识别局部连接模式对兴奋性-抑制性网络动力学的影响

兴奋性和抑制性（EI）神经元网络构成了大脑中的典型回路。关于此类网络动力学的开创性理论结果基于突触强度取决于它们连接的神经元类型但在其他方面统计独立的假设。然而，近期的突触生理数据集强调了特定连接模式的突出性，远远超出了独立连接所预期的范围。虽然数十年的有影响力研究已经证明了基本 EI 细胞类型结构的强烈作用，但额外的连接特征在多大程度上影响动力学仍有待完全确定。在这里，我们使用一种将连接近似为低秩结构的分析框架，考察了成对连接模式对 EI 网络线性动力学的影响。这种低秩近似基于连接矩阵主导特征值的数学推导，并预测了连接模式及其与细胞类型结构相互作用对外部输入响应的影响。我们的结果表明，一种特定的连接模式——链式模式——对主导特征模的影响远大于其他成对模式。链式模式的过度表达在以抑制为主的网络中诱导出强正特征值，并产生一种需要重新审视经典兴奋-抑制平衡标准的不稳定性。检查外部输入的影响，我们表明链式模式本身可以诱导悖论性响应，即对抑制性神经元的输入增加导致其活动因反馈回路而减少。这些发现对解释测量光学遗传扰动响应并用于推断皮层回路动力学状态的实验具有直接影响。