脑网络的时空结构–神经科学家解码神经元活动

时间:2019-11-11 12:55 来源:seo 作者:杏鑫 点击量:

  

脑网络的时空结构–神经科学家解码神经元活动

  研究人员已经发现神经网络如何能够为有意义的行为生成活动序列。

  弗莱堡大学弗莱堡大学伯恩斯坦中心和斯德哥尔摩KTH皇家理工学院的神经科学家已经解码了大脑中的重要过程,这在一定程度上有助于了生物的行为。“有意义的行为的基本要求之一是大脑中的网络会产生精确定义的神经元活动序列,”弗莱堡大学的Ad Aertsen教授说。研究人员在科学期刊《PLoS计算生物学》上发表了与KTH的Arvind Kumar教授和BCF的博士候选人Sebastian Spreizer的合作结果。

  近年来的实验表明,动物的行为伴随着大脑不同区域神经元的连续活动。在这一发现的背景下,全球研究人员开发了几种可能的机制模型来解释这些有序序列是如何形成的。它们主要基于监督学习的方法,其中通过学习规则生成所需的顺序活动。在该过程中,事实证明可以训练神经元网络以产生活动序列。“与此同时,我们知道并不是每一个行为都是学会的。先天行为表明大脑无需学习或训练即可产生某些序列。”指导这项研究的Arvind Kumar说。

  在此基础上,研究人员提出了一个问题,即未经训练的大脑如何才能产生有序的活动序列。他们发现这需要满足两个条件:首先,一小部分神经元的预计输出-它们与下游神经元的连接-必须偏向特定的方向。其次,邻近的神经元需要共享该首选方向。“这意味着神经细胞的连接取决于方向性偏好,并且在空间上相互联系。这是在神经元网络中产生顺序活动的关键。” Sebastian Spreizer解释说。如果根据这些规则对网络进行布线,则会创建一种类似于地理丘陵和山谷的活动景观。在这种隐喻的背景下,神经元活动的序列就像风景中的河流。

  为了验证模型,必须测量形状和与相邻神经元的连接。“有趣的是,神经调节剂-例如多巴胺之类的化学物质-可以以依赖于环境的动态方式产生上述所需的大脑连接性,” Ad Aertsen说。这使网络有机会产生不同的神经元活动序列。但是,并非所有这些功能都具有相关性。结果,弗莱堡和斯德哥尔摩的研究人员得出结论,可以开发学习机制以便选择奖励序列,从而使有意义的行为成为可能。

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