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
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
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
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
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
Single-phase deep learning in cortico-cortical networks
University of Bristol（布里斯托大学）
误差反向传播（backprop）算法仍然是人工神经网络中信用分配问题最常见的解决方案。在神经科学中，目前还不清楚大脑是否可以采取类似的策略来正确地修改其突触。最近的模型试图弥合这一差距，同时与一系列实验观察相一致。然而，这些模型要么无法有效地将错误信号反向传播到多个层，要么需要多阶段的学习过程，这两者都不能让人联想到大脑中的学习。在这里，我们介绍了一个新的模型，爆发皮质-皮质网络（BurstCCN），它解决了这些问题，通过整合已知的属性的皮质网络，即爆发活动，短期可塑性（STP）和树突靶向中间神经元。BurstCCN依赖于通过连接类型特定的STP进行突发复用，以在深层皮层网络内传播类似反向传播的错误信号。这些错误信号在远端树突编码，并诱导突发依赖性可塑性作为兴奋抑制自上而下的输入的结果。首先，我们证明了我们的模型可以使用单阶段学习过程通过多层有效地反向传播错误。接下来，我们通过经验和分析表明，我们模型中的学习近似于反向传播导出的梯度。最后，我们证明了我们的模型能够学习复杂的图像分类任务（MNIST和CIFAR-10）。总的来说，我们的研究结果表明，跨亚细胞、细胞、微电路和系统水平的皮质特征共同构成了大脑中单相高效深度学习的基础。
2022-10-24 cs.LG cs.NE 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
Network events on multiple space and time scales in cultured neural networks and in a stochastic rate model
在体外和体内，皮层网络可以自发地产生各种集体动力学事件，如网络尖峰，向上和向下状态，全局振荡和雪崩。虽然他们中的每一个已经在以前的作品中被不同程度地认可为皮层组织的兴奋性和相关的非线性动力学的表达，他们的决定因素（动力学和建筑）的统一图片是可取的，尚未提供。使用各种统计措施来界定感兴趣的网络事件也部分阻碍了进展。我们在这里提出了一个共同的概率定义的网络事件，适用于培养神经网络的发射活动，突出了网络尖峰，幂律分布雪崩，和指数分布的“准轨道”，这提供了第三种类型的集体行为的共同发生。一个速率模型，包括突触兴奋和抑制没有强加的拓扑结构，突触短期抑制，和有限大小的噪音，占所有这些不同的，共存的现象。我们发现，它们的出现在很大程度上是由附近的振荡不稳定的动态，非线性的可兴奋的行为，导致活动波动的自我放大在很宽的范围内的空间和时间。从这个意义上说，培养的网络动力学是兼容的兴奋-抑制平衡对应于一个轻微的亚临界制度。最后，我们提出并测试了一种方法来推断疲劳过程的特征时间，从观察到的网络的射击率的时间过程。与具有单一疲劳机制的模型不同，培养的网络似乎显示出多个时间尺度，表明不同疲劳机制可能共存。
2015-11-26 q-bio.NC
Network induces burst synchronisation in cat brain
哺乳动物的大脑分为不同的皮质区域，这些区域在解剖学上相互连接，形成执行认知任务的更大网络。猫的大脑皮层由65个区域组成，分为视觉、听觉、躯体感觉-运动和额叶边缘认知区域。我们已经建立了一个网络的网络，其中网络之间的连接，根据在猫皮层区域观察到的连接，旨在研究如何输入驱动同步行为在这个猫脑网络。我们表明，没有外部干扰，它是可以观察到高水平的突发同步几乎所有领域内的神经元之间，除了听觉区。当外部扰动施加到另一个认知区域时，听觉区域的神经元之间会出现突发性同步。这是一个明确的证据，表明大脑中的模式形成和集体行为可能是一个由其他大脑区域在刺激下介导的过程。
2015-03-07 nlin.CD 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
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
Locally embedded presages of global network bursts
神经元群体的自发、同步爆发是神经网络中广泛观察到的现象，其被认为对大脑的功能和功能障碍是重要的。然而，大量神经元之间的全局同步如何从最初的非突发网络状态出现还没有完全理解。在这项研究中，我们开发了一种新的状态空间重建方法结合培养神经元的高分辨率记录。该方法提取确定性的签名即将到来的全球突发在“本地”动态的个别神经元在非突发期间。我们发现，在一个单一的细胞时间序列的本地信息可以比较，甚至优于全球平均场活动预测未来的全球突发。此外，在突发的可预测性的小区间的变化被发现，以反映在非突发期间实现的网络结构。这些发现表明，自组织网络中的局部集中的全球状态转换的早期预警的确定性机制。
2017-03-12 math.DS nlin.CD q-bio.NC
Propagation and synchronization of reverberatory bursts in developing cultured networks
神经系统网络的发展可以表现出自发的同步活动，称为神经爆发，这在功能神经回路的组织中可能很重要。在网络成熟之前，突发的活动水平可以在尖峰活动的初始波浪式传播之后的数百毫秒的周期内反复上升和下降，而突发本身持续数秒。为了研究混响爆发的时空结构，我们在高密度多电极阵列上培养分离的大鼠皮层神经元，记录网络生长和成熟过程中神经活动的动态变化。我们发现，同步性的尖峰显着减少后的初始波和活动变得广泛的空间分布。同步随着系统的回响而恢复，直到突发结束。使用的传播模型，我们推断的spiking活动，随着文化的年龄增加的传播速度。我们进行计算机模拟的系统使用的生理模型的尖峰网络在两个空间维度，并找到参数，再现所观察到的尖峰脉冲的爆发。对模拟动力学的分析表明，突触资源的耗尽导致了突触化。模拟的空间传播动力学与突发过程中的观察结果很好地匹配，并指出突触功效和嘈杂的神经自激活在产生突发形态中的相互作用。
2016-10-18 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
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
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
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
Closed-loop control of a modular neuromorphic biohybrid
神经网络模块化是神经活动控制电路发展的主要挑战。在生理限制下，外部刺激的可达区域可能不同于功能相关区域，需要复杂的间接控制设计。此外，一旦存在稀疏的连接，对一个区域的控制可能会影响其他下游网络的活动。我们解决这些问题，通过开发一个混合装置的皮质文化功能集成的仿生硬件神经网络。这种设计使模块化网络可控性的研究成为可能，而连接性是明确定义的，皮质网络的关键特征是可访问的。使用一个闭环控制来监测耦合混合的活动，我们表明，这两个模块是一致的修改，在宏观以及微观活动水平。无论控制电路是间接串联的还是仅在其中一个模块上独立实现的，控制都有效地影响两侧的活动。因此，这些结果呈现了局部控制干预的全局功能影响。总的来说，这种策略提供了一个实验访问的可控性神经活动不规则性，当嵌入在一个模块化的组织。
2018-02-22 q-bio.NC
Leadership in 2D living neural networks
Eytan和Marom最近表明，大鼠神经元培养物的自发爆发活动包括“首先放电”的细胞，这些细胞始终比其他细胞更早放电。在这里，我们分析了这些神经元的行为，在长期记录的自发活动的大鼠海马和大鼠皮层神经元培养物从三个不同的实验室。我们确定的前兆事件，可能会消退（“小事件”）或可能导致一个全面爆发（“预爆发”）。我们发现，在预爆发的激活通常有第一个神经元（“领导者”），其次是在其附近的本地化响应。局部性在爆发本身中减弱。领导者的长期动态相对稳健，半衰期为23-34小时。文化的刺激可以暂时改变领导者的分布，但它在大约1小时内恢复到以前的分布。我们表明，领导人携带信息的身份的突发，测量的签名的数量尖峰每个神经元在一个突发。此外，在前兆事件的前几个尖峰中来自领导者的尖峰的数量被示出为关于到突发的过渡（突发前与小事件）是预测性的。我们的结论是，领导人发挥了作用的发展的爆发，并推测他们是一个潜在的子网络的一部分，首先被激发，然后作为成核中心的爆发。
2007-07-30 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
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
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
Paired spiking robustly shapes spontaneous activity in neural networks in vitro
在体内，神经元建立功能连接，并以非常有效的方式沿着它们的突触通路从一个信息处理阶段到下一个阶段保存信息。成对尖峰（PS）增强起着关键作用，作为一个时间过滤器，删除信息较少的尖峰。我们分析了几周内海马和皮层网络中自发的神经活动演变，探索是否同样的PS编码机制也出现在神经元培养物中。我们发现，自组织的神经在体外网络不仅开发特征爆发活动，但功能强大的体内PS活性。PS活动形成的时空模式，开始于早期在体外（DIV），并持续到记录会话结束。最初的随机样和稀疏PS模式在体外（WIV）三周后变得稳健。它们的特点是发生次数多，成对峰电位间隔（IPSI）短。在空间上，随着文化的成熟，在PS中招募新的邻近站点增加了复杂程度。此外，方案支助活动还参与在发展中网络内不同地点之间建立功能连接。采用转移熵（TE）作为一种信息传递措施，我们表明，PS活动是强大的参与建立有效的连接。在单个站点和网络水平的尖峰活动在很短的时间间隔内强烈遵循每个PS。因此，PS可以被认为是尖峰预测因子。这些研究结果表明，PS活性是保存在自发活性的体外网络的一部分，在体内遇到的强大的编码机制。我们认为，可能在缺乏任何外部感觉刺激，PS可能作为一个内部替代刺激驱动神经活动在不同的发展阶段。
2015-10-30 q-bio.NC
Homeostatic plasticity and external input shape neural network dynamics
体外和体内加标活性明显不同。而网络在体外开发强大的爆发分开的时期非常小的尖峰活动，在体内皮质网络显示连续的活动。这是令人困惑的，因为这两个网络可能共享类似的单神经元动力学和可塑性规则。我们建议，体外和体内动力学之间的定义差异是外部输入的强度。在体外，网络实际上是孤立的，而在体内，每个大脑区域都接受连续的输入。我们分析了一个模型的尖峰神经元的输入强度，介导的尖峰率稳态，确定的动态状态的特点。更详细地说，我们对各种网络拓扑结构的分析和数值结果一致表明，在不断增加的输入下，稳态可塑性产生不同的动态状态，从爆发，接近临界，混响和不规则状态。这意味着神经网络的动态状态不是固定的，而是可以容易地适应输入强度。事实上，我们的研究结果与体外和体内的实验尖峰记录相匹配：体外爆发行为与非常低的网络输入（< 0.1%）产生的状态一致，而体内活动表明，大约1%的记录尖峰是输入驱动的，导致混响动力学。重要的是，这预示着人们可以消除体外制剂的普遍存在的爆发，而是通过将系统暴露于弱的长期刺激来施加与体内活性相当的动力学，从而为基础和神经学研究开辟了建立体外体内样测定的新途径。
2018-07-04 cond-mat.dis-nn nlin.AO q-bio.NC
Predicting single-neuron activity in locally connected networks
在神经元群体的协调活动的表征已经收到了新的兴趣，根据先进的实验技术，允许同时从多个单位的记录。在体外和体内制备物中，附近的神经元在自发活动时和受到外部刺激时显示出协调的反应。最近的工作（Truccolo，Hochberg和Donoghue，2010）将这些协调的反应与行为联系起来，表明感觉运动皮层手臂相关区域的神经元小集合可以可靠地预测行为猴子和人类的单神经元尖峰。我们调查这种现象，利用一个类似的点过程模型，表明在一个计算模型的情况下，大脑皮层响应随机背景输入，一个同样能够预测未来的状态，一个单一的神经元，考虑自己的尖峰历史，与尖峰历史随机采样合奏附近的神经元。该模型具有现实的皮层结构，并显示在两个不同的连接方案研究突发事件。我们推测，我们在这些情况下发现的基线可预测性是更广泛考虑的局部连接网络的特征。
2015-06-13 q-bio.NC q-bio.QM
A Spiking Neural Network Model of Elementary Self-Consciousness via Endogenous Default Mode Network Dynamics
Complutense University of Madrid（马德里康普顿斯大学）；The Crazy Lab（疯狂实验室）
该研究提出一个包含10,000个神经元的脉冲神经网络模型，通过内源性默认模式网络起搏器与感觉层的相互作用，为自我意识的涌现提供了数学框架。
2026-09-30 cs.NE q-bio.NC
Weak pairwise correlations imply strongly correlated network states in a neural population
生物网络有如此多的可能状态，以至于不可能进行详尽的采样。因此，成功的分析依赖于简化假设，但许多系统的实验表明，大组元素之间复杂的高阶相互作用起着重要作用。在脊椎动物的视网膜中，我们发现神经元对之间的弱相关性与十个或更多神经元的反应中的强烈集体行为共存。令人惊讶的是，我们发现，这种集体行为是定量描述的模型，捕捉观察到的成对相关性，但假设没有更高阶的相互作用。这些最大熵模型等价于伊辛模型，并预测较大的网络完全由相关效应主导。这表明神经代码具有关联或纠错特性，我们为这种行为提供了初步证据。作为这些想法的一般性的第一个测试，我们表明，从培养的皮层神经元网络得到了类似的结果。
2005-12-06 q-bio.NC q-bio.QM
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
Control of Functional Connectivity in Cerebral Cortex by Basal Ganglia Mediated Synchronization
本文提出基底神经节介导同步化模型，阐明其通过长时程传导延迟、汇聚—发散通路及神经调制靶点选择性路由丘脑皮层活动，从而建立或抑制皮层功能连接。
2025-09-01 q-bio.NC
