神经元网络中涌现爆发的分岔

目前，我们通常基于生物记录来构建复杂的神经元网络，以解释观察到的但往往矛盾的现象。在此，我们提出一种通用方法，演示如何从数学上处理这样一个复杂的神经元网络，以便我们能够完全理解其潜在机制。以早期开发的催产素网络为例，我们展示了如何将一个具有许多变量的复杂模型简化为一个具有两个变量的易处理模型，同时保留模型的所有关键定性特征。该方法使我们能够揭示涌现的同步爆发是如何从一个包含所有已知生物学特征的神经元网络中产生的。令人惊讶的是，所发现的爆发机制与文献中报道的其他系统中的机制相似，并展示了一种产生涌现性和多时间尺度尖峰的通用方式：在膜电位水平和放电率水平上。