AI-Assisted Geometric Analysis of Cultured Neuronal Networks: Parallels with the Cosmic Web
本研究将基于AI的几何分析应用于体外培养的神经元网络，发现其树突晶格、枢纽节点和小世界连通性等非随机特征与宇宙网结构高度相似，定量指标的一致性表明两者可能共享底层几何原理。
2025-10-11 q-bio.NC
Emergence of small-world anatomical networks in self-organizing clustered neuronal cultures
从蝗虫神经节分离的无脊椎动物神经元的体外原代培养物被用来实验研究活神经元的组装的形态学演变，因为它们从分离的细胞的集合自组织成精心制作的，成簇的网络。在培养物发育的所有不同阶段，通过专用软件识别神经元和神经突的位置允许最终从培养物的每个图像中提取邻接矩阵。反过来，一组拓扑观测的系统统计分析，使我们有可能量化和跟踪的文化的自组织过程中的主要网络的特征的进展。我们的研究结果指出，存在一个特定的状态对应于一个小世界网络配置，其中几个相关的图形的微观和介观尺度的属性出现。最后，我们确定了主要的物理过程统治文化的形态转变，并将其嵌入到一个简化的增长模型，定性再现整体的实验观察。
2013-11-01 nlin.AO physics.soc-ph q-bio.NC
Leaders of neuronal cultures in a quorum percolation model
我们提出了一个理论框架，使用群体渗流描述在神经文化活动的启动。文化建模为随机图，其节点是兴奋性神经元与kin输入和kout输出，其输入度kin = k服从给定的分布函数pk。我们根据神经元的输入度（k）类来检查神经元群体的放电活动，并计算每个类的放电概率Φ_k（t）作为t的函数。一个节点被激发的概率是由它的入度k决定的，而第一个被激发的神经元是那些具有高k的神经元。少数高k类可以被称为“领导者”，因为他们形成了一个相互连接的子网络，始终在文化的其余部分之前发射。一旦发起，活动就会从领导者传播到文化中联系较少的大多数人。然后，我们使用的领导者在度的分布来研究的神经元数量的增长率活跃在一个突发，这是实验测量到最初的指数。我们发现，这种增长率最好用一个种群来描述，这个种群具有一个度分布，对于大多数神经元来说，它是一个以k = 75为中心的高斯分布，宽度σ = 31，但是对于10%的种群来说，它也有一个指数为-2的幂律尾部。尾部的神经元可能有多达k = 4700个输入。我们探索和讨论的程度分布和动态神经元阈值之间的对应关系，表明从功能的角度来看，结构和基本的动力学是可互换的。我们讨论了这种分布的可能的几何起源，并评论的重要性的大小，或有大量的神经元，在文化。
2010-09-27 cond-mat.dis-nn physics.bio-ph q-bio.NC
Graph Analysis of Neuronal-Culture Connectivity Derived from a Reservoir-Computing Model
University of Trento（特伦托大学）；Italian Institute of Technology（意大利理工学院）
本研究基于储备池计算（RC）框架从多通道电生理记录提取神经元培养物的内在连接图谱（ICM），通过图论分析验证了RC连接性推断的有效性，建立了神经元培养物功能网络表征的可扩展数据驱动框架。
2026-08-11 physics.comp-ph q-bio.NC
Development of input connections in neural cultures
我们介绍了一种新的方法，定量评估神经元文化的连通性，基于统计力学的渗流图。这使我们能够跟踪文化的发展，并看到网络中连通性的出现。培养物在相当于足月的时间完全连接。文化的自发爆发活动与连通性平行发展。每个神经元的平均输入数可以以$m_0$为单位定量确定，$m_0$是激励神经元所需的激活输入数。对于$m_0\sim 10$，我们发现海马神经元平均具有$\sim 40-80$输入，而皮质神经元具有$\sim 50-100$，这取决于神经元密度。使用GABA $_\text{A}$拮抗剂荷包牡丹碱测定兴奋性神经元与抑制性神经元的比率。该比率在发育过程中发生变化，并在$7-8$天达到最终值，与GABA转换的预期时间一致。对于海马培养物，抑制性细胞包含培养物中神经元的约$30\%$，而对于皮质培养物，它们约为$20\%$。目前，任何电生理学或其他技术都无法获得关于神经元培养中网络连接性的这种详细的全局信息。
2010-07-31 cond-mat.dis-nn q-bio.NC
Suppression of hypersynchronous network activity in cultured cortical neurons using an ultrasoft silicone scaffold
皮质神经元在分离培养中的自发活动模式的特征在于在广泛的细胞群体中高度同步的突发放电。然而，同步的程度远远高于皮质组织。在这里，我们采用聚二甲基硅氧烷（PDMS）弹性体建立一个新的系统，用于培养神经元的支架上的弹性模量类似于脑组织，并研究了支架的弹性对培养的大鼠皮层神经元的网络活动模式的影响。使用全细胞膜片钳评估支架对突触连接发展的影响，我们发现，兴奋性突触后电流的振幅，以及自发传输的频率，在弹性模量为0.5 kPa的超软PDMS上生长的神经元网络中减少。此外，发现超软支架抑制培养的神经元网络的自发活动中的神经相关性。GsMTx-4的剂量，拮抗剂的拉伸激活的阳离子通道（SAC），需要减少低于1.0事件/分钟的PDMS基板上的事件的产生低于玻璃基板上的神经元。这表明SAC活化的基线水平的差异是神经元网络活性取决于支架刚度的改变的分子机制。我们的研究结果表明，具有仿生弹性的PDMS作为细胞培养支架在神经系统中弥合体内-体外缺口方面具有潜在的应用前景。
2019-12-10 physics.bio-ph q-bio.NC
Deviance Detection and Regularity Sensitivity in Dissociated Neuronal Cultures
本研究利用解离神经元培养物和CMOS微电极阵列，发现其具备真正的偏差检测和规律性敏感性，挑战了复杂处理需分层网络的传统观点，为神经启发AI提供新方向。
2025-02-28 q-bio.NC
Role of connectivity anisotropies in the dynamics of cultured neuronal networks
本文结合实验数据与 Izhikevich 模型构建数值模型，研究工程化体外神经元网络中的连接各向异性、噪声和轴突长度对活动模式及结构连接重建的影响，为芯片大脑设计提供预测工具。
2025-01-08 q-bio.NC
Directional intermodular coupling enriches functional complexity in biological neuronal networks
本研究利用微流控器件在体外重构分层模块化神经元网络，发现方向性模块间连接能抑制过度同步并增强整合-隔离平衡，结合SNN建模与状态转移矩阵特征分解解析预测了网络动力学统计量，揭示了生物神经元网络的结构-功能关系。
2024-04-25 q-bio.NC
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
Maximum entropy models of neuronal populations at and off criticality
University of Campania “Luigi Vanvitelli”（坎帕尼亚路易吉范维特利大学）；Department of Biomedical Sciences, University of Padova（帕多瓦大学生物医学系）；Section on Critical Brain Dynamics, National Institute of Mental Health（国家心理健康研究所关键脑动力学组）；Universidade Federal do Ceará（塞阿拉联邦大学）
通过最大熵模型和雪崩动力学分析，发现静态最大熵模型能区分亚临界与临界/超临界系统，但无法区分临界与超临界，表明动力学对捕捉超临界行为至关重要。
2026-09-30 q-bio.NC
Objective and efficient inference for couplings in neuronal networks
从网络的尖峰数据推断方向性耦合在诸如神经科学的各种科学领域中是期望的。在这里，我们应用最近提出的客观程序的穗从霍奇金-赫胥黎型模型和体外培养的圆形结构的神经元网络的数据。因此，我们成功地重建突触连接准确地从诱发活动以及自发的。为了获得结果，我们发明了一个近似实现筛选相关耦合的方法的解析公式。这显着降低了计算成本的筛选方法中所提出的客观的程序，使之有可能在这项研究中对待大尺寸的系统。
2018-05-18 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech nlin.AO
Neuronal avalanches imply maximum dynamic range in cortical networks at criticality
自发性神经元活动是大脑皮层的普遍特征。它的时空组织反映了过去的输入和调制未来的网络输出。在这里，我们研究一种特定类型的自发活动是否是由一个为输入处理而优化的网络产生的。神经元雪崩是一种在体外和体内观察到的皮层浅层自发活动，具有“临界状态”网络的统计特性。理论预测，临界状态，因此，神经元雪崩是最佳的输入处理，但到目前为止，这是在实验中未经检验。在这里，我们使用平面微电极阵列上生长的皮层切片培养物来证明产生神经元雪崩的皮层网络受益于最大化的动态范围，即响应最大范围刺激的能力。通过改变文化中的兴奋和抑制的比例，我们推导出一个网络调谐曲线的刺激处理的距离的函数与我们的模拟预测的临界状态。我们的研究结果表明，在皮层中，（1）平衡的兴奋和抑制建立了临界状态，这最大化了可以处理的输入范围;（2）自发活动和输入处理在临界现象的背景下是统一的。
2009-11-09 q-bio.NC
Model-free reconstruction of neuronal network connectivity from calcium imaging signals
通过直接电生理测定系统评估全局神经网络连接性在技术上仍然是不可行的，即使在分离的神经元培养物中。我们介绍了一种改进的算法方法的基础上转移熵重建近似网络结构的连接性，通过钙荧光成像监测网络活动。基于信息论，我们的方法不需要事先假设神经元放电和神经元连接的统计。我们的算法的性能是基准上的代理时间序列的钙荧光所产生的模拟动态的网络与已知的地面实况拓扑结构。我们发现转移熵揭示的有效网络拓扑定性地依赖于网络的时间依赖动态状态（例如，爆裂或非爆裂）。因此，我们展示了如何调节相对于全球平均活动提高我们的方法的性能。[...]与其他重建策略，如互相关或格兰杰因果关系的方法相比，我们的方法基于改进的转移熵是显着更准确。特别是，它提供了一个很好的重建网络聚类系数，允许区分弱或强集群拓扑，而另一方面，基于互相关的方法将不变地检测人为的高水平的集群。最后，我们提出了我们的方法的适用性，在体外皮质文化的真实记录。我们证明，这些网络的特点是一个升高的聚类水平相比，随机图（虽然不是极端的），并通过显着的非本地连接。
2012-05-28 cond-mat.dis-nn 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
Information capacity and transmission are maximized in balanced cortical networks with neuronal avalanches
皮层网络可以产生的神经活动模式的库限制了网络传输和处理信息的能力。在这里，我们测量的活动模式获得的多站点局部场电位（LFP）记录在皮层文化，氨基甲酸乙酯麻醉大鼠，清醒的猕猴。首先，我们量化的信息容量的模式剧目的持续和刺激诱发的活动使用香农熵。接下来，我们用互信息量化了刺激和反应之间的信息传递效率。通过系统地改变兴奋/抑制（E/I）在体外和网络模型中的比例，我们发现，在一个特定的中间E/I的信息容量和信息传输是最大化的，在这个中间E/I，正在进行的活动出现神经元雪崩。接下来，我们使用我们的体外和模型结果来正确预测体内信息容量和正在进行的活动中神经元组之间的相互作用。我们的实验和模型之间的密切协议表明，神经元雪崩和峰值信息容量的出现是由于临界性，是具有平衡的E/I的皮层网络的一般属性。
2010-12-16 cond-mat.dis-nn physics.bio-ph q-bio.NC
Remarks on Bootstrap Percolation in Metric Networks
我们研究的背景下，最近测量的2D神经元培养的放电动力学的自举渗滤在d维，有向度量图。根据图的大小N，有两种状态。大度规图是由临界核的出现点燃的，临界核最初占据图的无穷小部分，f_* -> 0，然后在有限部分中爆炸。较小的度量图是有效随机的，因为它们的点火需要图的有限的非局部分数的初始点火，f_* >0。两个区域之间的交叉的大小为N_*，其与连接范围λ（如_* \sim \exp λ^d）成指数比例。神经元培养物是大小为N \simeq 10 ^5 - 10 ^6的有限度量图，对于实验的参数来说，由于N<< N_*，所以它实际上是随机的。这解释了在这些文化中观察到的有限f_* 中的看似矛盾。最后，我们讨论了射击前沿的动力学。
2009-02-19 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.NC
Analysis of Evolving Cortical Neuronal Networks Using Visual Informatics
Aston University（阿斯顿大学）；Universitat de Barcelona（巴塞罗那大学）；University of Nottingham（诺丁汉大学）
本研究利用基于余弦度量的最小失真嵌入（MDE）降维框架，分析神经元群体活动在发育和刺激下的变化，相比PCA和t-SNE，MDE能更好地保留活动轨迹和条件内半径等生物学信息。
2026-07-03 cond-mat.dis-nn physics.data-an physics.soc-ph
Transfer Entropy reconstruction and labeling of neuronal connections from simulated calcium imaging
神经元动力学从根本上受到基础结构网络架构的约束，但即使在体外神经元培养中，这种突触连接的许多细节仍然是未知的。在这里，我们扩展了以前的方法基于信息论，广义传递熵，兴奋性和抑制性神经元的模拟神经网络的连接重建。我们表明，由于所开发的措施的无模型的性质，这两种连接可以可靠地推断，如果同步突发事件之间的平均发射率超过一个小的最低频率。此外，我们建议，基于系统的模拟，甚至更低的自发的突发间速率可以提高，以满足我们的重建算法的要求，通过施加一个弱的空间均匀的刺激到整个网络。通过结合多个记录的相同的在silico网络之前和之后的阻断抑制性突触传递，我们展示了如何有可能推断出高置信度的兴奋性或抑制性的每个单独的神经元。
2014-05-06 cond-mat.dis-nn q-bio.NC
Stochastic quorum percolation and noise focusing in neuronal networks
最近的实验已经表明，年轻的解离神经元培养物的自发活动可以被描述为由于噪声活动的定位而引起的高度不均匀的成核和前沿传播的过程，即，噪声聚焦然而，噪声积累的机制，导致成核的基本理解仍然是一个开放的基本问题。在这里，我们提出了一个最小的动态模型称为随机群体渗流，可以解释所观察到的现象，同时提供了一个强大的理论框架。该模型再现了一阶和二阶相变的爆发动力学和神经元雪崩分别，并捕捉到深刻的影响度量相关性的网络拓扑结构上的动态。我们的研究结果的其他系统，如在传播传染病和谣言的应用进行了讨论。
2020-10-30 cond-mat.stat-mech q-bio.NC
Microfluidic cell engineering on high-density microelectrode arrays for assessing structure-function relationships in living neuronal networks
分离培养的神经元网络与细胞工程技术相结合，为建设性地探索活神经元网络的结构与功能之间的关系提供了一个关键平台。在这里，我们制造了定义的神经元网络具有高密度微电极阵列（HD-MEA），一个国家的最先进的电生理工具，用于记录神经活动与高空间和时间分辨率的模块化架构。我们首先建立了一个表面涂层协议，使用细胞允许的水凝胶稳定地连接聚二甲基硅氧烷微流体膜上的HD-MEA。然后，我们记录了工程神经元网络的自发神经活动，这揭示了工程神经元网络的一个重要特征-模块化结构通过减少空间隔离模块之间的过度神经相关性来增强功能复杂性。这项研究的结果突出了HD-MEA记录与细胞工程技术相结合的影响，作为一种新的工具，在神经科学建设性地评估神经元网络的结构-功能关系。
2022-05-11 q-bio.NC
Reservoir Computing Model For Multi-Electrode Electrophysiological Data Analysis
本文提出基于储备池计算网络（RCN）的计算模型，通过解码神经元网络电生理时空数据重建宏观域网络结构，可用于研究神经元培养物功能及模拟网络对外部刺激的响应。
2023-09-12 cs.ET physics.bio-ph q-bio.NC
The Physics of Living Neural Networks
技术的改进与神经元网络的理论和概念方法的演变相结合，为培养活神经元提供了一个新的视角。组织和连通性与信息等其他物理量一起被定量地衡量，并与功能联系起来。在这篇评论中，我们首先讨论了一些这些进展，使结构方面的说明。然后，我们讨论两个最近的实验模型，产生一些概念上的简单。一维网络可以与分析模型进行精确的定量比较，例如传播和信息传输。一个二维的神经网络提供了定量信息的连接培养的神经元。作为体外网络的基本特征出现的物理量是传播速度、突触传递、信息产生和容量。神经元器件的潜在应用进行了讨论。
2010-07-30 cond-mat.dis-nn physics.bio-ph q-bio.NC
Emergence of Deviance Detection in Cortical Cultures through Maturation, Criticality, and Early Experience
本研究追踪体外皮质培养物的偏差检测发育，发现其随回路成熟内在涌现，临界性可稳定放大该功能，早期奇异球经验会强化偏差通路但降低检测指数，为预测编码机制和类脑人工系统设计提供参考。
2025-10-01 q-bio.NC
Statistical Inference of Functional Connectivity in Neuronal Networks using Frequent Episodes
从多神经元数据流中识别大脑活动的时空网络结构是神经科学中最大的挑战之一。在一组神经元中重复精确定时的活动模式可能表明底层神经组织中存在微电路。频繁发作发现，一个时间数据挖掘框架，最近已被证明是一个计算效率高的方法，计数出现这样的模式。在本文中，我们提出了一个框架，以确定当计数是统计上显着的建模计数过程。我们的模型允许直接估计神经元之间功能连接的强度，并且比之前发布的方法具有更高的分辨率。它还可以用来根据神经元网络的强度对在神经元网络中发现的模式进行排名，并开始重建产生尖峰数据的网络的图形结构。我们验证了我们的方法模拟数据和目前的分析模式中发现的数据培养的皮层神经元。
2009-02-22 cond-mat.dis-nn cs.DB q-bio.NC
Nanodiamonds-induced effects on neuronal firing of mouse hippocampal microcircuits
荧光纳米金刚石（FND）是碳基纳米材料，可以有效地结合光学活性的光致发光中心，如氮空位复合物，从而使它们成为光学生物标记和药物递送剂的有前途的候选者。FND表现出明亮的荧光，没有光漂白，结合高摄取率和低细胞毒性。针对FNDs对神经元功能的干扰，本文研究了它们对培养的海马神经元的影响，监测整个网络的发育以及单个神经元的电生理特性。我们观察到，FND急剧降低抑制性（从1.81 Hz至0.86 Hz）和兴奋性（从1.61 Hz至0.68 Hz）的微小突触后电流的频率，并一致降低动作电位（AP）的放电频率（由36%），通过微电极阵列测量。相反，爆发同步被保留，以及自发抑制和兴奋事件的幅度。电流钳记录显示，与AP列车的高频率（快速尖峰）与神经元响应与列车的低频（慢尖峰）的神经元的比例是不变的，这表明FND施加了类似的行动神经元亚群。在单细胞水平，体细胞AP（“扭结”）的快速发作显着减少，在FND处理的神经元，这表明轴突和树突成分的贡献减少，同时保持神经元的兴奋性。
2018-03-02 physics.bio-ph q-bio.NC
The functional structure of cortical neuronal networks grown in vitro
我们应用微电极阵列测量的动作电位时间序列的信息论处理，以估计哺乳动物神经元细胞组装体{ \it在体外}的连接。我们通过测量两个神经元的脉冲序列之间的互信息来推断它们之间的连通性。此外，我们测量任何两个脉冲序列的第三个细胞的活动条件下，作为一种手段来识别和区分类的功能连接之间的三个神经元之间的高点多信息。使用一个有条件的三细胞措施消除了一些解释的缺点，成对的互信息和揭示到任何三个细胞的功能连接安排。我们分析了由此产生的连接图在其他复杂网络的光，并表明，尽管他们的{ \it离体}的发展，来自培养的神经组件的连接图是类似于其他生物网络，并显示非平凡的结构，在聚类系数，网络直径和混合。具体来说，我们表明，这些网络是弱dispertative小世界图，显着不同的随机图具有相同程度的结构。我们希望我们的分析是有用的，在确定各种各样的复杂网络的计算图案，来自时间序列数据。
2007-03-07 cond-mat.dis-nn q-bio.NC
A Time-Resolved Framework for Quantifying Neuronal Network State Transitions
University of Trento（特伦托大学）
提出一个多参数时间分辨分析框架，结合组合分析分解电极级状态，以揭示常规方法难以检测的细微瞬态网络反应，并在药理学和光遗传学干预下验证其有效性。
2026-10-07 q-bio.NC q-bio.QM
Bridging integrated information theory and the free-energy principle in living neuronal networks
The University of Tokyo（东京大学）；International Research Center for Neurointelligence (WPI-IRCN), The University of Tokyo Institutes for Advanced Study (UTIAS)（东京大学高等研究院神经智能国际研究中心（WPI-IRCN））
该研究以活神经元网络为对象，分析发现解离神经元培养物的信念更新与整合信息相关，通过实验和伊辛模型揭示了整合信息理论与自由能原理的经验联系。
2026-07-30 q-bio.NC
Self-organized criticality in single neuron excitability
我们提出的实验和理论的论点，在单个神经元水平，表明神经元响应波动反映了一个过程，神经元的位置附近的过渡点，分离兴奋和不兴奋的阶段。这一观点是支持的动力学特性的系统中观察到的实验中分离培养的皮层神经元，以及由自组织临界性和膜兴奋性生物物理学的结构之间的理论映射。
2013-08-07 physics.bio-ph q-bio.NC
Neuronal growth on high-aspect-ratio diamond nanopillar arrays for biosensing applications
该研究构建大规模单晶金刚石纳米柱阵列，证明原代小鼠海马神经元可在其表面功能性生长并与柱顶紧密接触，为高分辨率、无标记量子神经传感平台奠定基础。
2022-11-22 physics.app-ph q-bio.NC quant-ph
Modular architecture facilitates noise-driven control of synchrony in neuronal networks
本研究针对神经科学中网络架构与外部扰动如何调控同步性的难题，结合神经工程实验与模型，揭示模块化架构下外部噪声通过降低突触资源、增加模块间作用随机性促进去同步的机制，并构建介观模型阐明异步输入调控结构化网络动力学的原理。
2022-05-21 q-bio.NC
Long anisotropic absolute refractory periods with rapid rise-times to reliable responsiveness
不应性是可兴奋元件（诸如神经元）的基本性质，其指示在给定时滞中再兴奋的概率，并且通常与诱发尖峰之后的神经元超极化相关联。在这里，我们测量的不应期（RP）的神经元培养物，并观察到，平均各向异性绝对RP可以超过10毫秒，其尾部20毫秒，独立于一个大的刺激频率范围。它比预期的长一个数量级，与衰减膜电位时标相当。随后是仅约1毫秒的急剧上升时间（相对RP），以完成响应。细胞外刺激的结果在更长的绝对RP比单独的细胞内的，和一对细胞外刺激从两个不同的路线表现出不同的绝对RP，这取决于它们的顺序。我们的研究结果表明，神经元是一个准确的兴奋元素，不同的RP不能仅仅归因于胞体，并意味着不同的刺激途径和树突之间的快速相互作用。进一步阐明神经元的计算能力和它们与适应机制的相互作用是必要的。
2022-01-03 physics.bio-ph q-bio.CB q-bio.NC
Evolving spiking neuron cellular automata and networks to emulate in vitro neuronal activity
神经启发的模型和系统在非传统计算中具有巨大的应用潜力。通常，生物神经元的机制在模拟或物理系统中被建模或模仿，以试图利用大脑的一些计算能力。然而，在神经系统中起作用的生物机制是复杂的，难以捕捉和设计;因此，转向数据驱动的方法将神经行为的特征转移到人工基质上会更简单。在本研究中，我们使用了进化算法（EA），以产生尖峰神经系统，模仿生物神经元在体外的行为模式。这种方法的目的是开发一种方法，生产能够表现出复杂的行为，可能适合用作计算基板的模型。我们的模型能够产生一定程度的网络范围内的同步，并显示出一系列行为，这取决于用于其进化的目标数据，这些数据来自一系列神经元培养密度和成熟度。表现最好的模型的基因组表明，模型中连接的兴奋性和密度在决定所产生活动的复杂性方面起着重要作用。
2021-10-15 cs.NE q-bio.NC
AMPA, NMDA and GABAA receptor mediated network burst dynamics in cortical cultures in vitro
本工作研究了兴奋性AMPA、NMDA和抑制性GABAA受体介导的离体新生大鼠皮层神经元网络的动态变化。在不同的药理学条件下，用59个平面电极同时记录细胞外网络范围的活性。我们分析了基线和AMPA受体（AMPA-R）或NMDA受体（NMDA-R）驱动的活动之间，以及后一种状态和去抑制活动之间的整体网络活动和网络范围的爆发频率的变化。此外，我们还研究了神经网络修饰爆发的时空结构和网络爆发过程中电极的募集。我们的研究结果表明，AMPA-R和NMDA-R受体在网络动力学中具有明显不同的作用。AMPA-R在发起网络范围的突发方面具有更大的优势。因此，NMDA-R保持已经启动的活动。GABAA受体（GABAA-Rs）在爆发期间比NMDA-R驱动的活性更强烈地抑制AMPA-R驱动的网络活性。
2018-02-01 q-bio.CB q-bio.NC
Brain experiments imply adaptation mechanisms which outperform common AI learning algorithms
几十年来，研究人员试图模仿大脑的功能，在神经科学和人工智能之间架起了桥梁;然而，实验神经科学并没有直接推动机器学习领域的发展。在这里，使用神经元培养，我们证明，增加训练频率加速神经元的适应过程。该机制在人工神经网络上实现，其中局部学习步长对于连贯的连续学习步骤增加，并在手写数字的简单数据集MNIST上进行测试。基于我们的在线学习结果和一些手写示例，大脑启发算法的成功率大大超过了常用的机器学习算法。我们推测，这种从缓慢的大脑功能到机器学习的新兴桥梁将在有限的例子下促进超快速决策，这在人类活动，机器人控制和网络优化的许多方面都是现实。
2020-04-23 physics.bio-ph q-bio.NC
Calcium and synaptic dynamics underlying reverberatory activity in neuronal networks
持续的活动被假定为驱动神经网络可塑性和学习。为了研究其潜在的细胞机制，我们开发了一种生物药理学上易于处理的模型，该模型解释了短期持续活动的出现、维持和最终终止。使用该模型，我们再现了在培养的海马神经元的小（50-100个细胞）网络中观察到的混响活动的特征，例如多突触电流簇的出现，典型的簇间间隔，混响的典型持续时间，以及对细胞外离子组成变化的响应。该模型依赖于动作电位触发的残余突触前钙，我们认为这在维持混响中起着重要作用。我们发现，混响活动是由增强的异步发射器释放突触前终端，这本身取决于残留的突触前钙的动态。因此，异步释放，而不是一个“突触噪声”，可以在网络动态中发挥重要作用。此外，我们发现，一个快速的时间尺度突触抑制是负责振荡网络激活混响期间，而一个缓慢的时间尺度抑郁症的发作导致混响的终止。我们的模型的简单性，使一些预测证实了实验操作的额外分析。
2007-06-12 q-bio.NC q-bio.PE
Active Inference and Intentional Behaviour
Wellcome Trust Centre for Neuroimaging, Institute of Neurology, University College London（伦敦大学学院神经学研究所惠康神经影像中心）；VERSES AI Research Lab（VERSES人工智能研究实验室）；RIKEN Center for Brain Science（理化学研究所脑科学中心）；Nuffield Department of Clinical Neurosciences, University of Oxford（牛津大学纳菲尔德临床神经科学系）；IITB-Monash Research Academy（印度理工学院孟买分校-莫纳什大学研究学院）；Monash Biomedical Imaging, Monash University（莫纳什大学生物医学影像中心）；Cortical Labs（皮质实验室）
该研究基于自由能原理，在主动推理框架下形式化定义反应性、感知性和意向性行为，通过模拟神经元培养物玩Pong及机器学习基准实验，验证归纳式主动推理下适应性行为涌现更高效。
2023-12-16 cs.LG q-bio.NC
Reconstruction of network structures from repeating spike patterns in simulated bursting dynamics
神经元网络中尖峰脉冲序列的重复模式被认为是网络拓扑结构重建的有用工具。在一个具有不同物理连接拓扑结构（从随机到无标度）的生理现实模型中模拟了混响，研究了模式匹配方法在从网络动力学重构网络拓扑结构中的有效性。仿真结果表明，从重复的尖峰模式重建的功能网络可能与原始的物理网络有很大的不同，甚至全局属性，如度分布，也不总是可以恢复。然而，模式匹配方法可以有效地识别网络中的枢纽。由于混响的形式是完全不同的网络与没有枢纽，混响的形式与重建的重复尖峰模式可能提供一个可靠的方法来检测枢纽神经元文化。
2014-07-12 q-bio.NC
An information-theoretic framework to measure the dynamic interaction between neural spike trains
了解多个神经元同时记录的脉冲序列之间的相互作用模式是神经科学的一个重要课题。然而，尚未建立评估这些相互作用的最佳方法，因为现有方法要么不考虑脉冲序列的固有点过程性质，要么基于参数假设，如果不满足，则可能导致错误的推断。这项工作提出了一个框架，接地在信息动力学领域，无模型，连续时间估计的无向（对称）和定向（因果）之间的相互作用对脉冲序列。该框架将两个点过程X和Y之间动态交换的全部信息分解为X和Y的历史之间的动态互信息（dMI）加上沿方向X->Y和Y->X的转移熵（TE）的和。最近的工作，推导出理论表达式和一致的估计TE在连续时间的基础上，我们开发的算法，有效地估计所有措施，在我们的框架，通过最近邻统计。这些算法在独立和耦合脉冲序列过程的模拟中进行了验证，显示了dMI和TE在评估无向和定向相互作用时的准确性，即使是弱耦合和短实现，并证明了连续时间估计的优越性。然后，在一个真实的数据场景的记录从体外制备的自发生长的皮层神经元，在那里我们显示的能力，dMI和TE，以确定如何无向和定向脉冲序列相互作用的网络通过成熟的神经元文化改变其拓扑结构的框架的有用性。
2020-12-15 q-bio.NC
Spike Avalanches Exhibit Universal Dynamics across the Sleep-Wake Cycle
在细胞培养物和切片以及麻醉和清醒的大脑中观察到了尺度不变的神经元雪崩，这表明大脑在临界状态附近运行，即雪崩传播和灭绝之间的狭窄范围内。从理论上讲，临界性为大脑的行为提供了许多理想的特征，优化了计算能力，信息传输，对感官刺激的敏感性和记忆库的大小。然而，在自由行为（FB）动物的神经元雪崩的彻底表征仍然缺失，从而提高了怀疑他们的脑功能的相关性。为了解决这个问题，我们采用长期植入的多电极阵列（MEA）记录雪崩的尖峰从大脑皮层（V1和S1）和海马（HP）的14只大鼠，因为他们自发地穿越觉醒-睡眠周期，探索新的对象或进行麻醉（AN）。然后，我们模拟尖峰雪崩，以评估其统计稀疏MEA采样的影响。我们发现，穗雪崩的大小分布是很好的拟合对数正态分布在FB动物，和截断的权力法律在AN组。FB数据的特点还在于多个关键功能兼容的临界在时间域中，如1/f谱和长期相关性，通过去趋势波动分析测量。这些特征在清醒、慢波睡眠和快速眼动睡眠中非常稳定，但在麻醉期间会崩溃。同样，等待时间分布服从一个单一的标度函数在所有的自然行为状态，但不是在麻醉期间。从V1、S1和HP记录的神经元集合的结果是等同的。总而言之，这些数据提供了行为和大脑临界性之间的全面联系，揭示了所有主要行为中尖峰雪崩的独特尺度不变机制。
2011-01-10 physics.data-an 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
Modelling the brain as a n Apollonian network
活的神经元网络表现出雪崩模式的活动，实验发现在器官型培养。此外，形态学的实验研究表明，神经元形成了一个类似小世界的连接网络，可能具有非常高的连接度。在这里，我们研究了一个最近的模型的基础上自组织临界性，它由一个电网络阈值发射和活动依赖性突触强度。我们研究的模型上的无标度网络，阿波罗网络，它提出了许多功能的神经元系统。该系统表现出幂律分布的雪崩活动。的电信号的功率谱的分析再现非常鲁棒的指数为0.8的幂律行为，实验测得的脑电图（EEG）的频谱。的指数被发现是相当稳定的初始配置和强度的塑料重塑，这表明普遍适用于广泛的一类大脑模型。
2007-01-27 q-bio.NC
Astrocyte control bursting mode of spiking neuron network with memristor-implemented plasticity
本文研究星形胶质细胞与忆阻器可塑性如何共同调控脉冲神经网络的爆发与异步动力学，发现星形胶质细胞对兴奋性突触的调控可恢复正常的爆发模式。
2023-11-30 q-bio.NC
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
Biological neurons act as generalization filters in reservoir computing
本研究结合光遗传学与钙成像技术，发现模块化生物神经元网络具备短期记忆与分类能力，可作为泛化滤波器提升储层计算性能并支持迁移学习，为理解生物信息处理与构建物理储层系统提供依据。
2022-10-06 q-bio.NC stat.ML
