究了非局域性对膜电位分布的影响。
2020-09-15 q-bio.NC
Neuronal Network Inference and Membrane Potential Model using Multivariate Hawkes Processes
在这项工作中，我们建议捕捉其尖峰之间的运动神经元的膜电位的动态的复杂性，考虑到周围的其他神经元的尖峰。我们的方法依赖于两种类型的数据：细胞外记录的多个尖峰列车和细胞内记录的膜电位的中央神经元。我们的主要贡献是提供一个统一的框架和完整的管道来分析神经元活动从数据提取到统计推断。该过程的第一步是选择影响中央神经元的神经元的子网络：我们使用多变量Hawkes过程来模拟所有神经元的尖峰序列，并比较两个稀疏推理过程来识别连通性图。然后，我们推断跳跃扩散动力学，其中跳跃是由霍克斯过程驱动的，其发生对应于与中央神经元相互作用的上述神经元子集的尖峰序列。我们验证了霍克斯模型的拟合优度检验，我们表明，考虑到从连接图的信息，提高了跳跃-扩散过程的推断。整个代码已经开发完成，并在GitHub上免费提供。
2021-08-02 math.ST q-bio.NC stat.TH
μSpikeHunter: An advanced computational tool for the analysis of neuronal communication and action potential propagation in microfluidic platforms
了解神经元通信是神经科学的基础，但很少有方法提供详细的分析控制良好的条件。通过将微电极阵列与微射流（μEF设备）连接，可以将神经元培养物与轴突和微电极的特定对齐进行区室化。这种设置允许在几周的过程中以高信噪比对尖峰传播进行细胞外记录。针对这些μEF系统，我们开发了一种先进但易于使用的开源计算工具μSpikeHunter，它提供了几个通信相关属性的详细量化，如传播速度，传导故障，尖峰时间和编码机制。μEF设备和μSpikeHunter的组合可用于标准神经元培养或共培养配置，例如，监测和评估感觉神经元和其他细胞类型之间的通信。分析轴突信号的能力（以用户友好、时间有效、高通量的方式）为研究外周神经支配、神经编码和神经再生方法等开辟了新的途径。我们展示了μSpikeHunter在背根神经节神经元中的使用，我们分析了μEF设备中顺行信号的存在。
2018-09-26 q-bio.NC q-bio.QM
Scalable Bayesian Functional Connectivity Inference for Multi-Electrode Array Recordings
多电极阵列（MEA）可以同时记录数百或数千个神经元的细胞外动作电位（也称为“尖峰”）。从锋电位训练推断功能网络是神经科学中一项基本而艰巨的计算任务。随着MEA技术的进步，开发用于分析作为网络的多个神经元活动的统计工具变得越来越重要。在本文中，我们提出了一个可扩展的贝叶斯框架推理功能网络MEA数据。我们的框架利用神经元网络的层次结构。我们将大规模记录分成较小的局部网络进行网络推理，这不仅减轻了贝叶斯采样的计算负担，而且还提供了关于类器官和大脑区域连接的有用见解。我们通过使用并行计算来加快昂贵的贝叶斯采样过程。在合成数据集和大规模真实世界MEA记录上的实验表明了可扩展贝叶斯框架的有效性和效率。从对照实验中暴露的神经文化镉网络的推断提出了可区分的结果，并进一步证实了我们的框架的效用。
2020-07-04 cs.CE q-bio.NC
Implantable CMOS probes for high resolution Electrical Imaging of Local Field Potentials Across the Rat Barrel Cortex in vivo
本研究提出一种基于配备256位点、15μm分辨率高密度阵列的新型植入式神经接口的局部场电位体内电成像方法，可用于分析大鼠体感皮层单个桶柱中胡须诱发活动的传播，为神经元网络研究提供支撑。
2025-03-19 physics.ins-det physics.med-ph q-bio.NC
Asymptotic and numerical analysis of a stochastic PDE model of volume transmission
体积传递是一种重要的神经通讯途径，其中一个脑区的神经元影响远处脑区细胞外空间的神经递质浓度。在本文中，我们应用渐近分析的体积传输的随机偏微分方程模型计算细胞外空间的神经递质浓度。我们的模型涉及的扩散方程在一个三维域与内部孔之间随机切换的源或汇。这些洞模拟神经静脉曲张，根据它们何时激发动作电位，在释放和吸收神经递质之间交替。在这种情况下，孔是小的，我们计算分析的前两个非零项的平均神经递质浓度的渐近展开。首项表明，浓度是空间常数的领先秩序，这个常数是独立的许多细节的问题。具体而言，该恒定的首项与神经静脉曲张的数量和位置、神经放电相关性以及细胞外间隙的大小和几何形状无关。第二项显示了这些因素如何影响二阶浓度。有趣的是，在一些温和的假设下，第二项也是空间常数。我们使用径向基函数生成的有限差分高阶数值模拟验证我们的渐近结果。
2020-04-25 cs.NA math.NA math.PR
Comparison of Langevin and Markov channel noise models for neuronal signal generation
电压门控离子通道的随机打开和关闭在神经元中产生噪声。这种噪声对神经元性能的影响已经使用近似或Langevin模型建模，基于随机微分方程或精确模型，基于信道门控的马尔可夫过程模型。然而，朗之万模型是否准确地再现了马尔可夫模型产生的信道噪声仍不清楚。在这里，我们提出了一个比较Langevin和马尔可夫模型的通道噪声在神经元中使用单室霍奇金-赫胥黎模型包含$Na^{+}$和$K^{+}$，或只有$K^{+}$电压门控离子通道。Langevin和马尔可夫模型的性能进行了量化的范围内的刺激统计，膜面积和通道数。我们发现，在马尔可夫模型相比，郎之万模型低估了电压门控离子通道的噪声，高估了信息率的尖峰和非尖峰膜。即使随着通道数量的增加，两种模型之间的差异仍然存在。这表明朗之万模型可能不适合准确模拟神经元中的通道噪声，即使在具有大量离子通道的模拟中也是如此。
2009-12-16 q-bio.NC
Mechano-chemical modeling of glia initiated secondary injury of neurons under mechanical load
本文提出了一种连续框架，用于建模TBI中胶质细胞引发的机械-化学相互作用，以量化二次损伤并辅助开发靶向治疗。
2025-11-25 q-bio.NC q-bio.QM
A quantitative comparison between spike-train responses of the Hodgkin-Huxley and integrate-and-fire neurons
计算并比较了单个Hodgkin-Huxley（HH）和整合-激发（IF）神经元在有和没有不应期时的尖峰脉冲串反应。假设HH和IF神经元通过兴奋性和抑制性突触耦合接收具有恒定峰间间隔（ISI）和由Gamma分布给出的随机ISI的尖峰序列输入：对于这两种耦合，HH神经元可以激发，而IF神经元只能用于兴奋性耦合。结果表明，IF神经元对恒定ISI输入的反应强烈依赖于不应期和突触强度，并且其反应与HH神经元的反应相当不同。HH和IF神经元的变异性不仅取决于随机输入的抖动，而且还取决于它们的平均值和突触强度。即使对于兴奋性输入，I型IF神经元也仅在有限的参数范围内可以很好地替代II型HH神经元
1999-10-05 cond-mat.dis-nn q-bio.NC
Biomimetic hydrogel based on HET-s amyloïd fibers for long-term culture of primary hippocampal neurons
本研究展示HET-s淀粉样纤维水凝胶作为多功能涂层，支持原代海马神经元体外培养超45天并具自发网络活动，且树突可深入渗透，为长期神经培养和体内植入提供理想材料。
2024-02-06 physics.bio-ph q-bio.NC
A comparison of methods to determine neuronal phase-response curves
相位响应曲线（PRC）是确定单个神经元兴奋性类型的重要工具，它揭示了其同步特性的后果。我们回顾了五种方法来计算PRC从模型数据和实验数据，并比较从每种方法的数值结果。方法之间的主要差异在于可靠性，其受加标数据波动和可用于分析的加标数量的影响。我们讨论了我们的结果的意义，并提供指导方针，以选择最好的方法，根据现有的数据。
2010-03-26 q-bio.NC q-bio.QM
Reconciliation of weak pairwise spike-train correlations and highly coherent local field potentials across space
本研究将局部皮层网络与LFP模型扩展至4x4平方毫米区域，保持神经元密度并引入距离依赖连接，发现放大过程保留峰电位统计并重现弱成对相关性，同时LFP强相关随距离衰减，低频伽马相干性解释带通滤波效应。
2024-09-23 q-bio.NC
Active percolation analysis of pyramidal neurons of somatosensory cortex: A comparison of wildtype and p21H-ras^Val12 transgenic mice
本文描述了两组神经元细胞，即野生型大鼠细胞的对照组和一组转基因系细胞之间的形态学变化的调查。特别注意的是在神经元结构中的奇异点，即分支点和树突状突起的末端。这些点的空间分布的表征是通过使用最近报道的形态学技术的基础上强迫渗流和窗口大小补偿，这是特别适合于分析的分散点呈现几个共存的密度。在我们的统计分析中确定了不同的分散体，这表明神经元的转基因系的特征在于更明显的形态变化。还考虑了基于典型判别函数的分类方案，以确定形态差异。
2005-01-12 cond-mat.stat-mech q-bio.NC
A framework to reconcile frequency scaling measurements, from intracellular recordings, local-field potentials, up to EEG and MEG signals
在这篇观点文章中，我们讨论了神经元周围介质的电特性，这对于正确解释神经组织中的细胞外电位或电场效应非常重要。我们专注于这些电特性如何在不同尺度上塑造大脑信号的频率标度，例如细胞内记录，局部场电位（LFP），脑电图（EEG）或脑磁图（MEG）。这些信号显示与电阻性介质不一致的频率缩放特性。介质表现出施加频率滤波缩放为$1/\sqrt{f}$，这是离子扩散的典型频率缩放。最近在生理条件下通过阻抗测量也发现了这种缩放。离子扩散似乎是唯一可能的解释，以调和这些测量和频率缩放特性中发现不同的大脑信号。然而，其他测量表明，细胞外介质基本上是电阻性的。为了解决这一矛盾，我们展示了新的证据，即金属电极测量可以被通过大脑表面的分流电流所干扰。这种分流可以解释相互矛盾的测量，并与离子扩散一起，提供了一个框架，所有的观察可以调和。最后，我们提出了一种方法来执行测量，避免分流效应，从而能够测试这个框架的预测。
2016-11-30 q-bio.NC
A computational study on synaptic and extrasynaptic effects of astrocyte glutamate uptake on orientation tuning in V1
星形胶质细胞通过谷氨酸转运体对突触间隙附近的谷氨酸浓度和细胞外谷氨酸的严格控制来影响神经传递。雪貂和小鼠初级视觉皮层的体内研究支持了它们与信息表征的相关性。在雪貂阻断谷氨酸转运的神经元扩大调谐曲线，并加强在首选方向的反应。在谷氨酸转运蛋白表达减少的基因敲除小鼠中，观察到了尖锐的调谐。然而，目前还不清楚谷氨酸浓度的焦点和环境变化如何影响刺激表征。在这里，我们开发了一个计算框架，它允许调查的突触和突触外谷氨酸摄取的方向调谐与风车域（雪貂）或盐和胡椒（小鼠）组织的递归连接的网络模型的影响。该模型认为，谷氨酸的摄取影响兴奋性和抑制性神经元对网络活动的贡献时，形状的信息表示。也就是说，加强兴奋性神经元的贡献通常会扩大调谐并提高响应。相反，加强抑制性神经元的贡献可以对调谐产生锐化效应。此外，局部表征拓扑结构也发挥了作用：在风车域模型中，效应在相邻神经元共享首选方向的区域内最强。在风车周围以及盐和胡椒网络中，这种影响不那么强烈。我们的模型提出，药物干预雪貂增加了兴奋细胞的贡献，而在小鼠中的表达减少增加了抑制细胞对网络活动的贡献。
2017-01-30 q-bio.MN q-bio.NC
Low-dimensional spike rate models derived from networks of adaptive integrate-and-fire neurons: Comparison and implementation
单个神经元的放电活动可以很好地描述了一个非线性集成和发射模型，包括躯体适应。当暴露于波动的输入稀疏耦合的人口，这些模型神经元表现出随机的集体动态，可以有效地使用福克-普朗克方程的特点。[...]在这里，我们从该描述中推导出四个简单的模型的穗率动力学的低维常微分方程，使用两种不同的减少技术：一个使用的频谱分解的福克-普朗克算子，另一个是基于级联的两个线性滤波器和非线性，这是确定从福克-普朗克方程和半解析近似。我们评估了各种生物学上合理的输入统计量的简化模型，发现这两种近似方法导致尖峰速率模型，准确地再现了潜在的自适应集成和消防人口的尖峰行为。[...]低维模型也很好地再现了稳定的振荡尖峰速率动态，这是由经常性的突触兴奋和神经元适应。[...]我们已经提供了实现，允许数字集成的低维尖峰速率模型，以及福克-普朗克偏微分方程的任意模型参数化的有效方法作为开源软件。导出的尖峰速率的描述保留了一个直接的链接到单个神经元的属性，允许方便的数学分析的网络状态，并且非常适合于应用在神经质量/平均场为基础的脑网络模型。
2017-07-19 q-bio.NC
A Neural Network Based Automated IFT-20 Sensory Neuron Classifier for Caenorhabditis elegans
确定成像数据中的神经元身份是神经科学中的一项重要任务，有助于比较生物体之间的神经活动。跨生物体的比较，反过来，使各种各样的研究，包括功能网络的全脑分析和特定神经元的活动与行为或环境刺激的联系。最近开发的三维，泛神经元成像与单细胞分辨率内秀丽隐杆线虫带来了神经元识别，跟踪和活动监测都触手可及。线虫C.由于其透明性和熟知的神经系统等因素，秀丽隐杆线虫经常被用作研究神经元活动的模式生物。高精度神经元识别的主要障碍是成年C。elegans，神经元细胞体的位置不是固定的。解决这个问题的现有方法使用遗传编码标记作为额外的识别特征。例如，NeuroPAL菌株使用多色荧光报告基因。然而，由于过度转基因的负面影响，这种方法的使用有限。在这项研究中，我提出了一种替代的神经元识别技术，只使用单色荧光图像。我设计了一个新颖的基于神经网络的分类器，它使用迭代的、基于地标的神经元识别过程来自动标记感觉神经元，该过程受到人类采用的手动注释程序的启发。这个设计标记了C中的感觉神经元。elegans，准确率为91.61%。
2022-10-24 cs.LG q-bio.NC
Chaotic neuron clock
一个简单的阈值模型的神经元放电（与神经元膜的电化学电位由混沌Rossler吸引子）已被分析，通过映射到电报信号产生的不规则尖峰时间序列。在该模型中，混沌Rossler吸引子的基频提供（具有周期加倍）所生成的不规则信号的强周期分量。Rossler吸引子的宽带谱的指数衰减部分被阈值激发机制转化为一个标度分布。这些结果进行了比较，从海马（CA3）单个神经元（大鼠脑片培养）的自发活动在体外获得的不规则尖峰时间序列。比较表明，模型和实验获得的光谱之间的良好协议。
2011-03-03 nlin.CD q-bio.NC
The Nature of the Action Potential
本文提出各向异性和非均匀脑组织电场波传播理论，通过小参数展开推导出非线性动作电位模型，该模型平滑过渡至脉冲状态并展现多种分岔类型，克服了Hodgkin-Huxley模型的局限性。
2024-03-25 nlin.AO physics.bio-ph physics.class-ph
Linear and non-linear integrate-and-fire neurons driven by synaptic shot noise with reversal potentials
本研究针对带反转电位的突触散粒噪声驱动的两类积分放电神经元模型，推导了指数分布电导下群体主方程的简化形式，结合解析与数值方法，为突触模型的比较研究提供支持。
2024-03-12 q-bio.NC
Differential Dynamic Causal Nets: Model Construction, Identification and Group Comparisons
University of Kent（肯特大学）；University of York（约克大学）；Innovision IP Ltd（Innovision IP有限公司）
本文提出了一种基于EEG数据构建微动态因果网络的方法，用于分析群体中大脑动态因果性变化，揭示癫痫发作前后的神经网络功能紊乱。
2026-11-03 q-bio.NC stat.AP stat.ML
