大脑皮层中单神经元与网络动力学关系的计算研究
神经元与认知
2017-01-03 v1 信息论
math.IT
定量方法
摘要
人们认为,复杂动物大脑区域的功能依赖于神经元网络的动力学,而非单个神经元。另一方面,网络动力学反映并源于单个神经元群体的整合与协调活动。因此,理解单神经元与神经回路动力学如何互补以产生大脑功能至关重要。LFPs 和 EEGs 是介观和宏观神经元群体动力学的良好指标,而微观层面的活动可以通过测量单个神经元的膜电位、突触电流或脉冲活动来记录。在本文中,我们开发了数学建模和数学分析工具,以帮助解释在微观和介观或宏观尺度上对神经活动的联合测量。具体而言,我们开发了循环皮层回路的网络模型,以阐明单神经元(即微观层面)动力学的几个方面对整个神经群体活动(由 LFP 测量)的影响。随后,我们开发了统计工具来表征单神经元动作电位发放与群体信号之间的关系。我们将后一种分析技术应用于小鼠新皮层中细胞类型已识别神经元的发放活动与介观(即 LFP)及宏观(即 EEG)信号的联合记录。我们识别了细胞特异性神经发放与群体回路活动之间关系的几个一般性方面,例如提供了从 LFP 和 EEG 等群体测量中推断单神经元发放活动的通用且稳健的数学规则。
引用
@article{arxiv.1701.00082,
title = {A computational investigation of the relationships between single-neuron and network dynamics in the cerebral cortex},
author = {Stefano Cavallari},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.00082},
year = {2017}
}
备注
PhD thesis (integrate-and-fire neurons, recurrent neural networks, current based neurons, conductance based neurons, LFP, EEG, information encoding, GLM, Wiener filtering, PV-pos interneuron) 170 pages, 57 figures, 8 tables