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Science——树突动作电位和膜电位可能是初级的整合编码器
大脑就像一个黑箱,它接收各种外界的信号,然后经过某种运算过程再将命令信号输出到外周。类似的,我们也可以将大脑中的每一个神经元看作一个黑箱,其轴突和胞体接收成千上万的轴突的投射。投射过来的信息中既有兴奋性的信号,又有抑制性的信号,既有感觉性的信号,也有运动性的信号,最终这个黑箱经过一定的运算过程,如时间总和和空间总和,以决定是否在轴突起始段爆发一定频率的动作电位。这个过程可以用一个简单的公式来表示:Y=X*A,Y是输出信号,X是输入信号,A是神经元自身的状态,*代表神经元的运算过程,简单点就是一种算法。神经元需要做的就是将外界的各种信号和自己的状态信号整合起来已决定是否要输出某种信号。神经元的树突棘接收各种信号传入,在每一个汇总的树突分叉处都会发生一个树突整合的过程,而这一个过程就是输入信号的总和和叠加过程,其中既有线性的成分,也有非线性的成分,是当前国际上研究的热点。最近在Science上,研究人员研究了树突上的动作电位(DAP)的特性以及其树突膜电位(DMP)之间的相互关联。DAP的作用和价值才刚刚被人们所认识,其是如何影响X的,目前尚是一个未解之谜,值得进一步的探索。
在活体大鼠大脑中测量DAP:
2. DAP的特征在不同的电极之间保持一致性和稳定性:
3. DAP可能来自锥体神经元,而不是中间能神经元:
4. 在慢波睡眠中,DAP的幅度受到DMP的影响:
5. 在动物RUN的过程中,DAP的幅度受到DMP的影响:
6. 相比较于胞体的spike,DAP和DMP具有自我中心特性:
经典文章回顾
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GMT+8, 2024-11-26 19:33
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