Geometrical determinant of nonlinear synaptic integration in human cortical pyramidal neurons
该研究揭示人类皮层锥体神经元非线性突触整合阈值由突触到顶树突主干的最短路径距离线性决定，且该规则在啮齿类动物及病理状态下保持稳定，表明其为锥体神经元的基本特性。
2024-08-10 q-bio.NC
A minimal model for synaptic integration in simple neurons
突触整合是神经元信息处理的一个重要方面。调节突触输入的详细机制决定了任何给定神经元的计算特性。我们研究了一个简单的模型，从突触兴奋性输入的总和，并说明其使用特性的一些功能特性的突触后神经元。在这方面，我们研究了突触后神经元的反应所定义的模型，以两个众所周知的噪声驱动的过程：随机和相干共振。该模型需要少量的参数，是特别有用的，以隔离的作用，依赖于输入的总和很少的树突状处理的集成机制。
2021-07-14 q-bio.NC
Firing rate of the leaky integrate-and-fire neuron with stochastic conductance-based synaptic inputs with short decay times
我们计算了一个泄漏的集成和消防（LIF）神经元与随机电导为基础的输入在极限时，突触衰减时间远短于膜的时间常数的发射率。我们的分析结果的数值模拟的比较，提出了一系列的生物医学现实的参数。
2020-02-25 q-bio.NC
Effect of Synaptic Heterogeneity on Neuronal Coordination
本研究通过在网络连接中系统性引入异质性，推导出脉冲神经网络中神经元分辨的协方差预测，揭示了突触异质性在多个数量级上调控神经元协调复杂性的机制。
2024-04-04 cond-mat.dis-nn q-bio.NC
Rotating waves in the Theta model for a ring of synaptically connected neurons
我们研究旋转波的Theta模型的一个环的突触相互作用的神经元。我们证明了当神经元是振荡的，至少有一个旋转波总是存在的。在可兴奋的神经元的情况下，我们证明，没有行波存在时，突触耦合是弱的，至少有两个旋转波，一个“快”的和一个“慢”的，存在时，突触耦合是足够强的。我们推导出明确的上限和下限的“临界”耦合强度以及波的速度。我们还研究了均匀耦合的特殊情况，在这种情况下，旋转波可以得到完整的解析结果。
2004-06-03 nlin.AO nlin.PS q-bio.NC
Reconstruction of Sparse Circuits Using Multi-neuronal Excitation (RESCUME)
神经科学的核心问题之一是重建神经回路中的突触连接。神经元上的突触可以通过顺序刺激潜在的突触前神经元同时监测突触后神经元的膜电压来探测。使用这种“蛮力”方法重建大型神经电路是相当耗时且低效的，因为神经电路中的连接是稀疏的。相反，我们建议测量突触后神经元的电压，同时刺激顺序随机子集的多个潜在的突触前神经元。为了从记录的电压中重建这些突触连接，我们应用了最近开发的用于压缩感知的解码算法。与蛮力方法相比，我们的方法保证了显着的时间节省，随着电路的大小而增长。我们使用计算机模拟，以找到最佳的刺激参数，并探讨我们的重建方法在现实的实验条件下，包括噪声和非线性突触整合的可行性。多神经元刺激允许仅从突触后神经元的尖峰活动重建突触连接，即使在亚阈值电压不可用时。通过使用钙指示剂、电压敏感染料或多电极阵列，人们可以同时监测多个突触后神经元的活动，从而并行地映射它们的突触输入，潜在地重建完整的神经回路。
2012-10-04 cs.DS q-bio.NC
Synaptic Noise Facilitates the Emergence of Self-Organized Criticality in the Caenorhabditis elegans Neuronal Network
在神经元网络中观察到了具有幂律分布尺寸参数的雪崩。这可能是自组织临界性（SOC）的一种表现。然而，这种行为的生理机制目前尚不清楚。将突触噪声描述为主要源于神经递质释放的概率性质的传输故障，本研究探讨了这种噪声作为驱动神经元网络的功能结构向SOC的机制的潜力。为此，一个简单的有限状态神经元模型，具有活动依赖性和突触特异性故障概率，是基于已知的线虫Ceanorhabditis elegans的解剖连接数据建立的。从随机值开始，观察到突触噪声水平挑选出一组突触，从而产生幂律分布的神经元雪崩的活跃子网络。这项研究的结果提出了一种可能性，即突触失效可能是神经元网络中SOC的生理过程的一个组成部分。
2017-05-22 q-bio.NC
Exact firing time statistics of neurons driven by discrete inhibitory noise
完整脑中的神经元接受来自兴奋性和抑制性突触前神经元的连续和不规则的突触轰击，这决定了受刺激神经元的放电活动。为了研究抑制性刺激对放电时间统计的影响，我们考虑了受抑制性瞬时突触后电位影响的Leaky Integrate-and-Fire神经元。特别是，我们报告准确的结果，放电率，变异系数和脉冲序列频谱的各种突触的重量分布。我们的研究结果并不局限于刺激的无穷小幅度，但它们也适用于有限幅度的突触后电位，从而能够捕捉到罕见的和大的尖峰的效果。所开发的方法也能够再现异质神经元群体的平均放电特性。
2017-03-13 cond-mat.dis-nn nlin.AO q-bio.NC
Effect of synaptic plasticity in the structure and dynamics of disordered networks of coupled neurons
在一个全对全的网络中的集成火灾振荡器，其中有一个障碍的神经元的内在放电率，我们表明，通过尖峰时间依赖的可塑性的链接，具有更快的振荡器作为突触前，往往会得到加强，而来自缓慢的尖峰神经元的链接被削弱。有向连接的紧急有效流引入了更快的神经元作为网络中更有影响力的元素，并通过降低同步开始的突触成本来促进同步。
2012-01-24 nlin.AO q-bio.NC
Mean-field theory of a plastic network of integrate-and-fire neurons
我们考虑一个噪声驱动的集成和火灾神经元网络。网络的发展是神经元活动遵循尖峰时间依赖可塑性规则的结果。我们应用自洽的平均场理论的系统，以获得系统的平均活动水平作为平均突触权重的函数，它预测一个一阶过渡和滞后之间的噪声占主导地位的制度和制度的持久性神经活动。假设神经元的泊松放电统计，平均场环境影响下的突触的可塑性动力学可以映射到突触权重空间中的非对称随机游走的动力学。使用一个主方程的小步骤，我们预测一个狭窄的分布的突触权重的规模与平方根的可塑性率的稳定状态的系统给出合理的生理参数值描述神经传输和可塑性。分布对平均场环境的突触权重的依赖性允许我们自洽地确定平均突触权重。也被认为是在总突触电导和可塑性步长的波动的影响。这样的波动导致平滑的一阶过渡为每个神经元的传入突触的数量少，突触的权重分布的加宽，分别。
2009-11-13 cond-mat.dis-nn q-bio.NC
Low dimensional dynamics of a sparse balanced synaptic network of quadratic integrate-and-fire neurons
针对二次积分放电神经元稀疏平衡网络中扩散近似失效的问题，提出基于圆形累积量的双累积量低维约简模型，数值验证其在扩散近似不适用区域仍准确，可用于平衡神经网络理论研究。
2025-10-30 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech q-bio.NC
Mean-field approximations of networks of spiking neurons with short-term synaptic plasticity
神经网络动力学的低维描述是一种有效的工具，用于连接不同尺度的大脑结构和功能的组织。最近在推导耦合振子网络的平均场描述方面的进展引发了新一代神经质量模型的发展。值得注意的是所有对所有耦合的二次积分和激发（QIF）神经元的平均场描述，已经看到了许多扩展和应用。这些扩展包括不同形式的短期适应（STA）被认为在大脑中产生和维持感兴趣的动态机制中发挥重要作用。然而，这是一个悬而未决的问题，是否纳入由单个神经元活动驱动的突触可塑性的突触前形式仍然允许使用相同的方法推导平均场方程。在这里，我们讨论这个问题，使用一个既定的模型，短期突触可塑性在单个神经元的水平，我们提出了两种不同的方法来推导的平均场方程。我们比较这些模型与最近提出的平均场近似假设随机尖峰时间。在一般情况下，后者无法准确地再现宏观活动的确定性QIF神经元网络的分布参数。我们表明，我们提出的平均场模型提供了一个更准确的描述的网络动态，虽然他们在数学上更多的参与。通过分叉分析，我们发现具有突触前短时可塑性的QIF网络既可以表现出周期性爆发活动的机制，也可以表现出双稳态机制。总之，我们提供了新的见解短期突触可塑性的宏观影响尖峰神经网络，以及两个不同的平均场描述，为未来的调查，这样的网络。
2021-06-14 cond-mat.dis-nn q-bio.NC
Periodic travelling waves in the theta model for synaptically connected neurons
我们研究了在Theta模型的线性连续突触相互作用的神经元的周期性行波。我们证明了当神经元是振荡的时，每个波数至少存在一个周期旅行。在可兴奋神经元的情况下，我们证明，没有周期性行波存在时，突触耦合是弱的，和至少有两个周期性行波的每个波数，一个“快”的和一个“慢”的，存在时，突触耦合是足够强的。我们推导出明确的上限和下限的“临界”耦合强度以及波的速度。我们还研究了大波数和小波数的极限，得到了与突触耦合核的形式无关的结果。给出了周期行波的数值计算结果。
2004-09-27 nlin.AO nlin.PS q-bio.NC
Theory of coupled neuronal-synaptic dynamics
本文通过动态平均场理论系统研究神经元与突触耦合动力学，揭示Hebbian和反Hebbian可塑性对网络活动、时间尺度及混沌特性的影响，并提出可冻结混沌相作为工作记忆的新机制。
2024-01-10 cond-mat.dis-nn cs.NE q-bio.NC
An associative memory of Hodgkin-Huxley neuron networks with Willshaw-type synaptic couplings
讨论了由N（=100）个具有时滞耦合的Hodgkin-Huxley（HH）神经元组成的神经网络的联想记忆，该神经网络在其突触权重中记忆P模式。除了强度在Willshaw型学习规则（具有静止/活动状态的0/1代码）之后进行修改的兴奋性突触之外，该网络还包括统一的抑制性突触，引入这些突触是为了减少串扰噪音。我们对HH神经元网络在无噪声状态下的模拟表明，对于$f \sim 0.04-0.10$的低神经元活动，$α_c = P_{\rm max}/N \sim 0.4 - 2.4$的存储容量产生了相当好的性能。我们的时间代码网络的存储容量与具有Willshaw型突触的速率代码模型的存储容量相当。我们的HH神经元网络实现不容易受到耦合的时间延迟的分布。本文还讨论了在提取存储模式的过程中，输出锋电位序列的空间间隔（ISI）的变化。
2000-07-15 cond-mat.dis-nn q-bio.NC
Upcrossing-rate dynamics for a minimal neuron model receiving spatially distributed synaptic drive
本文针对接收空间分布突触驱动的最小树突神经元模型，推导电压时空随机动力学与上穿率的解析形式，并发现该模型在多重滤波下仍具有持续的高频响应。
2023-04-17 q-bio.NC
Turn Down that Noise: Synaptic Encoding of Afferent SNR in a Single Spiking Neuron
我们已经添加了一个简化的神经形态模型的尖峰时间依赖可塑性（STDP）的突触树突核适应神经元（SKAN）。由此产生的神经元模型是第一个显示除了时空尖峰模式的无监督学习之外的传入信噪比的突触编码。神经元模型特别适合于在数字神经形态硬件中实现，因为它不使用任何复杂的数学运算，并且使用新颖的方法来实现突触稳态。神经元噪声补偿特性的特点和测试噪声损坏的零数字的MNIST手写数据集。结果表明，同时学习的共同模式，在其输入数据，同时动态加权的基础上，他们的信噪比个别传入通道。尽管它很简单，但神经元模型的有趣行为和由此产生的计算能力可能会提供对生物系统的见解。
2014-11-11 cs.NE q-bio.NC
SynapCountJ --- a Tool for Analyzing Synaptic Densities in Neurons
Universidad de La Rioja（拉里奥哈大学）；Instituto de Neurociencias（神经科学研究所）；Universidad Autónoma de Barcelona（巴塞罗那自治大学）
突触的定量可以用来测量在某些生理条件、神经元疾病甚至药物治疗的影响下神经元突触密度的演变。然而，突触的手动量化是一项繁琐、容易出错、耗时且主观的任务;因此，可以使该过程自动化的工具是期望的。在本文中，我们提出了SynapCountJ，一个ImageJ插件，可以测量通过免疫荧光技术获得的单个神经元的突触密度，也可以应用于批处理的神经元，已获得在同一实验中或使用相同的设置。SynapCountJ中实现的量化突触的过程基于同一神经元的三个图像的共定位（用两个抗体标记物标记的神经元和神经元的结构），并受到来自计算代数拓扑学的方法的启发。SynapCountJ提供了一个半自动量化神经元培养物突触数量的程序;因此，这种分析所需的时间大大减少。
2015-07-28 cs.CV 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
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
Fluctuation-driven plasticity allows for flexible rewiring of neuronal assemblies
神经元回路中的突触连接受到突触前和突触后尖峰活动的调制。这种突触可塑性过程的启发式模型可以提供与来自体外实验的结果的极好拟合，在体外实验中，突触前和突触后尖峰以受控方式变化。然而，从拟合这些数据推断出的可塑性规则不可避免地是不稳定的，因为给定突触前和突触后的恒定活动，突触将完全增强或抑制。这种不稳定性可以通过增加额外的机制来控制，例如稳态。在这里，我们考虑另一种情况下，可塑性规则本身是稳定的。在这种情况下，只有当突触前和突触后活动随时间变化时，例如当由时变输入驱动时，才会发生净增强或抑制。我们研究了这些输入的特征如何塑造神经元回路模型中的经常性突触连接。在振荡输入的情况下，所得到的结构强烈地受到驱动到不同神经元之间的相位关系的影响。在大型网络中，分布式阶段往往会导致层次聚类。我们的研究结果可能是相关的理解感觉驱动的输入，这是自然随时间变化的，对突触可塑性的影响，因此对学习和记忆。
2022-07-13 q-bio.NC
Characterizing synaptic conductance fluctuations in cortical neurons and their influence on spike generation
皮质神经元受到持续的和不规则的突触活动，其引起膜电位（Vm）的重要波动。我们在这里回顾不同的方法来表征这种活动及其对穗产生的影响。简化的，波动点电导模型的突触活动提供了起点的各种方法的分析细胞内Vm记录。在这个模型中，突触的兴奋性和抑制性电导由高斯分布的随机变量或有色电导噪声来描述。匹配的实验记录的Vm分布的可逆的理论表达式，从模型中得到的突触电导分布的特征参数的提取。这种分析可以通过实验Vm功率谱密度（PSD）与理论模板的匹配来补充，即使实验PSD的意外缩放特性限制了后者方法的精度。建立在这种随机特性的突触活动，我们还提出了方法来定性和定量评估尖峰触发的平均值的突触时间过程之前的尖峰。这一分析指出了突触电导方差在确定尖峰时间中的重要作用。所提出的方法进行了评估，使用控制电导注射在体外皮质神经元的动态钳技术。我们回顾他们的应用程序在体内的细胞内记录在猫的关联皮层，这表明在确定在活性网络中嵌入的皮层神经元的阈下和阈上动力学抑制的主要作用的分析。
2007-11-15 q-bio.NC
Beta-rhythm oscillations and synchronization transition in network models of Izhikevich neurons: effect of topology and synaptic type
尽管β带振荡具有重要的功能作用，但人们对它的了解却最少。近年来，神经元网络的同步问题引起了人们的广泛关注，主要集中在过渡型同步。神经元网络的一个重要特征是获得爆发性跃迁还是连续性跃迁，这取决于网络结构和突触类型。在这项研究中，我们考虑突触相互作用（电和化学）以及结构连接的影响，在网络模型的Izhikevich神经元，定期与β节律尖峰同步过渡。我们发现了广泛的行为，包括连续过渡，爆炸性过渡，以及缺乏全球秩序。更强的电突触更有利于同步，甚至可以导致爆炸性同步。确定过渡顺序的关键网络元素是聚类系数，而不是小世界效应，或在网络中的枢纽的存在。这些结果是在对比以前的结果，使用相位振荡器模型，如仓本模型。此外，我们表明，当一个去的伽马波段的同步模式的变化。我们将这种变化归因于Izhikevich神经元不应期的变化，其随频率显著变化。
2018-10-19 cond-mat.dis-nn nlin.AO 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
Escape time in bistable neuronal populations driven by colored synaptic noise
针对相关突触噪声驱动的双稳态神经元群，本文提出噪声与群体相关时间相等时平均逃逸时间的精确非微扰结果，弥补了既有理论依赖时间尺度分离的不足。
2024-04-08 q-bio.NC
Determination of Effective Synaptic Conductances Using Somatic Voltage Clamp
兴奋性和抑制性神经元之间的相互作用赋予大脑丰富的功能。为了理解潜在的突触机制，一个基本的方法是研究每个神经元的兴奋性和抑制性电导的动力学。传统的电导测定方法是利用电压钳获得的突触电流-电压（I-V）关系。使用理论分析，电生理实验，和现实的模拟，在这里，我们证明了传统的方法在概念上无法测量的电导由于忽略了钳位电流和突触电流之间的非线性相互作用。因此，它会引起很大的测量误差，甚至会引起实验中观察到的非物理负电导。为了阐明突触对神经元信息处理的影响，我们引入了有效电导的概念，并提出了一个框架，以准确地确定它。我们的工作建议重新检查以前的研究涉及电导测量，并提供了一个可靠的方法来评估突触对神经元计算的影响。
2017-10-13 q-bio.NC q-bio.QM
Impact of dendritic non-linearities on the computational capabilities of neurons
本文提出带符号约束权重和生物合理树突非线性的两层神经元模型，结合统计物理与模拟证明其提升容量、学习速度、噪声鲁棒性及泛化能力。
2025-01-10 cond-mat.dis-nn q-bio.NC
Network algorithmics and the emergence of the cortical synaptic-weight distribution
当一个神经元放电时，产生的动作电位沿着它的轴突向其他神经元的树突传播，对这些神经元的影响是由突触的重量介导的，突触将它与放电的神经元分开。反过来，这种重量又受到突触后神经元反应的影响，这种反应被认为是学习和记忆等重要过程的基础。虽然难以量化，皮质突触权重已被发现服从长尾单峰分布峰值附近的最低值，从而确认了一些以前建立的预测模型。这些模型都是因果局部的，因为它们指的是许多神经元都直接向同一个突触后神经元放电的情况。因此，它们必然包含了关于突触前神经元产生动作电位的假设，而这些假设几乎没有生物学上的可解释性。在这封信中，我们介绍了一个网络模型的大组互连的神经元，并证明，没有假设的特征因果关系的本地模型，其长期行为引起的突触权重的分布与实验观察到的相同的属性。在我们的模型中，产生神经元输入的动作电位最终是网络范围内因果链的产物，这些因果链将神经元发生的事情与其他神经元的放电联系起来。我们的模型是一个因果关系的全球性和谓词的出现的突触权重分布网络的结构和功能。因此，它有可能成为工具，也在其他新兴的皮层现象的研究。
2009-06-17 q-bio.NC
A distance constrained synaptic plasticity model of C. elegans neuronal network
脑研究一直是由对脑结构组织及其控制机制的原理的探索所驱动的。C.秀丽隐杆线虫是迄今为止唯一一个完整的连接体，它提供了一个令人难以置信的机会来学习驱动其神经元结构的结构和功能的基本管理原则。尽管它的神经系统看起来很简单，C.已知秀丽线虫具有复杂的功能。神经元结构形成了一个重要的基本框架，它规定了与感觉、运动、条件反射和记忆相关的表型特征。本研究利用图论模型对C. elegans神经元网络，以确定网络的功能，是至关重要的控制。“驱动神经元”与重要的生物功能有关，如生殖，信号传导过程和解剖结构发育。我们建立了C. elegans神经元系统，探索赋予可控性和小世界性质的功能的作用。简单的1D环模型是关键的前馈图案的数量，神经元集群和响应突触重新布线的特征路径长度，表明最佳的重新布线。使用经验观察到的神经元网络中的距离约束作为指导原则，我们创建了一个距离约束的突触可塑性模型，同时解释了小世界的性质，前馈图案的饱和度以及观察到的驱动神经元的数量。距离约束模型建议最佳长距离突触连接作为指定网络控制的关键特征。
2016-11-25 physics.bio-ph q-bio.NC q-bio.QM
Robust gamma oscillations in networks of inhibitory Hippocampal interneurons
最近的实验表明，在离体海马脑片中，中间神经元的抑制网络可以同步神经元放电。随后的理论工作表明，通过相互抑制的强同步对电流驱动中的神经元异质性仅具有适度的鲁棒性，所述电流驱动由代谢型谷氨酸受体的激活提供。在体内神经元显示更大的变异性，由于突触噪声的存在，在峰间期。噪声和异质性对同步特性的影响是不同的。在本文中，我们研究如何使用模型模拟强大的同步可以在突触噪声和神经元的异质性的存在。我们发现，至少有一个最小量的噪声随机弱同步（SWS）（即当神经元尖峰在一个很短的时间间隔内从对方，但不一定在每个周期）产生的是更强大的比强同步（即当神经元尖峰每个周期）。SWS粒子数放电的统计结果与以往的实验数据相一致。我们发现强大的SWS在伽马频率范围内（20-80 Hz）的一个更强的突触耦合相比，以前的模型和网络与10 - 1000个神经元。
1999-04-19 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech q-bio.NC
A large deviation principle for networks of rate neurons with correlated synaptic weights
本文研究了当神经元数目为无穷大时，相互作用神经元网络的渐近稳定性。给定一个完全连接的神经元网络，其中突触权重是高斯相关的随机变量，我们描述了当神经元数目趋于无穷大时网络的渐近律。我们介绍的过程级经验措施的解决方案的轨迹的方程的有限网络的神经元和平均法（相对于突触的权重）的轨迹的解决方案的网络的神经元。本文的主要结果是，通过经验测度的镜像律满足一个大偏差原理，具有一个好的率函数，该率函数具有唯一的全局极小值。我们的率函数的分析，使我们也可以描述的极限措施作为一个固定的高斯测量定义在一组变换的轨迹的图像。这对于神经科学中的应用可能非常有用，因为高斯测度可以完全由其均值和谱密度来表征。它还有助于评估有限尺寸效应的概率。
2013-05-31 math.PR q-bio.NC
Integration of rule-based models and compartmental models of neurons
突触可塑性依赖于神经元电活动和突触蛋白质组之间的相互作用，突触蛋白质组是突触后致密物（PSD）中超过1000种蛋白质的集合。为了构建具有现实数量的蛋白质的突触可塑性模型，我们的目标是将突触蛋白质组中分子相互作用的基于规则的模型与神经元电活动的房室模型相结合。基于规则的模型允许直接表达突触后蛋白质组中大量组合的蛋白质复合物之间的相互作用。基于规则的模型的模拟是随机的，因此可以处理PSD中蛋白质和复合物的小拷贝数。房室模型的神经元表示为系统的耦合常微分方程和解决确定性。我们提出了一种算法，将随机规则为基础的模型确定性房室模型，并演示了实现（“KappaNEURON”）的混合系统使用SpatialKappa和神经元模拟器。
2014-11-18 q-bio.NC
Alterations in brain connectivity due to plasticity and synaptic delay
大脑可塑性是指大脑改变神经元连接的能力，作为环境刺激，新经验或损伤的结果。在这项工作中，我们研究的影响，突触延迟的耦合强度和同步的神经网络与突触可塑性。我们建立了一个Hodgkin-Huxley神经元网络，其中的可塑性由Hebbian规则给出。我们验证了在没有时间延迟的情况下，从高频到低频神经元的兴奋性突触逐渐增强，而抑制性突触则相反，当延迟增加时，网络呈现出非平凡的拓扑结构。关于同步，仅对于突触延迟的小值，观察到这种现象。
2017-10-27 physics.bio-ph 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
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
Synaptic potentiation facilitates memory-like attractor dynamics in cultured in vitro hippocampal networks
来自神经元的集体节律动力学对于记忆形成等认知功能至关重要，但神经元如何自我组织以产生这种活动还没有得到很好的理解。基于吸引子的模型已经成功地实现为神经元网络中记忆存储的理论框架。突触传递的活动依赖性修饰被认为是学习和记忆的生理基础。本研究的目的是证明，在体外海马神经元网络上使用药理学扰动，已被证明可以增加突触强度，遵循吸引子模型理论化的动力学假设。我们使用细胞外电极网格来研究这种扰动后网络活动的变化，并表明治疗后整体尖峰和爆发活动持续增加。这种活动的增加似乎招募了更多的“错误”尖峰脉冲。最后，相图显示了一个保守的活动模式，表明网络运行在一个稳定的动态状态。
2012-01-10 cond-mat.dis-nn q-bio.NC
Synaptic placement reflects shared input in Drosophila descending neurons
本研究揭示果蝇下行神经元中，共享突触前输入的连接在接收神经元内的输入位置更接近，从而建立了网络拓扑与突触空间布局之间的对应关系。
2026-10-02 q-bio.NC
Exact analysis of the subthreshold variability for conductance-based neuronal models with synchronous synaptic inputs
本文提出一种基于可交换性和跳跃过程的分析框架，精确计算电导型神经元在同步突触输入下的阈下膜电位变异性，发现异步状态需大突触驱动，而皮层输入需弱同步性。
2023-12-28 math.PR q-bio.NC
Superconducting Optoelectronic Neurons II: Receiver Circuits
电路使用超导单光子探测器和约瑟夫森结进行信号接收，突触加权，和集成进行了研究。电路将光子检测事件转换为通量量子，其数量由突触权重确定。来自许多突触连接的电流感应耦合到实现神经元阈值操作的超导回路。设计突触和神经元，执行整合以及检测符合事件的时间编码。兴奋性和抑制性连接都被证明。结果表明，一个神经元与一个单一的集成回路可以接收1000个这样的突触连接的输入，和类似的设计神经元可以采用许多循环树突处理。
2018-05-15 cs.ET cs.NE q-bio.NC
Effects of dynamic synapses on noise-delayed response latency of a single neuron
噪声延迟衰减（Noise-delayed decay，NDD）现象是指在一定噪声强度范围内，随机神经元的首峰潜伏期出现极大值。在这里，我们调查的潜伏期响应动力学的一个单一的霍奇金-赫胥黎神经元，是受到阈值以上的周期性刺激和通过动态突触到达的背景活动。我们研究了第一个锋电位潜伏期反应作为突触前放电频率f的函数。这构成了一个比以前的作品更现实的情况下，因为f提供了一个合适的生物药理学现实的参数，以控制在实际的神经系统的活动水平。我们首先报告出现的经典NDD行为作为一个函数f的静态突触的限制。其次，我们表明，当短期抑制和易化机制包括在突触，不同的NDD功能，可以发现由于其调制作用的突触电流波动。例如，一个新的有趣的双NDD（DNDD）行为发生在不同的相关突触参数集。此外，取决于突触抑制和突触易化之间的平衡，单个NDD或DNDD可以占主导地位，以这种方式，突触易化有利于DNDD的出现，而突触抑制有利于单个NDD的存在。这是首次报道在神经元的反应潜伏期动力学中存在DNDD效应。
2015-09-28 cond-mat.dis-nn physics.bio-ph 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
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
Synaptic delay induced macroscopic dynamics of the large-scale network of Izhikevich neurons
本研究构建含突触延迟的大规模Izhikevich神经元网络模型，通过Ott-Antonsen理论约简为平均场系统，分析了突触延迟等因素对宏观动力学的调控作用，揭示了环面分岔介导双频群体簇放电的机制，为脑功能研究提供了理论参考。
2023-10-06 q-bio.NC
Synaptic Plasticity and Spike Synchronisation in Neuronal Networks
脑可塑性，也称为神经可塑性，是神经元适应环境变化或脑损伤的基本机制。本文综述了突触可塑性对Hodgkin-Huxley神经元网络的影响。我们发现，最终的拓扑结构的进化网络的抑制性和兴奋性突触的强度之间的比例至关重要。与抑制顺序相同的兴奋会使一个进化的网络产生兴奋，呈现出富人俱乐部现象，众所周知，这种现象存在于大脑中。对于具有相当大的抑制强度的初始网络，我们观察到复杂的进化拓扑的出现，其中神经元稀疏地连接到其他神经元，这也是大脑的典型拓扑。噪声的存在增强了两种类型突触的强度，但如果初始网络具有两种性质的突触，则强度相似。最后，我们将展示如何演变的网络的同步行为将反映其演变的拓扑结构。
2017-09-01 physics.bio-ph q-bio.NC
From synaptic interactions to collective dynamics in random neuronal networks models: critical role of eigenvectors and transient behavior
神经元相互作用的研究目前是几个大型神经科学合作项目（包括人类连接组项目，蓝脑项目，脑组等）的中心。它试图获得整个大脑的详细地图。在某些约束条件下，数学理论可以仅仅基于突触相互作用矩阵的统计特性来预测预期的神经动力学。这项工作探讨了应用自由随机变量的研究大突触相互作用矩阵。除了恢复在一个简单的方式已知的结果特征谱的类型模型的神经网络提出的Rajan和雅培，我们将它们扩展到重尾分布的相互作用。更重要的是，我们推导出解析的行为特征向量重叠，这决定了稳定的频谱。我们观察到，在施加神经元的兴奋/抑制平衡，尽管特征值保持不变，它们的稳定性显着降低，由于相关的特征向量的强非正交性。这使我们得出这样的结论，即理解非对称神经网络的时间演化需要考虑特征向量和特征值的纠缠动力学，这可能会对这些模型中的学习和记忆过程产生影响。考虑到自由随机变量理论在各种学科中的成功，我们希望这里提出的结果能促进这些想法在脑科学领域的进一步应用。
2020-11-15 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech math-ph
Common Synaptic Input, Synergies, and Size Principle: Control of Spinal Motor Neurons for Movement Generation
了解运动是如何由中枢神经系统控制仍然是一个重大的挑战，与正在进行的辩论基本特征，这种控制。在这篇综述中，我们介绍了一个新的概念框架的共同输入脊髓运动神经元的分布。具体来说，这个框架是基于以下假设：1）运动神经元被分组为功能组2）集群可以显著不同于运动神经元池的经典定义，使得它们可以跨越肌肉和/或仅涉及肌肉的一部分; 3）簇表示由中枢神经系统使用的功能模块，以减少控制的维度;以及4）不能实现对接收共同输入的簇内的单个运动神经元的选择性意志控制。我们讨论这个框架及其基本的理论和实验证据。
2022-07-27 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
Burst Synchronization in A Scale-Free Neuronal Network with Inhibitory Spike-Timing-Dependent Plasticity
我们关注的突发同步（BS），在健康和疾病的神经信息处理，在巴拉巴西-阿尔伯特无标度网络（SFN）组成的抑制性突发Hindmarsh-Rose神经元。这种抑制性神经元群体具有由抑制性尖峰时间依赖性可塑性（iSTDP）支配的自适应动态突触强度。在以前的工作中，没有考虑iSTDP，BS被发现出现在固定的突触抑制强度的噪声强度的范围内。相比之下，在我们目前的工作中，我们考虑到iSTDP和调查其对BS通过改变噪声强度的影响。我们的新的主要结果是发现抑制性突触可塑性的马太效应的发生：好的BS通过LTD变得更好，而坏的BS通过LTP变得更糟。抑制性突触可塑性中的这种马太效应与兴奋性突触可塑性中的马太效应相反，在兴奋性突触可塑性中，好（坏）同步通过LTP（LTD）变得更好（更差）。我们注意到，由于抑制，LTD和LTP在抑制性突触可塑性中的作用与兴奋性突触可塑性中的作用相比是相反的。此外，通过基于突触前和突触后爆发开始时间之间的时间延迟分布的微观方法，深入研究了突触抑制强度的LTD和LTP的出现。最后，在iSTDP存在的情况下，我们通过改变SFN中的对称附着度$l^*$和不对称参数$Δl$来研究网络架构对BS的影响。
2018-08-20 physics.bio-ph q-bio.NC
Stochastic Models of Neural Synaptic Plasticity
在神经科学中，学习和记忆通常与神经元连接的长期变化有关。在此上下文中，突触可塑性是指驱动神经元连接的动力学的一组机制，称为{ \em突触}并且由标量值（突触权重）表示。尖峰定时依赖可塑性（STDP）是一种基于生物学的模型，将突触权重的时间演变表示为相邻神经元过去尖峰活动的函数。如果在数学文献中已经提出了许多神经元细胞的模型，其中很少包括一个随时间变化的连接强度的变量。一个新的，一般的，数学框架介绍了研究突触可塑性与不同的STDP规则。研究了由单个突触连接的两个神经元组成的系统，提出并分析了描述其动力学行为的随机过程。塑性核的概念被引入作为塑性神经网络模型的一个关键组成部分，推广了用于基于对的模型的概念。我们表明，大量的神经科学和物理学的STDP规则可以表示这种形式主义。这些模型的几个方面进行了讨论，并比较典型的计算神经科学模型。一个重要的子类的可塑性内核与马尔可夫制定也被定义和研究。在这些模型中，细胞过程的时间演化，如神经元膜电位和由尖峰活动产生/抑制的化学成分的浓度具有马尔可夫性。
2021-06-09 math.PR q-bio.NC
Correlation transfer by layer 5 cortical neurons under recreated synaptic inputs in vitro
神经元的相关电活动是皮层微电路的一个显著特征。尽管越来越多的证据表明，尖峰计数和阈下膜电位成对的相关性，很少有人知道不同类型的皮层神经元如何将相关的输入转换为相关的输出。我们研究了锥体神经元和两个类的GABA能中间神经元的第5层的新皮层脑切片从大鼠的性别，我们刺激他们的生物病理学现实的相关输入，使用动态钳。我们发现，细胞类型之间的生理差异表现出独特的功能，在他们的能力，以转移相关的输入。我们使用线性响应理论和计算建模来清楚地了解细胞特性如何决定相关性传递的增益和时间尺度，从而将单细胞特征与网络相互作用联系起来。我们的研究结果提供了进一步的理由，在皮层微电路中的各种类型的神经元细胞所发挥的功能不同的作用。
2019-07-26 q-bio.NC
The role of synaptic facilitation in coincidence spike detection
使用一个现实的模型的活动依赖的动态突触和一个标准的集成和消防神经元模型，我们研究，分析和数值，条件下，一个突触后神经元有效地检测到的尖峰到达一定的频率从N个不同的传入时间重合。我们扩展了以前的工作，只考虑突触抑制作为最重要的机制，通过突触的信息传递，更一般的情况下，包括突触促进。我们的研究表明：1）易化增强了对来自突触前兴奋性神经元子集的相关信号的检测，在该子集之间具有不同程度的相关性，以及2）易化的存在允许更好地检测放电速率变化。最后，我们还观察到，促进决定了存在一个最佳的输入频率，允许最佳性能的神经元放电阈值的宽（最大）范围。该最佳频率可以通过促进参数来控制。
2006-05-03 q-bio.NC
Accuracy in readout of glutamate concentrations by neuronal cells
该研究聚焦突触后神经元对谷氨酸浓度的读出准确性问题，通过分析Ca²+信号传导过程发现海马神经元的平均受体密度经进化可精准测量突触间隙的谷氨酸浓度，为理解学习记忆相关的神经机制提供了新依据。
2023-05-02 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.NC
Plastic Arbor: a modern simulation framework for synaptic plasticity -- from single synapses to networks of morphological neurons
University of Göttingen（哥廷根大学）；University Medical Center Göttingen（哥廷根大学医学中心）；Forschungszentrum Jülich（于利希研究中心）；ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）
Plastic Arbor通过扩展框架支持大规模神经网络的模拟，重点研究突触可塑性与神经元形态的相互作用。
2025-09-15 cs.CE cs.NE q-bio.NC
A Rich Spectrum of Neural Field Dynamics in the Presence of Short-Term Synaptic Depression
在连续吸引子神经网络（CANN）中，空间上连续的信息，如方向，头部方向和空间位置由高斯样调谐曲线表示，可以在神经元的首选刺激空间中连续移位。我们研究了短期突触抑制（STD）如何重塑CANN模型的内在动力学及其对单个静态输入的响应。特别是，具有STD的CANN可以支持各种复杂的触发模式和混沌行为。这些混沌行为具有在神经元系统中编码各种刺激的潜力。
2015-02-12 cond-mat.dis-nn q-bio.NC
