秀丽隐杆线虫神经元网络的距离约束突触可塑性模型

脑研究一直由对脑结构组织原则及其控制机制的探究所驱动。迄今为止唯一完整的连接组——秀丽隐杆线虫（C. elegans）的神经元连线图，为学习驱动其神经元架构结构与功能的基本控制原则提供了绝佳机会。尽管其神经系统看似简单，但已知秀丽隐杆线虫具有复杂功能。神经元架构形成了一个重要的基础框架，规定了与感觉、运动、条件作用和记忆相关的表型特征。在本研究中，借助图论模型，我们研究了秀丽隐杆线虫神经元网络，以识别对其控制至关重要的网络特征。“驱动神经元”与重要的生物学功能相关，如繁殖、信号过程和解剖结构发育。我们创建了秀丽隐杆线虫神经元系统的一维和二维网络模型，以探究赋予可控性和小世界特性的特征的作用。简单的一维环形模型在突触重连响应中，对于前馈模体数量、神经元聚类和特征路径长度处于临界平衡状态，表明最优重连。利用神经元网络中经验观察到距离约束作为指导原则，我们创建了一个距离约束突触可塑性模型，该模型同时解释了小世界特性、前馈模体的饱和以及观察到的驱动神经元数量。该距离约束模型表明，最优的长距离突触连接是规定网络控制的关键特征。