抑制性中间神经元网络同步与节律的研究

发布时间：2020-10-10 23:50

　　 同步是许多生物和物理系统中发生的重要现象,在大脑中的不同区域中都可以观察到同步节律性振荡,其代表了神经元的同步放电。由于神经振荡与许多高级脑功能有关,因此过去的几十年的研究也引起了相当多的关注。脑节律振荡不仅可以自身携带信息,而且还可以通过神经回路来存储和检索信息。Gamma振荡在脑节律活动中是一种重要的振荡机制,具有重要的生理功能,与认知记忆、感觉处理、神经疾病等密切相关。研究表明,抑制性的中间神经元在产生Gamma振荡中起到了关键作用。海马和新皮层的实验分析表明,中间神经元之间的突触是高度专业化的,具有一定的可塑性。计算分析进一步表明,突触结构以及突触参数在中间神经元网络振荡中具有重要的作用。基于科研工作者的研究,本文主要构建了不同的神经元网络,采用Hodgkin-Huxley(H-H)模型模拟相应网络结构下的神经元同步演变与节律振荡。论文的主要内容与结论如下:在第三章中,构建了抑制性中间神经元网络,采用H-H模型模拟了小世界神经元网络同步与振荡机制,包含网络拓扑结构、耦合强度、突触时间常数、时滞等因素对于同步与振荡的影响。重点研究了时滞对抑制性突触耦合的神经元网络的同步行为和神经振荡的影响,计算结果表明抑制性突触时滞对中间神经网络中的放电模式起着重要的调节作用。随着时滞的增加,神经元网络由峰放电转变为簇放电,然后簇内峰的个数会随着时滞的增加而增加,并且呈阶梯状变化。针对神经元网络的振荡,研究结果显示神经元网络受时滞的影响会出现混合振荡模式,在时滞较小时主要是低频的振荡,在时滞较大时,存在着高频振荡和低频振荡两种模式,高频的主要是Gamma振荡,低频的是Theta振荡。在第四章中,研究了兴奋性神经元和抑制性神经元构成的的平衡神经元网络中同步与振荡机制。基于H-H模型建立了兴奋抑制(E-I)平衡网络,分别研究了E-I平衡网络中突触耦合强度、网络拓扑和外部输入电流等各种因素神经元网络同步的影响。对于抑制性神经元在E-I网络中的作用,我们对比了兴奋性神经元网络和E-I平衡网络,证明了抑制性神经元在E-I平衡网络中具有促进同步的作用。此外,我们还研究了外部电流对于E-I神经元平衡网络的影响。不同的外部电流将引起不同程度的同步状态。选择适当频率的输入电流是增强复杂神经元网络同步的关键,数值仿真结构证明当外部输入电流的频率在Gamma区间的时候,神经元网络的同步状态更好。针对E-I神经元网络的振荡节律,数值模拟发现,神经元网络振荡主要是Gamma振荡,其中,抑制性神经元连接兴奋性神经元的耦合强度对于Gamma振荡的影响较大。第五章,主要根据哺乳动物的大脑皮层的集群结构特点,构造了模块神经元网络,网络采用模型仍然是H-H神经元模型,神经元的类型是抑制性神经元。首先构造了两个模块子神经元网路构成的神经元网络,每个模块的神经元数量是相同的。分别研究了模块内神经元耦合强度和模块之间神经元耦合强度对于神经元网络同步的影响,除此之外,研究了模块神经元之间小世界网络加边概率对于神经元网路同步的影响。
【学位单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：O231;TP183;Q421
【部分图文】：

?Ｊｌ??图２－１?Ｈｏｄｇｋｉｎ－Ｈｕｘｌｅｙ模型的示意图??借助图２－１可以理解ＨＨ模型。神经元的半透性细胞膜，发挥很重要的作??用，在图２－１左侧的图中可以观察到，细胞膜把神经元细胞内部与细胞外液体分??离，相当于图２－１右侧的电路图中的电容器。如果将输入电流注入到神经元中，??则可以在电容器上添加更多电荷，或者通过细胞膜中的通道泄漏电流。每种类型??的离子通道都可以表示为电阻。漏电流通道电阻为Ｒ，钠离子通道电阻为Ｒ－Ｎａ，??钾通道电阻Ｒ－Ｋ。电阻器图中的斜箭头表示电阻值不固定，会根据离子通道是打??开还是关闭而改变。根据基本的生物细胞微观机理，细胞膜的结构特性决定了细??胞膜内外的离子浓度是不同的。由于离子浓度差异产生的电位不同，离子通道也??会有不同的反转电压

ＷＳ小世界构造算法如下：１）．顺序化：从由Ｎ个节点组成的的最近邻始排列成环，其中每个节点均与它左右各最近邻和次近邻的节点相连。２：以概率ｐ随机地重新连接网络中的每条边，固定边的一个端点，随中的一个节点作为另一个端点。概率Ｐ在［〇，１］之间进行选择，规定点之间不能重连，并且任意一个节点均不能与自身连接。??ＷＳ小世界网络在提出之后就引起了广泛的研宄，包括一些变种ＷＳ一个典型的变体是由Ｎｅｗｍａｎ和Ｗａｔｔｓ提出的，被称为ＮＷ小世界模型中，我们不会破坏任何两个最近的任何连接。相反，而是以概率ｐ之间的添加连接。同样／这里不允许节点不止一次耦合到另一个节点，自己。当ｐ?＝?０时，ＮＷ模型减少到原始的最近邻耦合网络，并且如果为一个全局耦合的网络。ＮＷ模型是比原始的ＷＳ模型更容易分析因致隔离簇的形成，而这确实可以在ＷＳ模型中发生。对于ＮＷ模型足够够大的Ｎ，基本上等同于ＷＳ模型。现在，这些两种模式通常被称为的模型。??．?２模块化神经元网络??

突触时间常数也体现了突触的特殊性与专业性，对于神经元网同步与节律具有重要的影响。Ｗ－Ｂ神经元模型的其他参数值为：神经元的个数１００，Ｃｍ?＝?ｌ｜ｉＦ／ｃｍ２，?０?＝?５，ｇＮａ?—?３５ｍｓ／ｃｍ２，?ｇＫ?＝?９ｍｓ／ｃｍ２，?ｇＬ?＝?０．１ｍｃｍ２。离子通道反转电压参数为：ＶＮａ?＝?５５ｍＶ，?ＶＫ?＝?－９０ｍＶ，?％?＝?—６５ｍＶ。触上升时间常数为：Ｌ?＝?０．３ｍｓ，突触衰减时间常数为：Ｔｄ?＝?１０ｍｓ。??／ａｐｐ是外部刺激电流，表示来自网络外部的集体影响效应。如图３－１所中间神经元模型受到外部恒定电流刺激时，会产生快速峰放电。中间神经元于快速放电类型的神经元，如图３－２所示，通过计算可知，神经元放电的峰期随着外部电流的增强而逐渐减小。我们同时计算了中间神经元随着外部刺流变化时的频率变化，如图３－３所示。可以明显看出，中间神经元放电在Ｇａｍ频率范围内，３０－１２０ＨＺ范围内的Ｇａｍｍａ振荡通常分为快速（６０Ｈｚ－１２０Ｈｚ）和（３０－６０Ｈｚ）两组。如图３－４，通过频率变化速度也可以看出，在外部电流［１，时频率变化较快。为了更好了的研宄中间神经元和中间神经元网络的Ｇａｍｍａ更加明显，因此在下面的研宄中，我们在区间［１，２］中随机选择一个值作为此中的外部输入电流，此时中间神经元的振荡为典型的Ｇａｍｍａ振荡。??——：——，——．——．???????，——，——?８０１?＝?，?．?■???２６＇?７０？??
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本文编号：2835722