广泛异质的网络拓扑通过特权神经元产生基于顺序的表征
神经元与认知
2018-03-01 v1
摘要
脉冲活动如何在神经元网络中回响、诱发活动与自发活动如何相互作用与融合、以及这些组合活动如何表征外部刺激，是神经科学中的关键问题。我们在计算机中模拟了非结构化脉冲网络的最小模型，探究温和的外部刺激是否以及如何在随后的自发活动涨落中反映出来。与先前的在体（in silico）和离体（in vitro）发现一致，我们观察到一类特权子群体“先锋神经元（pioneer neurons）”，它们通过其放电顺序可靠地编码先前的外部刺激。我们表明，先锋神经元的独特作用源于其对网络活动异常高的敏感性以及显著的影响力之结合。我们进一步表明，广泛异质的连接拓扑——即连接度上广泛的“中产阶级”——不仅增加了非结构化网络中“先锋神经元”的数量，还使“先锋神经元”的出现对兴奋-抑制平衡的变动更具鲁棒性。总之，我们为实验中离体观察到的“先锋神经元”的出现及其表征作用提供了一个最小模型。此外，我们展示了广泛异质的连接性如何增强非结构化网络的表征能力。
引用
@article{arxiv.1802.10131,
title = {Broadly heterogeneous network topology begets order-based representation by privileged neurons},
author = {Christoph Bauermeister and Hanna Keren and Jochen Braun},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.10131},
year = {2018}
}