网络结构与细胞响应对脉冲时间相关性的影响

新颖的实验技术揭示了越来越多神经元的同步活动。因此，人们越来越关注神经群体中协同（或相关）活动的结构，以及此类相关性对神经编码的可能影响。一个根本的理论挑战在于理解网络连接的架构与单个细胞的动态特性如何共同塑造相关性的量级与时间尺度。我们通过扩展基于线性响应理论的先前技术，为这一问题提供了一种通用方法。我们考虑具有任意架构的一般积分 - 发放（integrate-and-fire）细胞网络，并提供了构成细胞间近似互相关的显式表达式。即使连接固定，这些相关性也强烈依赖于神经元的运行点（输入均值和方差）。此外，这些近似允许按描述网络架构的矩阵幂次进行展开。这种展开可以很容易地用不同细胞之间的路径来解释。我们将结果应用于大型兴奋 - 抑制网络，首先展示了兴奋性与抑制性突触的强度和时间尺度之间的精确平衡（或缺乏平衡）如何反映在网络的整体相关结构中。随后，我们推导了随机连接网络中平均相关结构的显式表达式。这些表达式有助于识别塑造此类网络中协调神经活动的重要因素。