采用不同形态简化方案的浦肯野细胞的编码能力

大脑作为一个神经元系统具有非常复杂的结构，且神经元类型高度多样。最基本的复杂性体现在神经元形态结构上，其通常具有复杂的树状结构，树突棘分布于各分支中。在模拟基于脉冲神经元的大规模网络时，常采用简单的点神经元，如积分发放神经元。然而，近期实验证据表明，单个神经元的计算能力在很大程度上由其形态结构增强，尤其是各类树突动力学。详细生物物理模型的形态简化是系统神经科学中的经典问题之一，已有大量工作致力于用少数几个房室来模拟神经元，以包含胞体与树突棘之间的相互作用。然而，仍需新颖的简化方法来处理复杂的树突树。本文利用来自豚鼠、小鼠和大鼠三个物种的十个独立小脑浦肯野细胞，考虑四类简化方法，并从发放率、时间编码、脉冲模式以及不同刺激协议下的调制发放等方面研究它们对浦肯野细胞编码能力的影响。我们发现，简化性能因个体细胞和物种而异，但所有简化方法都能在某种程度上保留浦肯野细胞完整模型的发放活动。因此，在驱动大规模神经元网络时，必须根据所研究的问题选择合适的简化神经元模型。