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
A decaying factor accounts for contained activity in neuronal networks with no need of hierarchical or modular organization
网络所代表的系统中负责竞争活动的机制在各种现象中至关重要，如影响神经网络的癫痫等疾病，以及社交网络中的信息传播。第一个解释包含活动的模型包括触发和抑制过程，但它们不能应用于明显不存在抑制的社交网络。最近的一个模型表明，包含的活动可以实现，而不需要抑制过程提供的网络细分模块（社区）。在本文中，我们引入了一个新的概念，启发了Hebbian理论，通过将动态的基础上衰减的活动在一个随机游走机制的节点活动优先达到活动争用。在适当范围内选择衰减系数后，我们观察到所有测试网络（即随机网络、Barabasi-Albert网络和地理网络）的持续活动。这一发现的一般性得到证实，表明模块化不再需要，如果集成和消防动力学的基础上的动力学纳入衰减因子。总之，这些结果提供了一个原则证明，持久的，受约束的网络激活可能会发生在没有任何特定的拓扑结构。这可能是神经元活动不会扩展到整个神经元网络的原因，即使没有特殊的拓扑组织存在。
2012-09-24 physics.bio-ph physics.soc-ph q-bio.NC
Kuramoto model for excitation-inhibition-based oscillations
仓本模型（Kuramoto model，KM）是一个研究大量振荡器中节律活动出现的理论范式。节律发生的一个显著例子是大型神经元网络中兴奋（E）和抑制（I）细胞之间的反馈回路。然而，虽然EI反馈机制在产生脑振荡中起着核心作用，它仍然未被探索是否KM有足够的生物现实主义来描述it.here我们得到一个两个人口KM，充分占EI为基础的神经元节律的发病，作为原来的KM，在很大程度上是解析可解。我们的结果为分析大规模神经元振荡提供了一个强有力的理论工具。
2018-06-13 nlin.AO nlin.CD q-bio.NC
Mathematical models for sleep-wake dynamics: comparison of the two-process model and a mutual inhibition neuronal model
睡眠对于大脑和身体的维持是必不可少的，然而睡眠的许多特征知之甚少，数学模型是探索所提出的生物机制的重要工具。最著名的睡眠调节数学模型，双过程模型，通过两个振荡器来模拟睡眠-觉醒周期：昼夜节律振荡器和稳态振荡器。另一种较新的模型考虑了睡眠促进神经元和由稳态和昼夜节律过程调节的上升唤醒系统的相互抑制。在这里，我们展示了这两个模型之间的基本相似之处。的影响说明了两个重要的睡眠-觉醒现象。首先，我们证明了在两过程模型中，不同数量的每日睡眠事件之间的转换发生在放牧分叉处，这为数值结果提供了理论基础，表明许多哺乳动物的睡眠模式可以用相互抑制模型来解释。其次，我们表明，当睡眠剥夺扰乱了睡眠-觉醒周期，表面上不同的措施，在两个模型中的嗜睡是密切相关的。这两个模型的数学相似性的演示是有价值的，因为它不仅允许一些功能的两个过程模型进行生理解释，但它也意味着从研究的两个过程模型获得的知识可以用来告知相互抑制模型的理解。这一点很重要，因为相互抑制模型及其扩展正越来越多地被用作理解各种睡眠-觉醒现象的工具，例如最佳转换模式的设计，但它所使用的与昼夜节律和稳态过程相关的参数值与在双过程模型的背景下通过实验测量的参数值非常不同。
2014-07-14 q-bio.NC
Hopf Bifurcation in Mean Field Explains Critical Avalanches in Excitation-Inhibition Balanced Neuronal Networks: A Mechanism for Multiscale Variability
皮层神经回路在单个神经元中显示出高度不规则的尖峰，但在群体水平上显示出大规模的集体放电、振荡和临界雪崩，所有这些都对信息处理具有重要的功能。理论上，兴奋和抑制输入的平衡被认为是解释尖峰不规则性和临界雪崩可能源于潜在的相变。然而，这些多层次的动态方面的神经回路的理论和解仍然是一个悬而未决的问题。在这里，我们研究兴奋-抑制（E-I）平衡的神经元网络与生物现实的突触动力学。它可以保持不规则的尖峰动态与不同水平的同步和临界雪崩附近出现的同步过渡点。我们提出了一种新的半解析平均场论来推导控制网络宏观动力学的场方程。结果表明，网络的E-I平衡态表现为不规则的个体尖峰，具有宏观稳定态的特征，宏观稳定态可以是不动点，也可以是周期运动，其跃迁由宏观场中的Hopf分岔预测.此外，通过对公开数据的分析，我们发现在离体小鼠脑片的自发发放活动中，不规则发放和临界雪崩共存，表明了所观察到的现象的普遍性。我们的理论揭示了允许复杂的神经活动在不同的时空尺度共存的机制，并阐明了神经系统的临界性的可能起源。这也为分析E-I平衡网络的宏观动力学及其与微观对应物的关系提供了一种新的工具，这对于大规模的皮层动力学建模和计算是有用的。
2020-07-04 cond-mat.dis-nn q-bio.NC
Phase-bistability between anticipated and delayed synchronization in neuronal populations
两个单向耦合的动态系统在发送端-接收端的配置中可以以非零相位滞后同步。特别地，如果接收器（R）也接收延迟的负自反馈，则系统可以表现出以负相位滞后为特征的预期同步（AS）。最近，AS被证明发生在皮质样神经元群体之间，其中自我反馈由抑制性突触介导。在这种生物学上合理的情况下，从通常的延迟同步（DS，具有正相位滞后）到AS的过渡可以通过接收器群体中的抑制电导来介导。在这里，我们表明，依赖于兴奋性和抑制性突触电导之间的关系，系统也可以表现出预期和延迟同步之间的相位双稳态。此外，我们表明，在接收器和突触电导的噪声量可以调解从稳定的锁相过渡到一个稳定的制度，并最终到相位漂移（PD）。我们认为，我们的尖峰神经元群体模型可能是潜在的有用的研究相位双稳态相关的皮层区域的感知。
2020-08-27 physics.bio-ph q-bio.NC
Balanced Excitation and Inhibition are Required for High-Capacity, Noise-Robust Neuronal Selectivity
Columbia University（哥伦比亚大学）；Edmond and Lily Safra Center for Brain Sciences（埃德蒙和莉莉·萨弗拉脑科学中心）；Racah Institute of Physics（拉卡物理研究所）；The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学）；Center for Brain Science（脑科学中心）；Harvard University（哈佛大学）
大脑皮层中的神经元和网络必须在多种噪声源的情况下可靠地运行。为了评估输入和输出噪声的影响，我们确定了单神经元刺激选择性反应的鲁棒性，以及执行记忆任务的神经元网络的吸引子状态的鲁棒性。我们发现，输出噪声的鲁棒性要求突触连接处于平衡状态，其中兴奋和抑制都很强，并且在很大程度上相互抵消。我们评估了这种制度存在所需的条件，并确定在其中运行的网络的属性。一个合理的突触可塑性规则的学习，平衡权重配置。我们的理论预测的兴奋性和抑制性突触的数量最大化的编码能力的平衡网络的传入激活的一个给定的统计的最佳比例。以前的工作表明，平衡的网络放大时空变异性，并占观察到的异步不规则状态。在这里，我们提出了一种新型的平衡网络，它放大了撞击信号中的微小变化，并从学习中自动出现，以鲁棒地执行神经元和网络功能。
2017-05-03 cond-mat.dis-nn cs.LG cs.NE
A high-efficiency model indicating the role of inhibition in the resilience of neuronal networks to damage resulting from traumatic injury
针对创伤性脑损伤导致的局灶性轴突肿胀对神经元网络信号传输的影响，研究提出一种高效算法重现脉冲序列过滤特性，发现添加突触前抑制性神经元可增强或维持网络处理保真度。
2023-04-01 math.DS q-bio.NC
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
Firing regulation of fast-spiking interneurons by autaptic inhibition
大脑中的快速尖峰（FS）中间神经元通过强大的抑制性GABA能自适应连接而自我神经支配。通过计算机模拟，我们研究了自感应抑制如何调节这些中间神经元的放电反应。我们的研究结果表明，autaptic抑制既提高了动作电位产生的电流阈值，以及调制FS中间神经元的输入输出增益。自适应传输延迟被认为是控制FS中间神经元放电模式和确定多稳定区域的关键参数。此外，我们观察到，神经元噪声影响FS中间神经元的自发抑制放电调节，并扩大其动态范围的编码输入。重要的是，autaptic抑制调制噪声诱导的FS中间神经元的不规则放电，使得相干放电出现在最佳autaptic抑制水平。我们的研究结果揭示了自发抑制在驯服FS中间神经元放电动力学中的功能作用。
2016-06-04 q-bio.NC
Nonnormal amplification in random balanced neuronal networks
在皮层网络的动力学模型中，递归连接可以以两种不同的方式放大网络的输入。一种是由连接矩阵W中的近临界本征值的存在引起的，沿着相应的本征向量产生大但缓慢的活性波动（动力学减慢）。另一个依赖于W是非正态的，这使得网络活动沿着特定方向进行大而快的偏移。在这里，我们调查的权衡之间的非正常放大和动态放缓的自发活动的大型随机神经元网络的兴奋性和抑制性神经元。我们使用W的舒尔分解来分离两种放大机制。假设线性随机动力学，我们推导出一个精确的表达式的预期量的纯非正常放大。我们发现，放大是非常有限的，如果动力学慢必须保持弱。我们的结论是，要实现强大的瞬态放大，几乎没有放缓，连接必须结构化。我们表明，同一类型的神经元之间的单向连接与不同类型的神经元之间的相互连接，允许放大已经在快速的动力学制度。最后，我们的研究结果还揭示了抑制完全抵消兴奋的平衡网络与抑制占主导地位的平衡网络之间的差异。
2012-04-13 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
Interacting Hawkes processes with multiplicative inhibition
在目前的工作中，我们介绍了一般类的平均场相互作用的非线性Hawkes过程建模两个神经元群体之间的相互作用，一个兴奋和抑制。该模型包括两个功能：抑制，这作为一个乘法因子的兴奋性人口的强度和添加剂从兴奋性神经元到抑制性的反作用。首先，我们给出了一个详细的分析的适定性的相互作用系统，以及它的动力学在大人口。本文的第二个目的是严格分析平均场极限过程的长期行为。我们还提供了数值证据，抑制和反作用可能是负责的极限环在这样的系统中出现。
2021-05-21 math.PR q-bio.NC
Temporal decorrelation of collective oscillations in neural networks with local inhibition and long-range excitation
我们考虑两个神经元网络耦合的长程兴奋性相互作用。伽马频带中的振荡通过局部抑制在每个网络内产生。当长程激发较弱时，这些振荡锁相，相移取决于局部抑制的强度。增加远程激发的强度会通过倍周期或准周期情景诱导向混沌的转变。在混沌状态下，振荡活动经历快速的时间去相关。这些动力学特性的一般性进行评估，在发射率模型，以及在大型网络的电导为基础的神经元。
2007-11-13 cond-mat.dis-nn nlin.CD q-bio.NC
Broadband Macroscopic Cortical Oscillations Emerge from Intrinsic Neuronal Response Failures
宽带自发宏观神经振荡是一种节律性的皮层放电，在上个世纪得到了广泛的研究，但其可能的起源仍有争议。在这项工作中，我们将展示如何宏观振荡出现在完全兴奋的随机网络，没有拓扑约束。我们的实验和理论表明，这些振荡源于违反直觉的基本机制-内在随机神经元响应失败。这些神经元响应故障的特征在于短期记忆，导致神经元之间的合作，导致亚赫兹或几赫兹的宏观振荡，其与高频伽马振荡共存。基于单神经元体外实验和描述网络动力学的朗之万方程的大型网络模拟支持统计网络特性和新兴振荡之间的定量相互作用。结果要求在抑制和外部驱动器的存在下检查这些振荡。
2015-11-01 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.NC
Anticipated Synchronization in a Biologically Plausible Model of Neuronal Motifs
两个完全相同的自主动力系统耦合在一个主从配置可以表现出预期的同步（AS），如果从也收到延迟负自反馈。最近，AS被证明发生在简化的神经元模型的系统中，需要神经元膜电位与其延迟值的耦合。然而，这种偶联没有明显的生物学相关性。在这里，我们提出了一个典型的神经元微电路与标准的化学突触，延迟抑制是由一个中间神经元。在这种生物学上合理的情况下，从延迟同步（DS）到AS的平滑过渡通常发生在抑制性突触电导增加时。当模型参数在生理范围内变化时，这种现象是鲁棒的。由于DS-AS过渡相当于突触前和突触后尖峰时间的反转，我们的结果可能对尖峰时间依赖可塑性模型产生影响。
2011-09-09 physics.bio-ph physics.comp-ph q-bio.NC
A Theoretical Framework for Analyzing Coupled Neuronal Networks: Application to the Olfactory System
确定区域内和区域之间的突触耦合在感觉处理过程中是如何调节的是神经科学中的一个重要课题。电生理记录提供了有关神经尖峰的详细信息，但传统上仅限于特定区域或皮层层。在这里，我们开发了新的理论方法来研究两个大脑区域之间和内部的相互作用，基于同时记录两个区域的尖峰活动的实验测量。通过系统地比较实验获得的尖峰统计数据（有效计算）模型尖峰率统计数据，我们确定的模型参数空间中的区域是一致的实验数据。我们将我们的新技术应用于两个不同区域的双微电极阵列在体记录：嗅球（OB）和前梨状皮质（PC）。我们的分析预测：i）传入区域（OB）内的抑制必须弱于PC内的抑制，ii）从PC到OB的兴奋通常强于从OB到PC的兴奋，iii）从PC到OB的兴奋和PC内的抑制必须都相对强于来自OB的突触前输入。这些预测验证了尖峰神经网络模型的OB-PC途径，满足我们的实验数据的许多限制。我们发现，当派生的关系被违反，尖峰统计不再满足来自数据的约束。原则上，该建模框架可以适用于其他系统，并可用于研究除了网络连接强度之外的其他神经属性之间的关系。因此，这项工作可以作为一个指导，以进一步调查的各种神经属性之间的关系，并在不同的区域在感觉处理。
2017-05-25 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
Pairwise maximum-entropy models and their Glauber dynamics: bimodality, bistability, non-ergodicity problems, and their elimination via inhibition
在最近的神经科学文献中，已经使用成对最大熵模型来预测神经元群体的活动，仅给出神经元活动的时间平均相关性。本文提供的证据表明，成对模型，应用于实验记录，预测双峰分布的人口平均活动，并为一些人口规模的第二模式峰值在高活动，与90%的神经元人口活跃的时间窗口内的几毫秒。这种双峰性有几个不良后果：1。鉴于观察到的神经元活动，两种模式的存在是不现实的。2.从神经生物学的角度来看，对高活动模式的预测是不现实的。3.玻尔兹曼学习变得非遍历，因此通过这种方法找到的成对模型不是最大熵分布;类似地，通过平均场近似的常见变体解决逆问题也有同样的问题。4.与模型相关的Glauber动力学要么是不切实际的，要么不反映成对模型的分布。这种双峰性首先证明了一个实验数据集，包括159个神经元的活动记录从猕猴的运动皮层。使用一个减少的最大熵模型，然后提供证据表明，这种双峰影响典型的神经记录的人口规模的几百个或更多的神经元。作为一种方法来消除双峰及其随之而来的问题，提出了一种修改的成对模型，其中-最重要的-有一个相关的成对Glauber动力学。由于最小的不对称抑制，该模型避免了双峰性。它可以被解释为具有特定先验的最小相对熵模型，或具有附加约束的最大熵模型。
2016-05-16 q-bio.NC
A Dynamical Blueprint for Brain State Organization
University of Exeter（埃克塞特大学）
通过识别一个几何结构，揭示了神经元网络动态状态涌现和转换的组织原理，并证明兴奋-抑制平衡调控振荡、双稳态和上下状态之间的转换。
2026-06-24 math.DS q-bio.NC
Inhibitory loop robustly induces anticipated synchronization in neuronal microcircuits
我们研究了两个兴奋性耦联神经元之间的同步化特性的抑制环介导的interneuron的存在。动态抑制与噪声一起独立地应用于每个神经元，提供神经元基序的动态中的相位多样性。我们发现，耦合强度和外部噪声之间的相互作用控制的神经元之间的相位关系，在一个反直观的方式。对于主从配置（单向耦合），我们发现，从可以预期的主，平均而言，如果从受到抑制反馈。在这种称为预期同步（AS）的非常规机制中，突触后神经元的相位相对于突触前神经元的相位提前。我们还表明，AS制度的生存，即使在存在不平衡的双向兴奋性耦合。此外，对于对称的相互耦合的情况下，受抑制回路的神经元在相位上领先。
2016-09-14 q-bio.NC
Critical excitation-inhibition balance in dense neural networks
最近的证据表明，大脑动力学的临界性，在人工神经网络的“混沌边缘”相变是新的兴趣。统计力学传统上研究这种转变与连接$k$作为控制参数和一个完全平衡的兴奋抑制比。虽然在这些模型系统中发现临界连通性很低，通常在$k=2$左右，这对自然系统来说是不现实的，但最近的一项研究利用兴奋抑制比作为控制参数，发现了一个新的、几乎与度无关的临界点。然而，新的相变伴随着网络中不自然的高水平活动。在这里，我们研究随机神经网络的附加属性（i）高聚类系数和（ii）神经元，仅仅是兴奋性或抑制性，一个突出的自然神经元的属性。因此，我们观察到一个额外的临界点，网络具有大的连接，无论度分布，表现出低活动水平，以及与神经元脑网络相比。
2019-07-03 cond-mat.dis-nn q-bio.NC
The effect of the excitatory feedback in anticipated synchronization and phase bistability regimes in neuronal populations
Universidade Federal de Alagoas（阿拉戈阿斯联邦大学）；Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos IFISC (CSIC-UIB), Universitat de les Illes Balears（巴利阿里群岛大学）；Florida Atlantic University（佛罗里达大西洋大学）
本研究探讨兴奋性反馈对两个类皮层神经元群体相位关系的影响，发现预期同步和双稳态相位在双向耦合下仍鲁棒，还揭示了从预期同步到延迟同步的转变路径及丰富相位关系，表明固定结构连接可支持功能动态快速重构。
2026-08-18 physics.bio-ph q-bio.NC
Distinct dynamical behavior in Erdős-Rényi networks, regular random networks, ring lattices, and all-to-all neuronal networks
神经元网络动力学依赖于网络结构。在本文中，我们研究了网络拓扑结构如何支持神经网络中不同动力学行为的出现。特别是，我们考虑神经网络动力学的Erdens-Rényi（ER）网络，规则随机（RR）网络，环格，和所有的网络。我们解析地解决了随机二进制状态神经元在所有的网络拓扑结构，除了环格的神经网络模型。鉴于除了网络结构之外，所有四种模型都是等价的，这使我们能够理解网络结构在神经网络动力学中的作用。虽然ER和RR网络具有相似的相图，但我们在全对全网络中发现了惊人不同的相图。神经元网络动力学不仅在某些参数范围内是不同的，而且它也经历了不同的分叉（与全对全网络相比，ER和RR中的分叉库更丰富）。这表明，局部异质性之间的比率兴奋和抑制起着至关重要的作用，涌现动力学。此外，我们还观察到ER和RR网络之间的一个细微差异，即ER网络在较低的噪声水平下比RR网络经历神经元活动跳跃，这可能是由于ER网络的程度异质性在RR网络中不存在。最后，RR网络和环格网络振荡之间的比较表明，小世界性质在维持稳定的网络振荡的重要性。
2019-02-05 q-bio.NC
Dynamical Responses to External Stimuli for Both Cases of Excitatory and Inhibitory Synchronization in A Complex Neuronal Network
为了研究对外部刺激的动态响应如何取决于突触耦合类型，我们考虑两种类型的兴奋性和抑制性同步（即，通过突触兴奋和抑制的同步）在兴奋性规则尖峰（RS）锥体神经元和抑制性快速尖峰（FS）中间神经元的复杂小世界网络中。对于这两种情况下的兴奋性和抑制性同步，突触耦合的动态响应外部时间周期刺激$S(t)$（施加到一部分神经元）的影响进行了研究，通过改变驱动幅度$A$的$S(t)$。对于兴奋性和抑制性耦合的两种情况，受刺激的神经元被锁相到外部刺激。另一方面，对未受刺激的神经元的刺激效应取决于突触耦合的类型。外部刺激$S(t)$对兴奋性非刺激RS神经元产生建设性影响（即，它在未受刺激的亚群中引起外部锁相），而$S(t)$对抑制性未受刺激的FS中间神经元产生破坏性作用（即，它打破了未受刺激的子群体中的原始抑制同步）。由于$S(t)$的这些不同效应，动态响应的类型和程度（例如，同步增强或抑制），其特征在于动态响应因子$D_f$（由存在和不存在刺激时的同步程度的比率给出），被发现以明显不同的方式变化，这取决于突触耦合类型。此外，我们还测量的“交叉相关”措施$M_c$的两个子群体的刺激和非刺激神经元的动力学之间的匹配程度。随着$A$的增加，在$M_c$的基础上，我们讨论了两个子种群之间的互相关，影响对$S(t)$的动力学响应。
2016-11-28 physics.bio-ph 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
Modelling chronic stress as excitation-inhibition perturbation in recurrent working-memory networks
Leibniz Institute for Resilience Research (LIR)（莱布尼茨韧性研究所）；Institute for Quantitative and Computational Biosciences (IQCB), Johannes Gutenberg University（约翰内斯·古腾堡大学定量与计算生物学研究所）；University Medical Center of the Johannes Gutenberg University（约翰内斯·古腾堡大学医学中心）
通过递归神经网络模拟慢性压力导致的抑制性主导，发现增强的抑制-兴奋突触是核心机制，并揭示弹性训练以牺牲泛化能力为代价维持任务表现。
2026-08-18 q-bio.NC
Ensemble Inhibition and Excitation in the Human Cortex: an Ising Model Analysis with Uncertainties
成对最大熵模型，也被称为伊辛模型，已被广泛用于分析神经元的集体活动。然而，在文献中仍然存在争议，似乎不一致的结果，其意义是不清楚，由于缺乏可靠的误差估计。因此，我们开发了一种方法，用于准确估计参数不确定性的基础上，在参数空间中使用自适应马尔可夫链蒙特卡罗的主要优化算法的收敛后的随机游动。我们将我们的方法应用于多电极阵列记录在人类颞叶皮层的兴奋性和抑制性神经元在清醒-睡眠周期的尖峰模式。我们的分析表明，伊辛模型捕捉神经元的集体行为比独立的模型在清醒，浅睡眠，和深睡眠时，兴奋性（E）和抑制性（I）神经元建模;忽略I-神经元的抑制作用显着高估E-神经元之间的同步。此外，信息论的测量表明，伊辛模型解释了大约80%-95%的相关性，这取决于睡眠状态和神经元类型。热力学测量显示出临界状态的特征，尽管我们对此持保留态度，因为它可能仅仅是长距离神经相关性的反映。
2018-10-16 cond-mat.dis-nn q-bio.NC q-bio.QM
Excitability across scales: a unifying EI model
KU Leuven（荷语鲁汶大学）；University of Cambridge（剑桥大学）
该研究提出统一的EI模型，结合细胞与群体尺度的兴奋性机制，可产生局域化群体锋电位，揭示细胞尺度变化塑造宏观动力学的机制，为跨尺度神经元兴奋性分析提供可物理解释的方法。
2026-10-12 cs.SY eess.SY q-bio.NC
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
The cell-type specific connectivity of the local cortical network explains prominent features of neuronal activity
在过去的十年中，局部皮层网络的细胞类型特异性连接和活动已经被实验表征到一些细节。与此同时，建模已被建立作为一种工具，将网络结构与活动动态联系起来。虽然可用的连接图已被用于各种计算研究中，模拟活动的突出特点，如自发放电率不匹配的实验结果。在这里，我们表明，不一致性产生的不完整的连接图。我们比较了最全面的地图（汤姆森等人，2002; Binzegger等人，2004）揭示了它们的主要差异：横向采样范围和靶细胞的具体选择。考虑到他们，我们编译一个集成的连接图和分析的本地分层皮层网络的全尺寸模型的模拟统一的地图。模拟的自发活动是异步不规则的，细胞类型特异性自发放电率与清醒动物体内记录一致，包括2/3层兴奋细胞的低比率。类似地，由瞬时丘脑输入诱发的激活模式再现最近的体内测量。模拟结果和实验的对应关系取决于对特定目标类型选择的考虑，从而取决于对大量可用连接数据的整合。细胞类型特定的分层输入结构和前馈和反馈连接的组合揭示了兴奋和抑制的相互作用如何塑造局部皮层网络的自发和诱发活动。
2011-06-28 q-bio.NC
Impact of adaptation currents on synchronization of coupled exponential integrate-and-fire neurons
作者总结：大脑中神经元尖峰的同步与认知功能有关，如感知，注意力和记忆。因此，重要的是要确定神经元的哪些属性影响它们在网络中的集体行为，并了解如何影响。许多皮层神经元的一个显著特征是尖峰频率适应，这是由缓慢的跨膜电流引起的。我们研究了这些适应电流如何影响耦合模型神经元的同步趋势。使用有效的自适应指数积分和火灾（aEIF）模型和生物病理学详细的神经元模型进行验证，我们发现，增加适应电流促进同步的耦合兴奋性神经元在较低的尖峰频率，只要神经元之间的传导延迟可以忽略不计。另一方面，抑制性神经元在存在传导延迟的情况下同步，有或没有适应电流。我们的研究结果强调实用的aEIF模型的神经网络动力学的计算研究。我们的结论是，适应电流提供了在局部兴奋性神经元群体中产生低频振荡的机制，而更快的节律似乎是由抑制而不是兴奋引起的。
2013-10-09 q-bio.NC
Paradoxical phase response of gamma rhythms facilitates their entrainment in heterogeneous networks
不同脑区中产生的不同$γ$ -节律的同步化已经涉及各种认知功能。在这里，我们专注于无处不在的神经元异质性的PING（神经元间网络伽马）和ING（神经元间网络伽马）的同步节奏的影响。节奏的同步性取决于它们的集体相位对外部输入的响应。因此，我们确定了宏观相位响应曲线有限振幅扰动（fmPRC），使用数值模拟的所有到所有的耦合网络的整合和消防（IF）神经元表现出PING或ING节奏。我们表明，内在的神经元异质性可以定性地修改fmPRC。虽然单个IF神经元的相位响应曲线是严格正的（I型），但fmPRC可以是双相的，并表现出两种迹象（II型）。因此，对于PING节律，对兴奋性细胞的外部激励实际上可以延迟网络的集体振荡，即使相同的激励在应用于非耦合神经元时会导致前进。当外部激励通过引起抑制性神经元的额外尖峰来修改网络的内部动力学时，这种自相矛盾的延迟就会出现，其延迟的网络内抑制超过了外部激励引起的即时进展。这些结果解释了内在的异质性如何使PING节奏与周期性强迫或另一个PING节奏在更大范围内的频率不匹配同步。我们证明了一个类似的机制，为ING节奏的同步。我们的研究结果确定了耦合$γ$ -节奏，这可能发挥作用，通过通信通过连贯性的神经信息传递的同步神经元异质性的潜在功能。
2020-12-03 nlin.AO q-bio.NC
Fast Sparsely Synchronized Brain Rhythms in A Scale-Free Neural Network
我们考虑了一个有向Barabási-Albert无标度网络模型，该模型具有相同的入度和出度的对称优先连接，并研究了在快速尖峰Izhikevich中间神经元的抑制性种群中固定连接度的稀疏同步节律的出现。对于快速稀疏同步节律的研究，我们将$J$（突触抑制强度）固定在足够大的值，并通过增加$D$（噪声强度）来研究群体状态。对于小的$D$，与个体神经元的相同群体节律频率$f_p$和平均放电率（MFR）$f_i$的完全同步发生，而对于足够大的$D$，由于个体神经元的间歇性放电，与$f_p > {\langle f_i \rangle}$（$\langle f_i \rangle$：整体平均MFR）的部分同步出现;特别是，$f_p > 4 {\langle f_i \rangle}$的情况被称为稀疏同步。仅对于部分和稀疏同步，MFRs和单个神经元动力学对群体同步的贡献取决于它们的程度而改变，与完全同步的情况不同。因此，单个神经元的动力学揭示了部分和稀疏同步情况下的非均匀网络结构，这与统计均匀随机图和小世界网络的情况相反。最后，我们研究了以下三种情况下网络结构对稀疏同步的影响：（1）对称连接度的变化（2）具有不同入度和出度的新节点的非对称优先连接（3）预先存在的节点之间的优先连接（没有添加新节点）。在这三种情况下，讨论了网络拓扑结构与稀疏同步的关系以及个体动力学对稀疏同步的贡献。
2015-04-13 physics.bio-ph q-bio.NC
Landau-Ginzburg theory of cortex dynamics: Scale-free avalanches emerge at the edge of synchronization
了解不同电生理和神经成像技术记录的复杂神经活动模式的起源、性质和功能意义，是神经科学的核心挑战。这些模式包括神经同步产生的集体振荡，以及由静止期散布的高度异质的活动爆发，称为“神经元雪崩”。“关于这种雪崩的可能的尺度不变性或临界性及其与大脑功能的相关性，已经产生了很多争论。为了阐明这一点，在这里，我们分析了大规模的集体性质的皮层使用介观的方法遵循的原则，朗道-金兹伯格的简约。我们的模型类似于Wilson-Cowan的神经动力学模型，但重要的是，包括随机性和空间;突触可塑性和抑制被认为是可能的调节机制。详细的分析揭示了一个相图，包括向下状态，同步，异步，和向上状态阶段，并揭示了神经元雪崩的经验发现一致复制调整我们的模型同步的边缘。这表明，假定的临界皮质动力学不对应于一个静止到活跃的相变，通常假设在理论方法，但同步相变，在初期振荡和无标度雪崩共存。此外，我们的模型还考虑了向上和向下状态（例如，在深度睡眠期间）。这种方法构成了一个框架，以合理化可能的集体阶段和皮层网络的相变在简单的条款，从而有助于从一个非常广泛的角度阐明大脑功能的基本方面。
2018-01-31 cond-mat.stat-mech nlin.AO physics.comp-ph
