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Multi-electrode Array Recordings of Neuronal Avalanches in Organotypic Cultures

The cortex is spontaneously active, even in the absence of any particular input or motor output.  During development, this activity is important for the ...

National Institute of Mental Health

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&#x795E;&#x7ECF;&#x96EA;&#x5D29;&#x610F;&#x5473;&#x7740;&#x5728;&#x4E34;&#x754C;&#x76AE;&#x5C42;&#x7F51;&#x7EDC;&#x6700;&#x5927;&#x7684;&#x52A8;&#x6001;&#x8303;&#x56F4;&#x3002;

Spontaneous neuronal activity is a ubiquitous feature of cortex. Its spatiotemporal organization reflects past input and modulates future network output. Here we study whether a particular type of spontaneous activity is generated by a network that is optimized for input processing. Neuronal avalanches are a type of spontaneous activity observed in superficial cortical layers in vitro and in vivo with statistical properties expected from a network operating at "criticality." Theory predicts that criticality and, therefore, neuronal avalanches are optimal for input processing, but until now, this has not been tested in experiments. Here, we use cortex slice cultures grown on planar microelectrode arrays to demonstrate that cortical networks that generate neuronal avalanches benefit from a maximized dynamic range, i.e., the ability to respond to the greatest range of stimuli. By changing the ratio of excitation and inhibition in the cultures, we derive a network tuning curve for stimulus processing as a function of distance from criticality in agreement with predictions from our simulations. Our findings suggest that in the cortex, (1) balanced excitation and inhibition establishes criticality, which maximizes the range of inputs that can be processed, and (2) spontaneous activity and input processing are unified in the context of critical phenomena.

Neuronal avalanches imply maximum dynamic range in cortical networks at criticality.

L&#39;activit&eacute; neuronale spontan&eacute;e est une fonctionnalit&eacute; omnipr&eacute;sente du cortex. Son organisation spatio-temporelle refl&egrave;te les entr&eacute;e et sortie du futur r&eacute;seau de module. Ici, nous &eacute;tudions si un type particulier d&#39;activit&eacute; spontan&eacute;e est g&eacute;n&eacute;r&eacute; par un r&eacute;seau qui est optimis&eacute; pour le traitement d&#39;entr&eacute;e. Avalanches neuronales sont un type d&#39;activit&eacute; spontan&eacute;e observ&eacute;e dans les couches corticales superficielles in vitro et in vivo avec des propri&eacute;t&eacute;s statistiques attendues d&#39;un r&eacute;seau fonctionnant &agrave; &laquo; criticit&eacute; &raquo;. La th&eacute;orie pr&eacute;dit que la criticit&eacute; et, par cons&eacute;quent, avalanches neuronales sont optimales pour le traitement d&#39;entr&eacute;e, mais jusqu&#39;&agrave; pr&eacute;sent, cela n&#39;a pas &eacute;t&eacute; test&eacute; dans des exp&eacute;riences. Ici, nous utilisons des cultures tranche cortex sur matrices de micro&eacute;lectrodes planaires pour d&eacute;montrer que les r&eacute;seaux corticaux qui g&eacute;n&egrave;rent des avalanches neuronales b&eacute;n&eacute;ficient d&#39;une gamme dynamique maximum, c&#39;est-&agrave;-dire, la capacit&eacute; de r&eacute;pondre &agrave; la plus grande gamme de stimuli. En changeant le ratio d&#39;excitation et d&#39;inhibition dans les cultures, nous obtenons un r&eacute;seau r&eacute;glage courbe pour stimuler de traitement en fonction de la distance de criticit&eacute; en accord avec les pr&eacute;dictions de nos simulations. Nos r&eacute;sultats sugg&egrave;rent que, dans le cortex, l&#39;excitation (1) &eacute;quilibr&eacute;e et inhibition &eacute;tablit sa criticit&eacute;, qui maximise la gamme d&#39;entr&eacute;es qui peuvent &ecirc;tre trait&eacute;es, et l&#39;activit&eacute; (2) spontan&eacute;e et traitement d&#39;entr&eacute;e sont unifi&eacute;s dans le cadre des ph&eacute;nom&egrave;nes critiques.

Avalanches neuronales impliquent une gamme dynamique maximum dans des r&eacute;seaux corticaux &agrave; la criticit&eacute;.

Spontaner neuronaler Aktivit&auml;t ist eine allgegenw&auml;rtige Funktion des Cortex. Seine raumzeitliche Organisation spiegelt letzten Eingabe und moduliert k&uuml;nftige Netz-Ausgang. Hier untersuchen wir, ob eine bestimmte Art von spontaner Aktivit&auml;t durch ein Netzwerk generiert wird, die f&uuml;r die Verarbeitung von Benutzereingaben optimiert ist. Neuronale Lawinen sind eine Art von spontaner Aktivit&auml;t beobachtet in oberfl&auml;chliche kortikalen Schichten in vitro und in vivo mit statistischen Eigenschaften erwartet von einem Netzwerk mit &quot;Kritikalit&auml;t.&quot; Theorie vorhersagt, dass Kritikalit&auml;t und, daher neuronale Lawinen sind optimal f&uuml;r die Verarbeitung von Benutzereingaben, aber bis jetzt hat dies nicht getestet in Experimenten. Hier verwenden wir Kortex Segment Kulturen angebaut auf planaren Mikroelektroden-Arrays um zu zeigen, dass die kortikale Netzwerken, die neuronale Lawinen zu generieren von einem maximierten Dynamikbereich, d. h. die F&auml;higkeit, auf die gr&ouml;&szlig;te Reichweite von Reize reagieren profitieren. Durch die &Auml;nderung des Verh&auml;ltnis von Erregung und Hemmung in den Kulturen, leiten wir ein Netzwerk tuning Kurve f&uuml;r Impulse, die Verarbeitung als Funktion der Entfernung Kritikalit&auml;t im Einvernehmen mit den Vorhersagen aus unseren Simulationen. Unsere Ergebnisse weisen, die in der Hirnrinde, (1) ausgewogene Erregung und Hemmung stellt Kritikalit&auml;t, die das Spektrum der Eing&auml;nge, die verarbeitet werden k&ouml;nnen maximiert, und (2) spontane Aktivit&auml;t und Verarbeitung von Benutzereingaben sind im Rahmen der kritische Ph&auml;nomene vereint.

Neuronale Lawinen bedeuten maximale Dynamikumfang in kortikalen Netzwerken an Wichtigkeit.

Attivit&agrave; neuronale spontanea &egrave; una caratteristica onnipresente della corteccia. Sua organizzazione spatiotemporal riflette oltre ingresso e modula uscita futura rete. Qui si studiano se un particolare tipo di attivit&agrave; spontanea &egrave; generato da una rete che &egrave; ottimizzata per l&#39;elaborazione dell&#39;input. Valanghe neuronali sono un tipo di attivit&agrave; spontanea osservata negli strati corticali superficiali in vitro e in vivo con propriet&agrave; statistiche previste da una rete operante a &quot;criticit&agrave;&quot;. La teoria prevede che le criticit&agrave; e, pertanto, valanghe neuronali sono ottimali per l&#39;elaborazione dell&#39;input, ma fino ad ora, questo non &egrave; stato testato negli esperimenti. Qui, abbiamo usare corteccia fetta colture cresciute su matrici microelettrodo planare per dimostrare che reti corticali che generano valanghe neuronali beneficiano di una gamma dinamica massimizzata, cio&egrave;, la capacit&agrave; di rispondere alla pi&ugrave; grande gamma di stimoli. Cambiando il rapporto tra eccitazione e inibizione nelle culture, deriviamo una rete ottimizzazione curva per stimolo di elaborazione in funzione della distanza da criticit&agrave; in accordo con le previsioni da nostre simulazioni. I nostri risultati suggeriscono che nella corteccia, eccitazione (1) equilibrata e inibizione stabilisce criticit&agrave;, che massimizza la gamma di ingressi che possono essere elaborate, e attivit&agrave; (2) spontanea e l&#39;elaborazione dell&#39;input sono unificate nel contesto dei fenomeni critici.

Valanghe neuronali implicano la massima gamma dinamica nelle reti corticali a criticit&agrave;.

&#x81EA;&#x767A;&#x7684;&#x795E;&#x7D4C;&#x6D3B;&#x52D5;&#x306F;&#x3001;&#x76AE;&#x8CEA;&#x306E;&#x30E6;&#x30D3;&#x30AD;&#x30BF;&#x30B9;&#x6A5F;&#x80FD;&#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x305D;&#x306E;&#x6642;&#x7A7A;&#x9593;&#x7D44;&#x7E54;&#x306F;&#x3001;&#x904E;&#x53BB;&#x306E;&#x5165;&#x529B;&#x3092;&#x53CD;&#x6620;&#x3057;&#x3001;&#x5C06;&#x6765;&#x306E;&#x30CD;&#x30C3;&#x30C8;&#x30EF;&#x30FC;&#x30AF;&#x306E;&#x51FA;&#x529B;&#x3092;&#x8ABF;&#x7BC0;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x7279;&#x5B9A;&#x306E;&#x7A2E;&#x985E;&#x306E;&#x81EA;&#x767A;&#x6D3B;&#x52D5;&#x5165;&#x529B;&#x51E6;&#x7406;&#x306B;&#x6700;&#x9069;&#x5316;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x30CD;&#x30C3;&#x30C8;&#x30EF;&#x30FC;&#x30AF;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x751F;&#x6210;&#x3055;&#x308C;&#x308B;&#x304B;&#x3069;&#x3046;&#x304B;&#x3053;&#x3053;&#x3067;&#x6211;&#x3005; &#x3092;&#x52C9;&#x5F37;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x795E;&#x7D4C;&#x306E;&#x96EA;&#x5D29;&#x3067;&#x8868;&#x5728;&#x76AE;&#x8CEA;&#x5C64;&#x300C;&#x3067;&#x81E8;&#x754C;&#x73FE;&#x8C61;&#x300D;&#x52D5;&#x4F5C;&#x3059;&#x308B;&#x30CD;&#x30C3;&#x30C8;&#x30EF;&#x30FC;&#x30AF;&#x304B;&#x3089;&#x4E88;&#x60F3;&#x3055;&#x308C;&#x308B;&#x7D71;&#x8A08;&#x7684;&#x6027;&#x8CEA;&#x3092; in vitro &#x304A;&#x3088;&#x3073; in vivo &#x89B3;&#x5BDF;&#x81EA;&#x767A;&#x6D3B;&#x52D5;&#x306E;&#x7A2E;&#x985E;&#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x7406;&#x8AD6;&#x306F;&#x3001;&#x305D;&#x306E;&#x91CD;&#x8981;&#x5EA6;&#x3092;&#x4E88;&#x6E2C;&#x3057;&#x3066;&#x3001;&#x3057;&#x305F;&#x304C;&#x3063;&#x3066;&#x306B;&#x30EA;&#x30AB;&#x30EC;&#x30F3;&#x30C8;&#x60C5;&#x5831;&#x91CF;&#x6700;&#x5927;&#x5165;&#x529B;&#x306E;&#x51E6;&#x7406;&#x306B;&#x6700;&#x9069;&#x3067;&#x3059;&#x304C;&#x3001;&#x4ECA;&#x307E;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x3053;&#x306E;&#x5B9F;&#x9A13;&#x3067;&#x306F;&#x30C6;&#x30B9;&#x30C8;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x305B;&#x3093;&#x3002;&#x3053;&#x3053;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x795E;&#x7D4C;&#x306E;&#x96EA;&#x5D29;&#x3092;&#x751F;&#x6210;&#x3059;&#x308B;&#x76AE;&#x8CEA;&#x30CD;&#x30C3;&#x30C8;&#x30EF;&#x30FC;&#x30AF;&#x306F;&#x6700;&#x5927;&#x306E;&#x30C0;&#x30A4;&#x30CA;&#x30DF;&#x30C3;&#x30AF; &#x30EC;&#x30F3;&#x30B8;&#x3001;&#x3059;&#x306A;&#x308F;&#x3061;&#x3001;&#x523A;&#x6FC0;&#x306E;&#x6700;&#x5927;&#x306E;&#x7BC4;&#x56F2;&#x306B;&#x53CD;&#x5FDC;&#x3059;&#x308B;&#x306E;&#x306B;&#x80FD;&#x529B;&#x3092;&#x6069;&#x6075;&#x3092;&#x793A;&#x3059;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x5E73;&#x9762;&#x5FAE;&#x5C0F;&#x96FB;&#x6975;&#x30A2;&#x30EC;&#x30A4;&#x4E0A;&#x91CE;&#x30B9;&#x30E9;&#x30A4;&#x30B9;&#x57F9;&#x990A;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x8208;&#x596E;&#x3068;&#x6291;&#x5236;&#x306E;&#x6587;&#x5316;&#x3067;&#x306E;&#x6BD4;&#x7387;&#x3092;&#x5909;&#x66F4;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x3001;&#x66F2;&#x7DDA;&#x306E;&#x523A;&#x6FC0;&#x306E;&#x30AF;&#x30EA;&#x30C6;&#x30A3;&#x30AB;&#x30EA;&#x30C6;&#x30A3;&#x4E88;&#x6E2C;&#x30B7;&#x30DF;&#x30E5;&#x30EC;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x304B;&#x3089;&#x5408;&#x610F;&#x304B;&#x3089;&#x306E;&#x8DDD;&#x96E2;&#x306E;&#x95A2;&#x6570;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x51E6;&#x7406;&#x3092;&#x30C1;&#x30E5;&#x30FC;&#x30CB;&#x30F3;&#x30B0;&#x3001;&#x30CD;&#x30C3;&#x30C8;&#x30EF;&#x30FC;&#x30AF;&#x3092;&#x5C0E;&#x51FA;&#x3059;&#x308B;.&#x76AE;&#x8CEA;&#x3001;&#xFF08;1&#xFF09; &#x30D0;&#x30E9;&#x30F3;&#x30B9;&#x306E;&#x53D6;&#x308C;&#x305F;&#x52B1;&#x8D77;&#x793A;&#x5506;&#x3057;&#x963B;&#x5BB3;&#x3092;&#x51E6;&#x7406;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x5165;&#x529B;&#x306E;&#x7BC4;&#x56F2;&#x3092;&#x6700;&#x5927;&#x5316;&#x3001;&#x91CD;&#x8981;&#x5EA6;&#x3092;&#x78BA;&#x7ACB;&#x3057;&#x3001;(2) &#x81EA;&#x767A;&#x6D3B;&#x52D5;&#x3068;&#x5165;&#x529B;&#x51E6;&#x7406;&#x306E;&#x81E8;&#x754C;&#x73FE;&#x8C61;&#x306E;&#x30B3;&#x30F3;&#x30C6;&#x30AD;&#x30B9;&#x30C8;&#x3067;&#x7D71;&#x4E00;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

Epsp &#x81E8;&#x754C;&#x76AE;&#x8CEA;&#x30CD;&#x30C3;&#x30C8;&#x30EF;&#x30FC;&#x30AF;&#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;&#x6700;&#x5927;&#x306E;&#x30C0;&#x30A4;&#x30CA;&#x30DF;&#x30C3;&#x30AF; &#x30EC;&#x30F3;&#x30B8;&#x3092;&#x610F;&#x5473;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#xC790;&#xC5F0; &#xC2E0;&#xACBD; &#xD65C;&#xB3D9;&#xC740; &#xD53C; &#xC9C8;&#xC758; &#xC720;&#xBE44; &#xCFFC;&#xD130; &#xC2A4; &#xAE30;&#xB2A5;. Spatiotemporal &#xC870;&#xC9C1;&#xC744; &#xC785;&#xB825; &#xACFC;&#xAC70; &#xBC18;&#xC601; &#xD558; &#xACE0; &#xBBF8;&#xB798;&#xC758; &#xB124;&#xD2B8;&#xC6CC;&#xD06C; &#xCD9C;&#xB825; &#xBCC0;&#xC870;. &#xC5EC;&#xAE30; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xC790;&#xBC1C;&#xC801;&#xC778; &#xD65C;&#xB3D9;&#xC758; &#xD2B9;&#xC815; &#xC720;&#xD615;&#xC758; &#xC785;&#xB825;&#xB41C; &#xCC98;&#xB9AC;&#xB97C; &#xC704;&#xD574; &#xCD5C;&#xC801;&#xD654; &#xB41C; &#xB124;&#xD2B8;&#xC6CC;&#xD06C;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xC0DD;&#xC131; &#xC5EC;&#xBD80;&#xB97C; &#xC5F0;&#xAD6C;. &#xC2E0;&#xACBD; &#xB208;&#xC0AC;&#xD0DC;&#xB294; &quot;&#xC911;&#xC694;&#xB3C4;&quot;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC6B4;&#xC601; &#xD558;&#xB294; &#xB124;&#xD2B8;&#xC6CC;&#xD06C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD544;&#xC694;&#xD55C; &#xD1B5;&#xACC4; &#xC18D;&#xC131;&#xC73C;&#xB85C; &#xC0DD;&#xCCB4; &#xC678; &#xBC0F; &#xC0DD;&#xCCB4; &#xC870;&#xAC74; &#xD53C;&#xC0C1;&#xC801;&#xC778; &#xB300;&#xB1CC; &#xD53C; &#xC9C8;&#xC758; &#xB808;&#xC774;&#xC5B4;&#xC5D0;&#xC11C; &#xAD00;&#xCC30; &#xB41C; &#xC790;&#xBC1C;&#xC801;&#xC778; &#xD65C;&#xB3D9;&#xC758; &#xC720;&#xD615; &#xADF8; &#xC704;&#xD5D8;&#xB3C4; &#xC608;&#xCE21; &#xD558;&#xB294; &#xC774;&#xB860; &#xBC0F;, &#xB530;&#xB77C;&#xC11C; &#xC2E0;&#xACBD; &#xB208;&#xC0AC;&#xD0DC;&#xB294; &#xC785;&#xB825;&#xB41C; &#xCC98;&#xB9AC;&#xC5D0; &#xAC00;&#xC7A5; &#xC801;&#xD569; &#xD558;&#xC9C0;&#xB9CC; &#xC9C0;&#xAE08;&#xAE4C;&#xC9C0;, &#xC774;&#xAC83;&#xC740; &#xD14C;&#xC2A4;&#xD2B8; &#xB418;&#xC9C0; &#xC2E4;&#xD5D8;&#xC5D0;&#xC11C;. &#xC5EC;&#xAE30;, &#xD53C; &#xC9C8; &#xC870;&#xAC01; &#xBB38;&#xD654; &#xD3C9;&#xBA74; microelectrode &#xBC30;&#xC5F4;&#xC5D0; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xCD5C;&#xB300;&#xD654; &#xB41C; &#xB3D9;&#xC801; &#xBC94;&#xC704;, &#xC989;, &#xC790;&#xADF9;&#xC758; &#xAC00;&#xC7A5; &#xD070; &#xBC94;&#xC704;&#xC5D0; &#xB300;&#xC751; &#xD558;&#xB294; &#xB2A5;&#xB825;&#xC5D0;&#xC11C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC2E0;&#xACBD; &#xB208;&#xC0AC;&#xD0DC;&#xB97C; &#xC0DD;&#xC131; &#xD558;&#xB294; &#xB300;&#xB1CC; &#xD53C; &#xC9C8;&#xC758; &#xB124;&#xD2B8;&#xC6CC;&#xD06C; &#xD61C;&#xD0DD;&#xC744; &#xC785;&#xC99D;. &#xC5EC;&#xAE30; &#xBC0F; &#xBB38;&#xD654;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC800;&#xD574;&#xC758; &#xBE44;&#xC728;&#xC744; &#xBCC0;&#xACBD; &#xD558; &#xC5EC; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xC758; &#xC2DC;&#xBBAC;&#xB808;&#xC774;&#xC158;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC608;&#xCE21; &#xACC4;&#xC57D; &#xC911;&#xC694;&#xB3C4;&#xC5D0;&#xC11C; &#xAC70;&#xB9AC;&#xC758; &#xD568;&#xC218;&#xB85C; &#xCC98;&#xB9AC; &#xD558;&#xB294; &#xC790;&#xADF9;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xACE1;&#xC120; &#xC870;&#xC815; &#xB124;&#xD2B8;&#xC6CC;&#xD06C; &#xD30C;&#xC0DD;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xC758; &#xC5F0;&#xAD6C; &#xACB0;&#xACFC; &#xD53C; &#xC9C8; (1) &#xADE0;&#xD615;&#xB41C; &#xC5EC;&#xAE30;&#xC5D0;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC81C;&#xC548; &#xBC0F; &#xC800;&#xD574; &#xCC98;&#xB9AC;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xB294; &#xC785;&#xB825;&#xC758; &#xBC94;&#xC704;&#xB97C; &#xADF9;&#xB300;&#xD654;, &#xC911;&#xC694;&#xB3C4; &#xC124;&#xC815; &#xD558; &#xACE0; &#xC911;&#xC694; &#xD55C; &#xD604;&#xC0C1;&#xC758; &#xB9E5;&#xB77D;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD1B5;&#xD569; (2) &#xC790;&#xBC1C;&#xC801; &#xD65C;&#xB3D9; &#xBC0F; &#xC785;&#xB825;&#xB41C; &#xCC98;&#xB9AC;.

&#xC2E0;&#xACBD; &#xB208;&#xC0AC;&#xD0DC; &#xC911;&#xC694;&#xB3C4;&#xC5D0;&#xC11C; &#xB300;&#xB1CC; &#xD53C; &#xC9C8;&#xC758; &#xB124;&#xD2B8;&#xC6CC;&#xD06C;&#xC5D0; &#xCD5C;&#xB300; &#xB3D9;&#xC801; &#xBC94;&#xC704;&#xB97C; &#xC758;&#xBBF8;.

La actividad neuronal espont&aacute;nea es una caracter&iacute;stica omnipresente de la corteza. Su organizaci&oacute;n espaciotemporal refleja m&aacute;s all&aacute; de la entrada y modula la salida de la futura red. Aqu&iacute; estudiamos si un tipo particular de actividad espont&aacute;nea es generado por una red que est&aacute; optimizada para el procesamiento de la entrada. Las avalanchas neuronales son un tipo de actividad espont&aacute;nea observada en las capas corticales superficiales in vitro e in vivo con propiedades estad&iacute;sticas que se esperan de una red que opera en &quot;criticidad&quot;. La teor&iacute;a predice que la criticidad y, por lo tanto, neuronales avalanchas son &oacute;ptimas para el proceso de entrada, pero hasta ahora, esto no ha sido probado en experimentos. Aqu&iacute;, utilizamos culturas rebanada de corteza en matrices del microelectrodo planar para demostrar que las redes corticales que generan avalanchas neuronales beneficiar&aacute;n de un rango din&aacute;mico maximizado, es decir, la capacidad para responder a la mayor gama de est&iacute;mulos. Cambiando la relaci&oacute;n de excitaci&oacute;n e inhibici&oacute;n en las culturas, derivamos una red ajuste de curva para procesamiento en funci&oacute;n de la distancia de criticidad de acuerdo con las predicciones de nuestras simulaciones de est&iacute;mulo. Nuestros resultados sugieren que en la corteza, excitaci&oacute;n (1) equilibrada e inhibici&oacute;n establece criticidad, que maximiza la gama de insumos que pueden ser procesados, y la actividad (2) espont&aacute;nea y procesamiento de la entrada se unifican en el contexto de fen&oacute;menos cr&iacute;ticos.

Avalanchas neuronales implican rango din&aacute;mico m&aacute;ximo en redes corticales en criticidad.

Le r&eacute;pertoire des mod&egrave;les d&#39;activit&eacute; neurale capable de produire un r&eacute;seau cortical limite les capacit&eacute;s du r&eacute;seau pour transf&eacute;rer et traiter l&#39;information. Ici, nous avons mesur&eacute; les patterns d&#39;activit&eacute; provenant du multisite locaux &eacute;ventuels enregistrements dans les cultures de cortex, rats anesth&eacute;si&eacute;s &agrave; l&#39;ur&eacute;thane et singes Macaques &eacute;veill&eacute;. Tout d&#39;abord, nous avons mesur&eacute; la capacit&eacute; d&#39;information du r&eacute;pertoire mod&egrave;le d&#39;activit&eacute; en cours et &eacute;voqu&eacute;e par la stimulation &agrave; l&#39;aide d&#39;entropie de Shannon. Ensuite, nous avons mesur&eacute; l&#39;efficacit&eacute; de la transmission de l&#39;information entre stimulus et r&eacute;ponse &agrave; l&#39;aide d&#39;information mutuelle. En changeant syst&eacute;matiquement le ratio d&#39;excitation/inhibition (E / I) in vitro et dans un mod&egrave;le de r&eacute;seau, nous avons d&eacute;couvert que les capacit&eacute; d&#39;information et transmission de l&#39;information soient maximis&eacute;es chez un particulier E interm&eacute;diaire / I, &agrave; laquelle l&#39;activit&eacute; en cours appara&icirc;t comme avalanches neuronales. Ensuite, nous avons utilis&eacute; nos in vitro et les r&eacute;sultats de mod&egrave;le pour pr&eacute;dire correctement la capacit&eacute; d&#39;information in vivo et les interactions entre groupes neuronales au cours de l&#39;activit&eacute; en cours. Concordance &eacute;troite entre nos exp&eacute;riences et le mod&egrave;le sugg&egrave;rent que les avalanches neuronales et la capacit&eacute; d&#39;information de pointe surviennent en raison de la criticit&eacute; et sont des propri&eacute;t&eacute;s g&eacute;n&eacute;rales des r&eacute;seaux corticaux avec &eacute;quilibr&eacute; E / I.

Transmission et capacit&eacute; d&#39;information sont maximis&eacute;es dans des r&eacute;seaux corticaux &eacute;quilibr&eacute;s avec des avalanches neuronales.

The repertoire of neural activity patterns that a cortical network can produce constrains the ability of the network to transfer and process information. Here, we measured activity patterns obtained from multisite local field potential recordings in cortex cultures, urethane-anesthetized rats, and awake macaque monkeys. First, we quantified the information capacity of the pattern repertoire of ongoing and stimulus-evoked activity using Shannon entropy. Next, we quantified the efficacy of information transmission between stimulus and response using mutual information. By systematically changing the ratio of excitation/inhibition (E/I) in vitro and in a network model, we discovered that both information capacity and information transmission are maximized at a particular intermediate E/I, at which ongoing activity emerges as neuronal avalanches. Next, we used our in vitro and model results to correctly predict in vivo information capacity and interactions between neuronal groups during ongoing activity. Close agreement between our experiments and model suggest that neuronal avalanches and peak information capacity arise because of criticality and are general properties of cortical networks with balanced E/I.

Information capacity and transmission are maximized in balanced cortical networks with neuronal avalanches.

&#x6C47;&#x8F91; &#x300B; &#x7684;&#x76AE;&#x5C42;&#x7F51;&#x7EDC;&#x53EF;&#x4EE5;&#x4EA7;&#x751F;&#x7684;&#x795E;&#x7ECF;&#x6D3B;&#x52A8;&#x6A21;&#x5F0F;&#x9650;&#x5236;&#x4E86;&#x7F51;&#x7EDC;&#x4F20;&#x8F93;&#x548C;&#x5904;&#x7406;&#x4FE1;&#x606F;&#x7684;&#x80FD;&#x529B;&#x3002;&#x5728;&#x8FD9;&#x91CC;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x6765;&#x8861;&#x91CF;&#x6240;&#x5F97;&#x4E2D;&#x76AE;&#x8D28;&#x6587;&#x5316;&#x3001; &#x6C28;&#x57FA;&#x7532;&#x9178;&#x4E59;&#x916F;&#x9EBB;&#x9189;&#x5927;&#x9F20;&#x548C;&#x7761;&#x4E0D;&#x7740;&#x53EA;&#x7315;&#x7334;&#x591A;&#x7AD9;&#x70B9;&#x672C;&#x5730;&#x5916;&#x5730;&#x6F5C;&#x5728;&#x5F55;&#x5236;&#x7684;&#x6D3B;&#x52A8;&#x6A21;&#x5F0F;&#x3002;&#x7B2C;&#x4E00;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x7684;&#x91CF;&#x5316;&#x6A21;&#x5F0F;&#x6C47;&#x8F91; &#x300B; &#x6B63;&#x5728;&#x8FDB;&#x884C;&#x7684;&#x548C;&#x523A;&#x6FC0;&#x8BF1;&#x53D1;&#x6D3B;&#x52A8;&#x4F7F;&#x7528;&#x9999;&#x519C;&#x71B5;&#x7684;&#x4FE1;&#x606F;&#x80FD;&#x529B;&#x3002;&#x63A5;&#x4E0B;&#x6765;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x91CF;&#x5316;&#x523A;&#x6FC0;&#x548C;&#x54CD;&#x5E94;&#x4F7F;&#x7528;&#x4E92;&#x4FE1;&#x606F;&#x4E4B;&#x95F4;&#x7684;&#x4FE1;&#x606F;&#x4F20;&#x8F93;&#x7684;&#x6548;&#x679C;&#x3002;&#x901A;&#x8FC7;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x5730;&#x6539;&#x53D8;&#x52B1;&#x78C1;/&#x6291;&#x5236;&#x6BD4; (E / &#x6211;) &#x4F53;&#x5916;&#x548C;&#x7F51;&#x7EDC;&#x6A21;&#x578B;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x53D1;&#x73B0;&#x4FE1;&#x606F;&#x80FD;&#x529B;&#x548C;&#x4FE1;&#x606F;&#x4F20;&#x8F93;&#x6700;&#x5927;&#x5316;&#xFF0C;&#x5728;&#x7279;&#x5B9A;&#x7684;&#x4E2D;&#x95F4; E / &#x7B2C;&#x4E00;&#x3001; &#x5728;&#x54EA;&#x4E9B;&#x6B63;&#x5728;&#x8FDB;&#x884C;&#x7684;&#x6D3B;&#x52A8;&#x6210;&#x4E3A;&#x795E;&#x7ECF;&#x96EA;&#x5D29;&#x3002;&#x63A5;&#x4E0B;&#x6765;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x4F7F;&#x7528;&#x6211;&#x4EEC;&#x4F53;&#x5916;&#x548C;&#x6A21;&#x578B;&#x7ED3;&#x679C;&#x6B63;&#x786E;&#x9884;&#x6D4B;&#x4F53;&#x5185;&#x4FE1;&#x606F;&#x80FD;&#x529B;&#x548C;&#x6B63;&#x5728;&#x8FDB;&#x884C;&#x7684;&#x6D3B;&#x52A8;&#x671F;&#x95F4;&#x7684;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x7EC4;&#x4E4B;&#x95F4;&#x7684;&#x4EA4;&#x4E92;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x7684;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x548C;&#x6A21;&#x578B;&#x4E4B;&#x95F4;&#x7684;&#x5BC6;&#x5207;&#x534F;&#x8BAE;&#x5EFA;&#x8BAE;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x96EA;&#x5D29;&#x548C;&#x5CF0;&#x503C;&#x4FE1;&#x606F;&#x80FD;&#x529B;&#x51FA;&#x73B0;&#x4E34;&#x754C;&#x548C;&#x76AE;&#x5C42;&#x7F51;&#x7EDC;&#x5E73;&#x8861; E &#x7684;&#x4E00;&#x822C;&#x5C5E;&#x6027; / &#x6211;&#x3002;

&#x4F20;&#x8F93;&#x548C;&#x4FE1;&#x606F;&#x80FD;&#x529B;&#x6700;&#x5927;&#x5316;&#x5747;&#x8861;&#x76AE;&#x5C42;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x96EA;&#x5D29;&#x7F51;&#x7EDC;&#x4E2D;&#x3002;

Das Repertoire der neuronalen Aktivit&auml;tsmuster, die eine kortikale Netzwerk erzeugen k&ouml;nnen schr&auml;nkt die F&auml;higkeit des Netzes zu &uuml;bertragen und verarbeiten Informationen. Hier messen wir Aktivit&auml;tsmuster gewonnenen Mehrfachstandort lokales Feld m&ouml;glicher Aufnahmen im Kortex Kulturen, Urethan-bet&auml;ubt Ratten und wach Makaken. Zun&auml;chst quantifiziert wir die Informationen Kapazit&auml;t des Repertoires Muster der laufenden und Reiz hervorgerufen Aktivit&auml;t mit Shannon-Entropie. Als n&auml;chstes quantifizieren wir die Wirksamkeit der Informations&uuml;bertragung zwischen Stimulus und Reaktion mit gegenseitigen Information. Durch systematisch &auml;ndern das Verh&auml;ltnis der Erregung/Hemmung (E / ich) in-vitro- und in einem Netzwerkmodell, entdeckten wir, dass bei einer bestimmten Mittelstufe E Informationen Angebots- und Informations&uuml;bertragung maximiert werden / ich, in die laufende T&auml;tigkeit entsteht, als neuronale Lawinen. Als n&auml;chstes wir unsere in-vitro und Modell Ergebnisse vorherzusagen Kapazit&auml;t in-vivo-Daten und Interaktionen zwischen neuronalen Gruppen w&auml;hrend der laufenden T&auml;tigkeit. Enge &Uuml;bereinstimmung zwischen unseren Experimenten und Modell vorschlagen, dass neuronale Lawinen und Spitzenleistung Informationen entstehen aufgrund der Wichtigkeit und sind allgemeine Eigenschaften der kortikalen Netzwerken mit ausgewogenen E / ich.

Informationen Kapazit&auml;t und &Uuml;bertragung sind im ausgewogenen kortikalen Netzwerken mit neuronalen Lawinen maximiert.

Il repertorio di schemi di attivit&agrave; neurale che pu&ograve; produrre una rete corticale vincola la capacit&agrave; della rete di trasferimento ed elaborare le informazioni. Qui, abbiamo misurato i modelli di attivit&agrave; ottenuti da registrazioni potenziali multisito campo locale nella corteccia culture, ratti anestetizzati uretano e scimmie Macaco sveglio. In primo luogo, abbiamo quantificato la capacit&agrave; di informazioni del repertorio di pattern di attivit&agrave; in corso e stimolo evocato utilizzando entropia di Shannon. Successivamente, abbiamo quantificato l&#39;efficacia della trasmissione di informazioni tra stimolo e risposta utilizzando informazioni reciproche. Modificando sistematicamente il rapporto di eccitazione/inibizione (E / I) in vitro e in un modello di rete, abbiamo scoperto che sia capacit&agrave; di informazione e trasmissione di informazioni sono massimizzati presso un particolare E intermedio /, a quale attivit&agrave; in corso emerge come valanghe neuronali. Successivamente, abbiamo usato la nostra in vitro e modello risultati per predire correttamente capacit&agrave; informazioni in vivo e le interazioni tra i gruppi neuronali durante l&#39;attivit&agrave; in corso. Stretto accordo tra il nostro modello ed esperimenti suggeriscono che valanghe neuronali e capacit&agrave; di picco informazioni sorgono a causa di criticit&agrave; e sono propriet&agrave; generali delle reti corticali con equilibrata E / I.

Capacit&agrave; di informazione e trasmissione sono massimizzati nelle reti corticali equilibrati con valanghe neuronali.

&#x76AE;&#x8CEA;&#x30CD;&#x30C3;&#x30C8;&#x30EF;&#x30FC;&#x30AF;&#x3092;&#x4F5C;&#x308A;&#x51FA;&#x3059;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x308B;&#x795E;&#x7D4C;&#x6D3B;&#x52D5;&#x30D1;&#x30BF;&#x30FC;&#x30F3;&#x306E;&#x30EC;&#x30D1;&#x30FC;&#x30C8;&#x30EA;&#x30FC;&#x3092;&#x8EE2;&#x9001;&#x3057;&#x3001;&#x60C5;&#x5831;&#x3092;&#x51E6;&#x7406;&#x3059;&#x308B;&#x30CD;&#x30C3;&#x30C8;&#x30EF;&#x30FC;&#x30AF;&#x306E;&#x80FD;&#x529B;&#x3092;&#x62D8;&#x675F;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x3053;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x30DE;&#x30EB;&#x30C1;&#x30B5;&#x30A4;&#x30C8; &#x30ED;&#x30FC;&#x30AB;&#x30EB; &#x30D5;&#x30A3;&#x30FC;&#x30EB;&#x30C9;&#x91CE;&#x6587;&#x5316;&#x3001;&#x30A6;&#x30EC;&#x30BF;&#x30F3;&#x9EBB;&#x9154;&#x306E;&#x30E9;&#x30C3;&#x30C8;&#x3068;&#x30B5;&#x30EB;&#x306E;&#x5074;&#x982D;&#x8449;&#x306E;&#x6F5C;&#x5728;&#x7684;&#x306A;&#x9332;&#x97F3;&#x304B;&#x3089;&#x5F97;&#x3089;&#x308C;&#x308B;&#x6D3B;&#x52D5;&#x30D1;&#x30BF;&#x30FC;&#x30F3;&#x3092;&#x6E2C;&#x5B9A;&#x3057;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x307E;&#x305A;&#x3001;&#x30B7;&#x30E3;&#x30CE;&#x30F3; &#x30A8;&#x30F3;&#x30C8;&#x30ED;&#x30D4;&#x30FC;&#x3092;&#x7528;&#x3044;&#x305F;&#x9032;&#x884C;&#x4E2D;&#x3068;&#x523A;&#x6FC0;&#x8A98;&#x767A;&#x6D3B;&#x6027;&#x30D1;&#x30BF;&#x30FC;&#x30F3;&#x306E;&#x30EC;&#x30D1;&#x30FC;&#x30C8;&#x30EA;&#x30FC;&#x306E;&#x60C5;&#x5831;&#x5BB9;&#x91CF;&#x3092;&#x5B9A;&#x91CF;&#x5316;&#x3057;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x6B21;&#x306B;&#x3001;&#x523A;&#x6FC0;&#x3068;&#x76F8;&#x4E92;&#x60C5;&#x5831;&#x91CF;&#x3092;&#x7528;&#x3044;&#x305F;&#x5FDC;&#x7B54;&#x9593;&#x306E;&#x60C5;&#x5831;&#x4F1D;&#x9054;&#x306E;&#x52B9;&#x679C;&#x3092;&#x5B9A;&#x91CF;&#x5316;&#x3057;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x4F53;&#x7CFB;&#x7684;&#x306B;&#x8208;&#x596E;/&#x6291;&#x5236;&#x306E;&#x6BD4;&#x7387;&#x3092;&#x5909;&#x66F4;&#x3059;&#x308B; (E/&#x79C1;&#x306F;&#xFF09; &#x4F53;&#x5916;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x30CD;&#x30C3;&#x30C8;&#x30EF;&#x30FC;&#x30AF; &#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x6211;&#x3005; &#x306F;&#x60C5;&#x5831;&#x5BB9;&#x91CF;&#x3068;&#x60C5;&#x5831;&#x4F1D;&#x9054;&#x306E;&#x4E21;&#x65B9;&#x304C;&#x7279;&#x5B9A;&#x306E;&#x4E2D;&#x9593; E &#x3067;&#x6700;&#x5927;&#x5316;&#x767A;&#x898B;/&#x79C1;&#x304C;&#x7D99;&#x7D9A;&#x7684;&#x306A;&#x30A2;&#x30AF;&#x30C6;&#x30A3;&#x30D3;&#x30C6;&#x30A3;&#x306E;&#x5E83;&#x3044; epsp &#x304C;&#x73FE;&#x308C;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x6B21;&#x306B;&#x3001;&#x6211;&#x3005; &#x306F; in vitro &#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x3066;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x306E;&#x7D50;&#x679C;&#x3092;&#x6B63;&#x3057;&#x304F;&#x4F53;&#x5185;&#x60C5;&#x5831;&#x5BB9;&#x91CF;&#x3068;&#x9032;&#x884C;&#x4E2D;&#x306E;&#x30A2;&#x30AF;&#x30C6;&#x30A3;&#x30D3;&#x30C6;&#x30A3;&#x306E;&#x9593;&#x306B;&#x795E;&#x7D4C;&#x7D30;&#x80DE;&#x306E;&#x30B0;&#x30EB;&#x30FC;&#x30D7;&#x9593;&#x306E;&#x76F8;&#x4E92;&#x4F5C;&#x7528;&#x3092;&#x4E88;&#x6E2C;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x8FD1;&#x3044;&#x5951;&#x7D04;&#x79C1;&#x305F;&#x3061;&#x306E;&#x5B9F;&#x9A13;&#x3068;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x3068;&#x63D0;&#x6848;&#x3059;&#x308B; epsp &#x3068;&#x30D4;&#x30FC;&#x30AF;&#x60C5;&#x5831;&#x5BB9;&#x91CF;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x81E8;&#x754C;&#x73FE;&#x8C61;&#x304C;&#x767A;&#x751F;&#x3057;&#x3066;&#x30D0;&#x30E9;&#x30F3;&#x30B9;&#x306E;&#x53D6;&#x308C;&#x305F; E &#x3068;&#x76AE;&#x8CEA;&#x30CD;&#x30C3;&#x30C8;&#x30EF;&#x30FC;&#x30AF;&#x306E;&#x4E00;&#x822C;&#x30D7;&#x30ED;&#x30D1;&#x30C6;&#x30A3;/&#x79C1;&#x3002;

&#x60C5;&#x5831;&#x5BB9;&#x91CF;&#x3068;&#x4F1D;&#x9001; epsp &#x304C;&#x30D0;&#x30E9;&#x30F3;&#x30B9;&#x306E;&#x53D6;&#x308C;&#x305F;&#x76AE;&#x8CEA;&#x30CD;&#x30C3;&#x30C8;&#x30EF;&#x30FC;&#x30AF;&#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;&#x6700;&#x5927;&#x5316;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#xB300;&#xB1CC; &#xD53C; &#xC9C8;&#xC758; &#xB124;&#xD2B8;&#xC6CC;&#xD06C;&#xB97C; &#xC0DD;&#xC131; &#xD558;&#xB294; &#xC2E0;&#xACBD; &#xD65C;&#xB3D9; &#xD328;&#xD134;&#xC758; &#xB808; &#xD37C; &#xD1A0;&#xB9AC; &#xC804;&#xC1A1; &#xD558; &#xACE0; &#xC815;&#xBCF4;&#xB97C; &#xCC98;&#xB9AC; &#xD558;&#xB294; &#xB124;&#xD2B8;&#xC6CC;&#xD06C;&#xC758; &#xB2A5;&#xB825;&#xC744; &#xC81C;&#xD55C; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC5EC;&#xAE30;, &#xD53C; &#xBB38;&#xD654;, &#xC6B0; &#xB808; &#xD0C4; &#xCDE8; &#xC950;&#xC640; &#xAE68;&#xC5B4; &#xC788;&#xB294; &#xC9E7;&#xC740; &#xAF2C;&#xB9AC; &#xC6D0;&#xC22D;&#xC774; &#xC6D0;&#xC22D;&#xC774;&#xC5D0; &#xC7A0;&#xC7AC;&#xC801;&#xC778; &#xB179;&#xC74C; multisite &#xB85C;&#xCEEC; &#xD544;&#xB4DC;&#xC5D0;&#xC11C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC5BB;&#xC740; &#xD65C;&#xB3D9; &#xD328;&#xD134;&#xC744; &#xCE21;&#xC815; &#xD588;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xCCAB;&#xC9F8;, &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xC100; &#xB10C; &#xC5D4;&#xD2B8;&#xB85C;&#xD53C;&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xC9C0;&#xC18D;&#xC801;&#xC778; &#xC790;&#xADF9;&#xC744; &#xBD88;&#xB7EC; &#xC77C;&#xC73C;&#xCF30;&#xB2E4; &#xD65C;&#xB3D9;&#xC758; &#xD328;&#xD134; &#xB808; &#xD37C; &#xD1A0;&#xB9AC;&#xC758; &#xC815;&#xBCF4; &#xC6A9;&#xB7C9; &#xACC4;&#xB7C9;. &#xB2E4;&#xC74C;, &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xC790;&#xADF9; &#xBC0F; &#xC0C1;&#xD638; &#xC815;&#xBCF4;&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xC751;&#xB2F5; &#xC0AC;&#xC774;&#xC758; &#xC815;&#xBCF4; &#xC804;&#xB2EC;&#xC758; &#xD6A8;&#xB2A5; &#xACC4;&#xB7C9;. &#xCCB4;&#xACC4;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC790;&#xADF9;/&#xC5B5;&#xC81C;&#xC758; &#xBE44;&#xC728;&#xC744; &#xBCC0;&#xACBD; &#xD558; &#xC5EC; (E / &#xB098;) &#xC2DC;&#xD5D8;&#xAD00; &#xBC0F; &#xB124;&#xD2B8;&#xC6CC;&#xD06C; &#xBAA8;&#xB378; &#xC6B0;&#xB9AC; &#xC815;&#xBCF4; &#xC6A9;&#xB7C9; &#xBC0F; &#xC815;&#xBCF4; &#xC804;&#xC1A1;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD2B9;&#xC815; &#xC911;&#xAC04; E &#xADF9;&#xB300;&#xD654; &#xBC1C;&#xACAC;, &#xB098;&#xB294; &#xC9C0;&#xC18D;&#xC801;&#xC778; &#xD65C;&#xB3D9;&#xC5D0; &#xB098;&#xC628;&#xB2E4; &#xC2E0;&#xACBD; &#xB208;&#xC0AC;&#xD0DC;&#xB85C; /. &#xB2E4;&#xC74C;, &#xC6B0;&#xB9AC; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xC758; &#xC2DC;&#xD5D8;&#xAD00;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xACE0; &#xBAA8;&#xB378; &#xACB0;&#xACFC; &#xC0DD;&#xCCB4; &#xC870;&#xAC74; &#xC815;&#xBCF4; &#xC6A9;&#xB7C9; &#xBC0F; &#xC9C0;&#xC18D;&#xC801;&#xC778; &#xD65C;&#xB3D9; &#xD558;&#xB294; &#xB3D9;&#xC548; &#xC2E0;&#xACBD; &#xADF8;&#xB8F9; &#xAC04;&#xC758; &#xC0C1;&#xD638; &#xC791;&#xC6A9;&#xC744; &#xC62C;&#xBC14;&#xB974;&#xAC8C; &#xC608;&#xCE21;&#xC744;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xC758; &#xC2E4;&#xD5D8;&#xACFC; &#xBAA8;&#xB378; &#xC0AC;&#xC774; &#xAC00;&#xAE4C;&#xC6B4; &#xACC4;&#xC57D; &#xC81C;&#xC548; &#xC2E0;&#xACBD; &#xB208;&#xC0AC;&#xD0DC; &#xBC0F; &#xD53C;&#xD06C; &#xC815;&#xBCF4; &#xC6A9;&#xB7C9; &#xC911;&#xC694;&#xB3C4; &#xB54C;&#xBB38;&#xC5D0; &#xBC1C;&#xC0DD; &#xD558; &#xACE0; &#xADE0;&#xD615; &#xC7A1;&#xD78C;&#xB41C; E&#xC640; &#xB300;&#xB1CC; &#xD53C; &#xC9C8;&#xC758; &#xB124;&#xD2B8;&#xC6CC;&#xD06C;&#xC758; &#xC77C;&#xBC18; &#xC18D;&#xC131;&#xC740; / &#xB098;.

&#xC815;&#xBCF4; &#xC6A9;&#xB7C9; &#xBC0F; &#xC804;&#xC1A1; &#xADE0;&#xD615;&#xB41C; &#xB300;&#xB1CC; &#xD53C; &#xC9C8;&#xC758; &#xB124;&#xD2B8;&#xC6CC;&#xD06C; &#xC2E0;&#xACBD; &#xB208;&#xC0AC;&#xD0DC;&#xB97C; &#xADF9;&#xB300;&#xD654; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

El repertorio de patrones de actividad neural que puede producir una red cortical limita la capacidad de la red para transmitir y procesar informaci&oacute;n. Aqu&iacute;, medimos los patrones de actividad obtenidos de grabaciones potenciales de campo local multisitio en culturas de corteza, uretano-anestesiados ratas y monos macacos despiertos. En primer lugar, cuantificamos la capacidad de informaci&oacute;n del repertorio patr&oacute;n de actividad continua y evocado por el est&iacute;mulo con la entrop&iacute;a de Shannon. A continuaci&oacute;n, cuantificamos la eficacia de la transmisi&oacute;n de informaci&oacute;n entre est&iacute;mulo y respuesta utilizando informaci&oacute;n mutua. Cambiando sistem&aacute;ticamente la relaci&oacute;n de excitaci&oacute;n/inhibici&oacute;n (E / I) in vitro y en un modelo de red, descubrimos que tanto la capacidad de informaci&oacute;n y la transmisi&oacute;n de la informaci&oacute;n est&aacute;n maximizados en un particular E intermedio / I, en cuya actividad continua emerge como avalanchas neuronales. A continuaci&oacute;n, utilizamos nuestra in vitro y resultados del modelo para predecir correctamente la capacidad de la informaci&oacute;n en vivo y las interacciones entre grupos neuronales durante actividad continua. Arrojar entre nuestros experimentos y modelo sugieren que aludes neuronales y su capacidad m&aacute;xima informaci&oacute;n surgen debido a la criticidad y son propiedades generales de redes corticales con equilibrado E / me.

Transmisi&oacute;n y capacidad de informaci&oacute;n est&aacute;n maximizados en redes corticales equilibradas con aludes neuronales.

&#x5728;&#x76AE;&#x5C42;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x4E4B;&#x95F4;&#x7684;&#x76F8;&#x4E92;&#x4F5C;&#x7528;&#x5F15;&#x8D77;&#x77AC;&#x6001;&#x76F8;&#x5E72;&#x6D3B;&#x52A8;&#x6A21;&#x5F0F;&#x7684;&#x57FA;&#x672C;&#x770B;&#x6CD5;&#x3001; &#x8BA4;&#x8BC6;&#x548C;&#x884C;&#x52A8;&#x3002;&#x6700;&#x8FD1;&#xFF0C;&#x79EF;&#x6781;&#x8FDB;&#x884C;&#x8FA9;&#x8BBA;&#x662F;&#x5426;&#x8DB3;&#x4EE5;&#x89E3;&#x91CA;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x89C2;&#x6D4B;&#x7684;&#x6D3B;&#x52A8;&#x6A21;&#x5F0F;&#x6700;&#x57FA;&#x672C;&#x7684;&#x76F8;&#x4E92;&#x4F5C;&#x7528;&#xFF0C;&#x5373;&#x6210;&#x5BF9;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x6216;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#xFF0C;&#x7FA4;&#x4F53;&#x4E4B;&#x95F4;&#x7684;&#x76F8;&#x5173;&#x6027;&#x3002;&#x5230;&#x76EE;&#x524D;&#x4E3A;&#x6B62;&#xFF0C;&#x62A5;&#x544A;&#x7684;&#x8BC1;&#x636E;&#x662F;&#x6709;&#x4E89;&#x8BAE;&#x7684;&#x3002;&#x91CD;&#x8981;&#x7684;&#x662F;&#xFF0C;&#x5BF9;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x7684;&#x76F8;&#x4E92;&#x4F5C;&#x7528;&#x548C;&#x4ED6;&#x4EEC;&#x8FD9;&#x4E00;&#x4EE3;&#x7279;&#x522B;&#x662F;&#x90A3;&#x4E9B;&#x9AD8;&#x9636;&#x7684;&#x76F8;&#x4E92;&#x4F5C;&#x7528;&#xFF0C;&#x673A;&#x5236;&#x603B;&#x4F53;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x4ECD;&#x53EF;&#x671B;&#x800C;&#x4E0D;&#x53EF;&#x53CA;&#x3002;&#x5728;&#x8FD9;&#x91CC;&#x6211;&#x4EEC;&#x5C55;&#x793A;&#x9AD8;&#x9636;&#x4EA4;&#x4E92;&#x662F;&#x5728;&#x8B66;&#x62A5;&#x7334;&#x5B50;&#x548C;&#x8BF1;&#x53D1;&#x89C6;&#x89C9;&#x53CD;&#x5E94;&#x7684;&#x9EBB;&#x9189;&#x732B;&#x987B;&#x59A5;&#x5584;&#x4EA4;&#x4EE3;&#x76AE;&#x8D28;&#x52A8;&#x529B;&#x5B66;&#x7B49;&#x6B63;&#x5728;&#x8FDB;&#x884C;&#x795E;&#x7ECF;&#x96EA;&#x5D29;&#x3002;&#x9AD8;&#x65AF;&#x4EA4;&#x4E92;&#x6A21;&#x578B;&#xFF0C;&#x5229;&#x7528;&#x4E8B;&#x4EF6;&#x7387;&#x53CA;&#x89C2;&#x5BDF;&#x5230;&#x7684;&#x6210;&#x5BF9;&#x76F8;&#x5173;&#x6027;&#xFF0C;&#x8FD9;&#x9002;&#x7528;&#x4E8E;&#x5185;&#x90E8;&#x9608;&#x503C;&#x6807;&#x8BC6;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x9AD8;&#x9636;&#x4E92;&#x52A8;&#x5173;&#x7CFB;&#x6B63;&#x786E;&#xFF0C;&#x5728;&#x76AE;&#x5C42;&#x5C40;&#x90E8;&#x573A;&#x7535;&#x4F4D;&#x548C;&#x6263;&#x7403;&#x7684;&#x6D3B;&#x52A8;&#x3002;&#x8FD9;&#x5141;&#x8BB8;&#x5927;&#x91CF;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x4EBA;&#x53E3;&#x6D3B;&#x52A8;&#x662F;&#x5FC5;&#x9700;&#x7684;&#x4F8B;&#x5982;&#xFF0C;&#x5728;&#x5927;&#x8111;-&#x673A;&#x5668;&#x754C;&#x9762;&#x8303;&#x5F0F;&#x7684;&#x51C6;&#x786E;&#x9884;&#x6D4B;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x7684;&#x7814;&#x7A76;&#x7ED3;&#x679C;&#x8868;&#x660E;&#x9AD8;&#x9636;&#x76F8;&#x4E92;&#x4F5C;&#x7528;&#x662F;&#x76AE;&#x8D28;&#x52A8;&#x529B;&#x5B66;&#x7684;&#x56FA;&#x6709;&#x5C5E;&#x6027;&#xFF0C;&#x5EFA;&#x8BAE;&#x4E00;&#x4E2A;&#x7B80;&#x5355;&#x7684;&#x89E3;&#x51B3;&#x65B9;&#x6848;&#xFF0C;&#x6765;&#x514B;&#x670D;&#x8FC7;&#x53BB;&#x8BA4;&#x4E3A;&#x662F;&#x56FA;&#x6709;&#x7684;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x4E92;&#x52A8;&#x5173;&#x7CFB;&#x7684;&#x660E;&#x663E;&#x8270;&#x5DE8;&#x590D;&#x6742;&#x6027;&#x3002;

&#x9AD8;&#x9636;&#x76F8;&#x4E92;&#x4F5C;&#x7528;&#x4E2D;&#x76AE;&#x5C42;&#x6D3B;&#x52A8;&#x7684;&#x7279;&#x70B9;&#x3002;

In the cortex, the interactions among neurons give rise to transient coherent activity patterns that underlie perception, cognition, and action. Recently, it was actively debated whether the most basic interactions, i.e., the pairwise correlations between neurons or groups of neurons, suffice to explain those observed activity patterns. So far, the evidence reported is controversial. Importantly, the overall organization of neuronal interactions and the mechanisms underlying their generation, especially those of high-order interactions, have remained elusive. Here we show that higher-order interactions are required to properly account for cortical dynamics such as ongoing neuronal avalanches in the alert monkey and evoked visual responses in the anesthetized cat. A Gaussian interaction model that utilizes the observed pairwise correlations and event rates and that applies intrinsic thresholding identifies those higher-order interactions correctly, both in cortical local field potentials and spiking activities. This allows for accurate prediction of large neuronal population activities as required, e.g., in brain-machine interface paradigms. Our results demonstrate that higher-order interactions are inherent properties of cortical dynamics and suggest a simple solution to overcome the apparent formidable complexity previously thought to be intrinsic to those interactions.

Higher-order interactions characterized in cortical activity.

Dans le cortex, les interactions entre les neurones donnent lieu &agrave; une activit&eacute; coh&eacute;rente transitoire qui sous-tendent la perception, la cognition et action. R&eacute;cemment, il a &eacute;t&eacute; d&eacute;battu activement si les interactions &eacute;l&eacute;mentaires, c&#39;est-&agrave;-dire les paires corr&eacute;lations entre neurones ou de groupes de neurones, suffisent &agrave; expliquer ces patterns d&#39;activit&eacute; observ&eacute;e. Jusqu&#39;ici, les &eacute;l&eacute;ments de preuve rapport&eacute;s est controvers&eacute;e. Ce qui est important, l&#39;organisation globale des interactions neuronales et les m&eacute;canismes qui sous-tendent leur g&eacute;n&eacute;ration, en particulier ceux des interactions d&#39;ordre &eacute;lev&eacute;, sont rest&eacute;s insaisissable. Ici, nous montrons que les interactions d&#39;ordre sup&eacute;rieur sont tenues de rendre compte pour cortical dynamics tels que les avalanches neuronales en cours dans le singe alerte et des r&eacute;ponses &eacute;voqu&eacute;es visuels chez le chat anesth&eacute;si&eacute;. Un mod&egrave;le gaussien interaction qui utilise les corr&eacute;lations par paires observ&eacute;es et les fr&eacute;quences d&#39;&eacute;v&eacute;nements et cela s&#39;applique de seuillage intrins&egrave;que identifie ces interactions d&#39;ordre sup&eacute;rieur correctement, aussi bien dans des potentiels corticaux de champ local et les activit&eacute;s de fortification. Cela permet une pr&eacute;vision pr&eacute;cise des activit&eacute;s de la grande population neuronale au besoin, par exemple, dans les paradigmes de l&#39;interface cerveau-machine. Nos r&eacute;sultats d&eacute;montrent que les interactions d&#39;ordre sup&eacute;rieur sont des propri&eacute;t&eacute;s inh&eacute;rentes de la dynamique corticale et sugg&egrave;rent une solution simple pour surmonter l&#39;apparente complexit&eacute; redoutable qu&#39;on croyait &ecirc;tre intrins&egrave;que de ces interactions.

Interactions d&#39;ordre sup&eacute;rieur caract&eacute;ris&eacute;es dans l&#39;activit&eacute; corticale.

Im Kortex lassen die Interaktionen zwischen Neuronen transient koh&auml;rente Aktivit&auml;tsmuster, die Wahrnehmung, Kognition und Handeln zugrunde liegen. Vor kurzem war es aktiv diskutiert, ob die grundlegendsten Interaktionen, d. h. die paarweisen Korrelationen zwischen Neuronen oder Neuronengruppen, ausreichen, um die beobachteten Aktivit&auml;tsmuster erkl&auml;ren. Bisher ist der Beweis berichtet umstritten. Wichtig ist, die Gesamtorganisation der neuronalen Interaktionen und die Mechanismen ihrer Generation, vor allem der h&ouml;herwertigen Interaktionen, blieben schwer. Hier zeigen wir, dass h&ouml;herer Ordnung Interaktionen der Alarm Affe sowie evozierte visuelle Reaktionen in die &auml;sthetisierten Katze richtig Konto f&uuml;r kortikale Dynamik wie laufende neuronale Lawinen erforderlich sind. Eine Gau&szlig;sche Interaktionsmodell, die verwendet die beobachteten paarweiser Korrelationen und Ereignisraten und das gilt systeminterne Thresholding, identifiziert Interaktionen h&ouml;herer Ordnung richtig, sowohl in kortikalen lokales Feld Potentiale und Blindkontrollen Aktivit&auml;ten. Dies erm&ouml;glicht pr&auml;zise Vorhersage der gro&szlig;en neuronalen Population Aktivit&auml;ten je nach Bedarf z. B. in Gehirn-Maschine-Schnittstelle-Paradigmen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass h&ouml;herer Ordnung Interaktionen inh&auml;renten Eigenschaften der kortikalen Dynamik und deuten darauf hin eine einfache L&ouml;sung zur &Uuml;berwindung der gewaltigen Komplexit&auml;t bisher angenommen, diese Interaktionen ansieht.

H&ouml;herer Ordnung Interaktionen in kortikale Aktivit&auml;t gekennzeichnet.

Nella corteccia, le interazioni tra neuroni danno luogo a modelli transitori attivit&agrave; coerenti che sottostanno alla percezione, cognizione e azione. Recentemente, &egrave; stato attivamente dibattuto se le interazioni pi&ugrave; basilari, vale a dire le coppie correlazioni tra neuroni o gruppi di neuroni, &egrave; sufficiente a spiegare i modelli di attivit&agrave; osservati. Finora, le prove segnalate sono controversa. Importante, l&#39;organizzazione complessiva delle interazioni neuronali e i meccanismi sottostanti la loro generazione, soprattutto quelli di ordine elevato interazioni, sono rimasti sfuggente. Qui vi mostriamo che le interazioni di ordine superiore sono tenute a correttamente conto per dinamica corticale come valanghe neuronali in corso nella scimmia alert e risposte visive evocate nel gatto anestetizzato. Un modello di interazione gaussiana che utilizza le correlazioni osservate coppie e tassi di evento e che si applica la soglia intrinseca identifica quelle interazioni di ordine superiore correttamente, sia in attivit&agrave; spiking e potenziali di campo locale corticale. Questo permette ad accurata previsione di attivit&agrave; di grande popolazione neuronale come richiesto, ad esempio, in paradigmi di interfaccia cervello-macchina. I nostri risultati dimostrano che le interazioni di ordine superiore sono propriet&agrave; intrinseche della dinamica corticale e suggeriscono una soluzione semplice per superare l&#39;apparente complessit&agrave; formidabile pensato di essere intrinseco di tali interazioni.

Interazioni di ordine superiore caratterizzate in attivit&agrave; corticale.

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En la corteza, las interacciones entre las neuronas dan lugar a patrones de actividad coherente transitoria que subyacen la percepci&oacute;n, la cognici&oacute;n y acci&oacute;n. Recientemente, fue discutida activamente si las interacciones m&aacute;s b&aacute;sicas, es decir, las parejas correlaciones entre neuronas o grupos de neuronas, es suficiente para explicar los patrones de actividad observada. Hasta ahora, la evidencia registrada es controvertida. Lo importante es la organizaci&oacute;n global de interacciones neuronales y los mecanismos subyacentes de su generaci&oacute;n, especialmente los de las interacciones de orden superior, han permanecido esquivo. Aqu&iacute; demostramos que las interacciones de orden superior son necesarias para tener en cuenta correctamente din&aacute;mica cortical como curso avalanchas neuronales en el mono alerta y las respuestas visuales evocadas en el gato anestesiado. Un modelo de interacci&oacute;n gaussiano que utiliza las correlaciones observadas de pares y las tasas de eventos y que aplica la umbralizaci&oacute;n intr&iacute;nseca identifica aquellas interacciones de orden superior correctamente, tanto en los potenciales de campo local cortical y actividades clavaba. Esto permite una predicci&oacute;n precisa de las actividades de la poblaci&oacute;n neuronal como sea necesario, por ejemplo, en paradigmas de interfaz cerebro-m&aacute;quina. Nuestros resultados demuestran que las interacciones de orden superior son propiedades inherentes de la din&aacute;mica cortical y sugieren una soluci&oacute;n simple para superar la aparente complejidad formidable pensada ser intr&iacute;nseco a esas interacciones.

Interacciones de orden superior caracterizadas en la actividad cortical.

&#x76AE;&#x5C42;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x4E4B;&#x95F4;&#x8FDB;&#x884C;&#x76F8;&#x4E92;&#x4EA4;&#x6D41;&#x7ECF;&#x5E38;&#x8868;&#x73B0;&#x4E3A;&#x7F51;&#x7EDC;&#x7EA7;&#x7684;&#x540C;&#x6B65;&#x6027;&#x3002;&#x4E86;&#x89E3;&#x8FD9;&#x79CD;&#x81EA;&#x53D1;&#x7684;&#x540C;&#x6B65;&#x6027;&#x7684;&#x65F6;&#x7A7A;&#x52A8;&#x6001;&#x5F88;&#x91CD;&#x8981;&#xFF0C;&#x56E0;&#x4E3A;&#x5B83;&#x53EF;&#x80FD;&#x4F1A; (1) &#x5F71;&#x54CD;&#x7F51;&#x7EDC;&#x54CD;&#x5E94;&#x8F93;&#x5165;&#xFF0C;(2) &#x5F62;&#x72B6;&#x6D3B;&#x6027;&#x4F9D;&#x8D56;&#x5FAE;&#x7535;&#x8DEF;&#x7ED3;&#x6784;&#xFF0C;&#x548C; (3) &#x63ED;&#x793A;&#x57FA;&#x672C;&#x7F51;&#x7EDC;&#x5C5E;&#x6027;&#xFF0C;&#x4F8B;&#x5982;&#x5931;&#x8861;&#x7684;&#x6FC0;&#x52B1; (E) &#x548C; (I) &#x7684;&#x6291;&#x5236;&#x4F5C;&#x7528;&#x3002;&#x5728;&#x8FD9;&#x91CC;&#x6211;&#x4EEC;&#x5728;&#x81EA;&#x53D1;&#x540C;&#x6B65;&#x6027;&#x5927;&#x9F20;&#x76AE;&#x5C42;&#x5207;&#x7247;&#x6587;&#x5316;&#x548C;&#x8BA1;&#x7B97;&#x6A21;&#x578B;&#x7684;&#x65F6;&#x7A7A;&#x7279;&#x5F81;&#x5212;&#x5206;&#x4E0D;&#x540C;&#x7684; E &#x7684;&#x8303;&#x56F4;&#x5185;-&#x6211;&#x7684;&#x6761;&#x4EF6;&#x5305;&#x62EC; disfacilitated (&#x4E0D;&#x60A6; AMPA&#xFF0C;NMDA &#x53D7;&#x4F53;&#xFF09;&#x3001; &#x6CF0;&#x7136;&#x81EA;&#x82E5;&#xFF0C;&#x548C;&#x6291;&#x5236; (&#x4E0D;&#x60A6; GABA(A) &#x53D7;&#x4F53;&#xFF09;&#x3002;&#x672C;&#x5730;&#x5916;&#x5730;&#x6F5C;&#x5728;&#x5F55;&#x81EA;&#x53D1;&#x7A81;&#x53D1;&#x6D3B;&#x52A8;&#x671F;&#x95F4;&#x4E0E;&#x7535;&#x6781;&#x9635;&#x5217;&#x3002;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x7FA4;&#x4F53;&#x7684;&#x540C;&#x6B65;&#x6027;&#x88AB;&#x91CF;&#x5316;&#x9636;&#x6BB5;&#x9501;&#x5B9A;&#x8BB0;&#x5F55;&#x7AD9;&#x70B9;&#x4E4B;&#x95F4;&#x57FA;&#x4E8E;&#x3002;&#x968F;&#x7740;&#x7F51;&#x7EDC;&#x5174;&#x594B;&#x6027;&#x589E;&#x52A0;&#x4ECE;&#x4F4E;&#x5230;&#x9AD8;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x53D1;&#x73B0;&#x5728;&#x4E2D;&#x95F4;&#x5174;&#x594B;&#x6027;&#x4E00;&#x7EA7;&#x7684;&#x4E09;&#x79CD;&#x73B0;&#x8C61;&#xFF1A; (1) &#x53D1;&#x75C5;&#x7684;&#x540C;&#x6B65;&#x6027;&#x548C; (3) &#x795E;&#x7ECF;&#x96EA;&#x5D29; (2) &#x6700;&#x5927;&#x5316;&#x53D8;&#x5F02;&#x6027;&#x7684;&#x540C;&#x6B65;&#x6027;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x8BA1;&#x7B97;&#x7684;&#x6A21;&#x578B;&#x9884;&#x6D4B;&#x8FD9;&#x4E09;&#x79CD;&#x529F;&#x80FD;&#x53D1;&#x751F;&#x65F6;&#x7F51;&#x7EDC;&#x8FD0;&#x884C;&#x9644;&#x8FD1;&#x552F;&#x4E00;&#x7684;&#x5E73;&#x8861; E-&#x6211;&#x6761;&#x4EF6;&#x79F0;&#x4E3A;&quot;&#x4E34;&#x754C;&quot;&#x3002;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x7ED3;&#x679C;&#x662F;&#x4E0D;&#x53D8;&#x7684;&#x6D4B;&#x91CF;&#x7A7A;&#x95F4;&#x7A0B;&#x5EA6;&#x3001; &#x7A7A;&#x95F4;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x548C;&#x9891;&#x7387;&#x6CE2;&#x6BB5;&#x7684;&#x53D8;&#x5316;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x7684;&#x7814;&#x7A76;&#x7ED3;&#x679C;&#x8868;&#x660E;&#xFF0C;&#x8FD9;&#x6E29;&#x548C;&#x7684;&#x5E73;&#x5747;&#x8FD0;&#x52A8;&#x534F;&#x8C03;&#x6027;&#xFF0C;&#x8981;&#x6C42;&#xFF0C;&#x4EE5;&#x907F;&#x514D;&#x75C5;&#x7406;&#x53D1;&#x751F;&#x8D85;&#x8FC7;&#x6709;&#x9650;&#x7684; E &#x7CFB;&#x5217;-&#x6761;&#x4EF6;&#xFF0C;&#x5E76;&#x51FA;&#x73B0;&#x4EE5;&#x53CA;&#x6700;&#x5927;&#x9650;&#x5EA6;&#x5730;&#x53D8;&#x7684;&#x540C;&#x6B65;&#x6027;&#x3002;&#x5982;&#x679C;&#x53D8;&#x91CF;&#x7684;&#x540C;&#x6B65;&#x6027;&#x4E0D;&#x5229;&#x4E8E;&#x76AE;&#x8D28;&#x529F;&#x80FD;&#xFF0C;&#x8FD9;&#x662F;&#x4E3A;&#x4E2D;&#x5EA6;&#x5E73;&#x5747;&#x540C;&#x6B65;&#x6027;&#x652F;&#x4ED8;&#x6210;&#x672C;&#x3002;&#x7136;&#x800C;&#xFF0C;&#x5982;&#x679C;&#x53D8;&#x91CF;&#x7684;&#x540C;&#x6B65;&#x6027;&#x662F;&#x6709;&#x76CA;&#x7684;&#x7136;&#x540E;&#x7531;&#x63A5;&#x8FD1;&#x4E34;&#x754C;&#x76AE;&#x5C42;&#x7684;&#x53CC;&#x91CD;&#x53EF;&#x80FD;&#x53D7;&#x76CA;&#x4E8E;&#x6E29;&#x548C;&#x7684;&#x610F;&#x601D;&#x5E76;&#x4E14;&#x6700;&#x5927;&#x5316;&#x53D8;&#x5F02;&#x6027;&#x7684;&#x540C;&#x6B65;&#x6027;&#x3002;

&#x76F8;&#x4F4D;&#x540C;&#x6B65;&#x6027;&#x76AE;&#x5C42;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x96EA;&#x5D29;&#x4E0E;&#x7F51;&#x7EDC;&#x4E2D;&#x7684;&#x6700;&#x5927;&#x53D8;&#x5316;&#x3002;

Ongoing interactions among cortical neurons often manifest as network-level synchrony. Understanding the spatiotemporal dynamics of such spontaneous synchrony is important because it may (1) influence network response to input, (2) shape activity-dependent microcircuit structure, and (3) reveal fundamental network properties, such as an imbalance of excitation (E) and inhibition (I). Here we delineate the spatiotemporal character of spontaneous synchrony in rat cortex slice cultures and a computational model over a range of different E-I conditions including disfacilitated (antagonized AMPA, NMDA receptors), unperturbed, and disinhibited (antagonized GABA(A) receptors). Local field potential was recorded with multielectrode arrays during spontaneous burst activity. Synchrony among neuronal groups was quantified based on phase-locking among recording sites. As network excitability was increased from low to high, we discovered three phenomena at an intermediate excitability level: (1) onset of synchrony, (2) maximized variability of synchrony, and (3) neuronal avalanches. Our computational model predicted that these three features occur when the network operates near a unique balanced E-I condition called "criticality." These results were invariant to changes in the measurement spatial extent, spatial resolution, and frequency bands. Our findings indicate that moderate average synchrony, which is required to avoid pathology, occurs over a limited range of E-I conditions and emerges together with maximally variable synchrony. If variable synchrony is detrimental to cortical function, this is a cost paid for moderate average synchrony. However, if variable synchrony is beneficial, then by operating near criticality the cortex may doubly benefit from moderate mean and maximized variability of synchrony.

Maximal variability of phase synchrony in cortical networks with neuronal avalanches.

Les interactions continues entre les neurones corticaux se manifestent souvent dans le synchronisme de niveau r&eacute;seau. Compr&eacute;hension de que la dynamique spatio-temporelle de tel synchronisme spontan&eacute;e est importante parce qu&#39;il peut (1) influencer r&eacute;ponse r&eacute;seau &agrave; l&#39;entr&eacute;e, (2) d&eacute;terminer la structure de l&#39;activit&eacute; d&eacute;pendante de microcircuit et (3) r&eacute;v&egrave;lent les propri&eacute;t&eacute;s du r&eacute;seau fondamental, par exemple un d&eacute;s&eacute;quilibre d&#39;excitation (E) et d&#39;inhibition (I). Ici nous tracer le caract&egrave;re spatio-temporelle de la synchronie spontan&eacute;e dans les cultures de tranche pour le cortex rat et un mod&egrave;le de calcul sur une gamme de diff&eacute;rent E-j&#39;ai les conditions y compris disfacilitated (antagonis&eacute; AMPA, r&eacute;cepteurs NMDA), imperturbable et d&eacute;sinhib&eacute; (antagonis&eacute; les r&eacute;cepteurs GABA). Potentiel de champ local a &eacute;t&eacute; enregistr&eacute; avec les baies multi&eacute;lectrodes pendant l&#39;activit&eacute; spontan&eacute;e de rafale. Synchronisme entre les groupes neurones a &eacute;t&eacute; quantifi&eacute; bas&eacute; &agrave; verrouillage de phase entre les sites d&#39;enregistrement. Comme l&#39;excitabilit&eacute; du r&eacute;seau est pass&eacute;e de faible &agrave; &eacute;lev&eacute;, nous avons d&eacute;couvert trois ph&eacute;nom&egrave;nes &agrave; un niveau interm&eacute;diaire d&#39;excitabilit&eacute;: (1) l&#39;apparition de la synchronie, variabilit&eacute; (2) agrandie de synchronie et des avalanches (3) neuronales. Notre mod&egrave;le de calcul a pr&eacute;dit que ces trois fonctions se produisent lorsque le r&eacute;seau exploite pr&egrave;s d&#39;une unique E &eacute;quilibr&eacute;-j&#39;ai la condition appel&eacute;e &laquo; criticit&eacute; &raquo;. Ces r&eacute;sultats ont &eacute;t&eacute; indiff&eacute;rente aux changements dans l&#39;&eacute;tendue spatiale de mesure, r&eacute;solution spatiale et bandes de fr&eacute;quences. Nos r&eacute;sultats indiquent que synchronie moyenne mod&eacute;r&eacute;e, qui est n&eacute;cessaire pour &eacute;viter la pathologie, se produit sur une gamme limit&eacute;e d&#39;E-I des conditions et &eacute;merge avec synchronisme variable au maximum. Si le synchronisme variable est pr&eacute;judiciable &agrave; la fonction corticale, c&#39;est un prix pay&eacute; pour la synchronie moyenne mod&eacute;r&eacute;. Cependant, si le synchronisme variable est b&eacute;n&eacute;fique, puis en op&eacute;rant pr&egrave;s de criticit&eacute; le cortex peut b&eacute;n&eacute;ficier doublement de moyenne mod&eacute;r&eacute;e et maximis&eacute; la variabilit&eacute; de la synchronie.

Variabilit&eacute; maximale de synchronisme de phase dans des r&eacute;seaux corticaux avalanches neuronales.

Laufende Interaktionen zwischen kortikale Neuronen manifestieren sich oft als Netzwerkebene Synchronie. Verst&auml;ndnis, dass die raumzeitliche Dynamik solcher spontaner Synchronizit&auml;t wichtig ist, weil es (1) Netzwerk Reaktion beeinflussen kann auf Eingaben, (2) gestalten Sie leistungsabh&auml;ngige Mikroschaltung Struktur, und (3) offenbaren Sie grundlegende Netzwerkeigenschaften, z. B. ein Ungleichgewicht der Erregung (E) und Hemmung (I). Hier beschreiben wir den raumzeitliche Charakter spontaner Synchronizit&auml;t Ratte Kortex Segment Kulturen und ein Computermodell &uuml;ber einen Bereich von verschiedenen E-ich Bedingungen, einschlie&szlig;lich disfacilitated (gegen sich aufgebracht, AMPA, NMDA-Rezeptoren), unbeirrt und deblockierte (Euroskeptikern GABA(A)-Rezeptoren). Potenzielle lokales Feld wurde mit multielectrode Arrays im spontanen Ausbruch T&auml;tigkeit aufgenommen. Synchronit&auml;t zwischen neuronalen Gruppen wurde quantifiziert basierend auf Phase unter Aufnahme Websites sperren. Netzwerk Erregbarkeit von niedrig bis hoch stiegen, entdeckten wir drei Ph&auml;nomene auf einem Niveau Mittelstufe Erregbarkeit: (1) Beginn der Synchrony, (2) maximale Variabilit&auml;t von Synchronie und (3) Neuronale Lawinen. Unser Computermodell vorhergesagt, dass diese drei Funktionen auftreten, wenn das Netzwerk nahe eine einzigartige, ausgewogene E betreibt-ich Zustand genannt &quot;Kritikalit&auml;t.&quot; Diese Ergebnisse waren invariante zu Ver&auml;nderungen in der Messung r&auml;umliche Ausdehnung, r&auml;umliche Aufl&ouml;sung und Frequenzb&auml;nder. Unsere Ergebnisse zeigen, dass moderate durchschnittliche Synchrony, der Pathologie zu vermeiden erforderlich ist, erfolgt &uuml;ber einen begrenzten Bereich von E-I Bedingungen und entsteht zusammen mit maximal Variable Synchronie. Variable Synchronie ist kortikale Funktion abtr&auml;glich, dies Kosten f&uuml;r moderate durchschnittliche Synchronie bezahlt. Wenn Variable Synchronie vorteilhaft ist, dann durch den Betrieb in der N&auml;he von Kritikalit&auml;t Cortex kann doppelt profitieren Sie von moderaten bedeuten und maximiert Variabilit&auml;t Synchronizit&auml;t.

Maximale Variabilit&auml;t Phase Synchronizit&auml;t in kortikalen Netzwerken mit neuronalen Lawinen.

Continue interazioni tra neuroni corticali si manifestano spesso come sincronia a livello di rete. Comprendere che le dinamiche di tale sincronia spontaneo spatiotemporal sono importante perch&eacute; esso pu&ograve; (1) influenza la risposta di rete all&#39;ingresso, (2) forma struttura attivit&agrave;-dipendente microcircuito e (3) rivelano Propriet&agrave; rete fondamentale, ad esempio uno squilibrio di eccitazione (E) e di inibizione (I). Qui noi delineare il carattere di sincronia spontanea nel ratto corteccia fetta culture e un modello computazionale spatiotemporal sopra una gamma di differenti E-condizioni di compreso disfacilitated (antagonizzato AMPA, i recettori NMDA), imperturbata e disinibito (antagonizzato GABA(A) recettori). Locale campo potenziale &egrave; stato registrato con matrici multielectrode durante l&#39;attivit&agrave; spontanea burst. Sincronia tra gruppi neuronali &egrave; stato quantificato basato sul blocco di fase tra i siti di registrazione. Come eccitabilit&agrave; rete &egrave; stata aumentata dal basso all&#39;alto, abbiamo scoperto tre fenomeni a un livello intermedio eccitabilit&agrave;: (1) esordio di sincronia, variabilit&agrave; (2) ingrandita di sincronia e valanghe neuronali (3). Il nostro modello computazionale predisse che queste tre caratteristiche si verificano quando la rete opera nei pressi di un unico E bilanciato-stato chiamato &quot;criticit&agrave;&quot;. Questi risultati sono stati invarianti ai cambiamenti l&#39;estensione spaziale di misura, risoluzione spaziale e bande di frequenza. I nostri risultati indicano che sincronia medio moderato, che &egrave; necessaria per evitare la patologia, si verifica sopra una gamma limitata di E-condizioni e le emerge insieme al massimo variabile sincronia. Se variabile sincronia &egrave; dannosa alla funzione corticale, questo &egrave; un costo pagato per sincronia medio moderato. Tuttavia, se variabile sincronia &egrave; vantaggioso, quindi da operare in prossimit&agrave; di criticit&agrave; della corteccia doppiamente possa trarre beneficio dalla media moderata e ingrandita variabilit&agrave; di sincronia.

Massima variabilit&agrave; della sincronia di fase nelle reti corticali con valanghe neuronali.

&#x76AE;&#x8CEA;&#x30CB;&#x30E5;&#x30FC;&#x30ED;&#x30F3;&#x9593;&#x306E;&#x7D99;&#x7D9A;&#x7684;&#x306A;&#x76F8;&#x4E92;&#x4F5C;&#x7528;&#x306F;&#x3001;&#x3057;&#x3070;&#x3057;&#x3070;&#x30CD;&#x30C3;&#x30C8;&#x30EF;&#x30FC;&#x30AF; &#x30EC;&#x30D9;&#x30EB;&#x540C;&#x671F;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x30DE;&#x30CB;&#x30D5;&#x30A7;&#x30B9;&#x30C8;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x305D;&#x308C; (1) &#x3092;&#x5165;&#x529B;&#x3059;&#x308B;&#x30CD;&#x30C3;&#x30C8;&#x30EF;&#x30FC;&#x30AF;&#x5FDC;&#x7B54;&#x5F71;&#x97FF;&#x3092;&#x4E0E;&#x3048;&#x308B;&#x306E;&#x3067;&#x53EF;&#x80FD;&#x6027;&#x304C;&#x3042;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x3053;&#x306E;&#x3088;&#x3046;&#x306A;&#x81EA;&#x767A;&#x7684;&#x306A;&#x540C;&#x8ABF;&#x6027;&#x306E;&#x6642;&#x7A7A;&#x9593;&#x30C0;&#x30A4;&#x30CA;&#x30DF;&#x30AF;&#x30B9;&#x304C;&#x91CD;&#x8981;&#x3067;&#x3059;&#x7406;&#x89E3;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3001;(2) &#x6D3B;&#x52D5;&#x306B;&#x4F9D;&#x5B58;&#x3057;&#x305F;&#x30DE;&#x30A4;&#x30AF;&#x30ED;&#x56DE;&#x8DEF;&#x69CB;&#x9020;&#x306E;&#x5F62;&#x72B6;&#x3057;&#x3001;(3) (E) &#x306E;&#x52B1;&#x8D77;&#x3068;&#x6291;&#x5236; (I) &#x306E;&#x4E0D;&#x5747;&#x8861;&#x306A;&#x3069;&#x306E;&#x57FA;&#x672C;&#x7684;&#x306A;&#x30CD;&#x30C3;&#x30C8;&#x30EF;&#x30FC;&#x30AF; &#x30D7;&#x30ED;&#x30D1;&#x30C6;&#x30A3;&#x3092;&#x660E;&#x3089;&#x304B;&#x306B;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x3053;&#x3067;&#x6211;&#x3005; &#x7570;&#x306A;&#x308B; E &#x306E;&#x7BC4;&#x56F2;&#x3092;&#x8D8A;&#x3048;&#x308B;&#x81EA;&#x767A;&#x540C;&#x8ABF;&#x30E9;&#x30C3;&#x30C8;&#x76AE;&#x8CEA;&#x30B9;&#x30E9;&#x30A4;&#x30B9;&#x57F9;&#x990A;&#x3068;&#x8A08;&#x7B97;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x306E;&#x6642;&#x7A7A;&#x9593;&#x6587;&#x5B57;&#x3092;&#x63CF;&#x304F;-&#x306A;&#x3069;&#x306E;&#x6761;&#x4EF6; disfacilitated (AMPA&#x3001;&#x53CD;&#x611F; NMDA &#x53D7;&#x5BB9;&#x4F53;&#xFF09;&#x3001;&#x51B7;&#x9759;&#x3001;&#x304A;&#x3088;&#x3073; disinhibited &#xFF08;GABA(A) &#x53D7;&#x5BB9;&#x4F53;&#x3092;&#x6012;&#x3089;&#x305B;&#x305F;)&#x3002;&#x30ED;&#x30FC;&#x30AB;&#x30EB; &#x30D5;&#x30A3;&#x30FC;&#x30EB;&#x30C9; &#x30DD;&#x30C6;&#x30F3;&#x30B7;&#x30E3;&#x30EB;&#x591A;&#x96FB;&#x6975;&#x30A2;&#x30EC;&#x30A4;&#x3068;&#x81EA;&#x767A;&#x7684;&#x306A;&#x30D0;&#x30FC;&#x30B9;&#x30C8;&#x6D3B;&#x52D5;&#x4E2D;&#x306B;&#x8A18;&#x9332;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x795E;&#x7D4C;&#x7D30;&#x80DE;&#x7FA4;&#x9593;&#x306E;&#x540C;&#x671F;&#x306F;&#x3001;&#x30B5;&#x30A4;&#x30C8;&#x306E;&#x8A18;&#x9332;&#x306E;&#x9593;&#x3067;&#x4F4D;&#x76F8;&#x30ED;&#x30C3;&#x30AF;&#x306B;&#x57FA;&#x3065;&#x3044;&#x3066;, &#x5B9A;&#x91CF;&#x5316;&#x3057;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x30CD;&#x30C3;&#x30C8;&#x30EF;&#x30FC;&#x30AF;&#x8208;&#x596E;&#x6027;&#x4F4E;&#x304B;&#x3089;&#x9AD8;&#x306B;&#x5897;&#x52A0;&#x3057;&#x305F;&#x3088;&#x3046;&#x306B;&#x3001;&#x6211;&#x3005; &#x306F;&#x4E2D;&#x9593;&#x8208;&#x596E;&#x30EC;&#x30D9;&#x30EB;&#x3067; 3 &#x3064;&#x306E;&#x73FE;&#x8C61;&#x3092;&#x767A;&#x898B;&#x3057;&#x305F;&#xFF1A; &#xFF08;1&#xFF09; &#xFF08;2&#xFF09; &#x6700;&#x5927;&#x306E;&#x5909;&#x52D5;&#x540C;&#x8ABF;&#x6027;, &#x304A;&#x3088;&#x3073; (3) &#x306E;&#x5E83;&#x3044; epsp &#x306E;&#x540C;&#x8ABF;&#x6027;&#x306E;&#x767A;&#x75C7;&#x3002;&#x30E6;&#x30CB;&#x30FC;&#x30AF;&#x306A;&#x30D0;&#x30E9;&#x30F3;&#x30B9;&#x306E;&#x53D6;&#x308C;&#x305F; E &#x8FD1;&#x304F;&#x3001;&#x30CD;&#x30C3;&#x30C8;&#x30EF;&#x30FC;&#x30AF;&#x304C;&#x52D5;&#x4F5C;&#x3059;&#x308B;&#x3068;&#x3053;&#x308C;&#x3089; 3 &#x3064;&#x306E;&#x6A5F;&#x80FD;&#x304C;&#x767A;&#x751F;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x79C1;&#x305F;&#x3061;&#x306E;&#x8A08;&#x7B97;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x3092;&#x4E88;&#x6E2C;&#x3057;&#x305F;-&#x79C1;&#x3068;&#x547C;&#x3070;&#x308C;&#x308B;&#x300C;&#x91CD;&#x8981;&#x5EA6;&#x300D;&#x6761;&#x4EF6;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x7D50;&#x679C;&#x306F;&#x30D0;&#x30EA;&#x30A2;&#x30F3;&#x30C8;&#x306E;&#x6E2C;&#x5B9A;&#x7A7A;&#x9593;&#x7BC4;&#x56F2;&#x3001;&#x7A7A;&#x9593;&#x5206;&#x89E3;&#x80FD;&#x5468;&#x6CE2;&#x6570;&#x5E2F;&#x57DF;&#x306E;&#x5909;&#x5316;&#x306B;&#x3042;&#x3063;&#x305F;&#x3002;&#x6211;&#x3005; &#x306E;&#x8ABF;&#x67FB;&#x7D50;&#x679C;&#x75C5;&#x7406;&#x5B66;&#x3092;&#x907F;&#x3051;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x5FC5;&#x8981;&#x3067;&#x3059;&#x3001;&#x305D;&#x306E;&#x4E2D;&#x7A0B;&#x5EA6;&#x306E;&#x5E73;&#x5747;&#x540C;&#x671F;&#x767A;&#x751F;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x4EE5;&#x4E0A;&#x306E; E &#x306E;&#x9650;&#x3089;&#x308C;&#x305F;&#x7BC4;&#x56F2;&#x3092;&#x793A;&#x3059;-&#x6761;&#x4EF6;&#x3057;&#x3001;&#x6700;&#x5927;&#x9650;&#x306E;&#x53EF;&#x5909;&#x540C;&#x8ABF;&#x3068;&#x3068;&#x3082;&#x306B;&#x73FE;&#x308C;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x53EF;&#x5909;&#x540C;&#x8ABF;&#x304C;&#x76AE;&#x8CEA;&#x6A5F;&#x80FD;&#x306B;&#x6709;&#x5BB3;&#x3067;&#x3042;&#x308B;&#x5834;&#x5408;&#x306F;&#x3001;&#x3053;&#x308C;&#x306F;&#x4E2D;&#x7A0B;&#x5EA6;&#x306E;&#x5E73;&#x5747;&#x540C;&#x8ABF;&#x3092;&#x652F;&#x6255;&#x3063;&#x305F;&#x30B3;&#x30B9;&#x30C8;&#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x305F;&#x3060;&#x3057;&#x3001;&#x53EF;&#x5909;&#x540C;&#x8ABF;&#x304C;&#x6709;&#x76CA;&#x306A;&#x5834;&#x5408;&#x306F;&#x3001;[&#x91CD;&#x8981;&#x5EA6;&#x8FD1;&#x304F;&#x306E;&#x64CD;&#x4F5C;&#x306B;&#x3088;&#x308B;&#x76AE;&#x8CEA;&#x4E8C;&#x91CD;&#x4E2D;&#x7A0B;&#x5EA6;&#x306E;&#x5E73;&#x5747;&#x304B;&#x3089;&#x6069;&#x6075;&#x3092;&#x53D7;&#x3051;&#x308B;&#x53EF;&#x80FD;&#x6027;&#x304C;&#x3042;&#x308A;&#x3001;&#x5909;&#x52D5;&#x540C;&#x8ABF;&#x6027;&#x306E;&#x6700;&#x5927;&#x5316;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x6700;&#x5927;&#x5909;&#x52D5; epsp &#x304C;&#x76AE;&#x8CEA;&#x30CD;&#x30C3;&#x30C8;&#x30EF;&#x30FC;&#x30AF;&#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;&#x4F4D;&#x76F8;&#x540C;&#x671F;&#x3002;

&#xB300;&#xB1CC; &#xD53C; &#xC9C8;&#xC758; &#xB274;&#xB7F0; &#xAC04;&#xC758; &#xC9C0;&#xC18D;&#xC801;&#xC778; &#xC0C1;&#xD638; &#xC791;&#xC6A9;&#xC73C;&#xB85C; &#xB124;&#xD2B8;&#xC6CC;&#xD06C; &#xC218;&#xC900;&#xC758; synchrony &#xC790;&#xC8FC; &#xCC38;&#xACE0;. &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xC790;&#xBC1C;&#xC801;&#xC778; synchrony spatiotemporal &#xC5ED;&#xD559;&#xC740; &#xC911;&#xC694; &#xD55C; &#xADF8;&#xAC83; (1) &#xC601;&#xD5A5; &#xC785;&#xB825; &#xB124;&#xD2B8;&#xC6CC;&#xD06C; &#xC751;&#xB2F5; &#xC774;&#xD574; (2) &#xD65C;&#xB3D9;&#xC5D0; &#xC885;&#xC18D;&#xC801;&#xC778; &#xB9C8;&#xC774;&#xD06C;&#xB85C; &#xD68C;&#xB85C; &#xAD6C;&#xC870;&#xB97C; &#xD615;&#xC131; &#xD558; &#xACE0; (3) &#xACF5;&#xAC1C; &#xC5EC;&#xAE30; (E)&#xC640; (&#xB098;) &#xC5B5;&#xC81C;&#xC758; &#xBD88;&#xADE0;&#xD615; &#xB4F1;&#xC758; &#xAE30;&#xBCF8; &#xB124;&#xD2B8;&#xC6CC;&#xD06C; &#xC18D;&#xC131;. &#xC5EC;&#xAE30; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xB2E4;&#xB978; &#xC804;&#xC790;&#xC758; &#xBC94;&#xC704;&#xC5D0; &#xAC78;&#xCCD0; &#xC950; &#xD53C; &#xC9C8; &#xC870;&#xAC01; &#xBB38;&#xD654;&#xC640; &#xC804;&#xC0B0; &#xBAA8;&#xB378;&#xC5D0; &#xC790;&#xBC1C;&#xC801;&#xC778; synchrony&#xC758; spatiotemporal &#xBB38;&#xC790; &#xC724;&#xACFD;-&#xD3EC;&#xD568; &#xD558; &#xC5EC; &#xC870;&#xAC74; disfacilitated (&#xBC18;&#xAC10; AMPA, NMDA &#xC218;&#xC6A9; &#xCCB4;), &#xAD50;&#xB780;, &#xADF8;&#xB9AC;&#xACE0; disinhibited (GABA(A) &#xC218;&#xC6A9; &#xCCB4; &#xBC18;&#xAC10;). &#xB85C;&#xCEEC; &#xD544;&#xB4DC; &#xAC00;&#xB2A5;&#xC131; multielectrode &#xBC30;&#xC5F4; &#xC790;&#xBC1C;&#xC801;&#xC778; &#xBC84;&#xC2A4;&#xD2B8; &#xD65C;&#xB3D9; &#xD558;&#xB294; &#xB3D9;&#xC548; &#xAE30;&#xB85D; &#xD588;&#xB2E4;. &#xC2E0;&#xACBD; &#xADF8;&#xB8F9; &#xAC00;&#xC6B4;&#xB370; synchrony &#xC0AC;&#xC774;&#xD2B8; &#xAE30;&#xB85D; &#xC911; &#xC704;&#xC0C1; &#xC7A0;&#xAE08;&#xC5D0; &#xB530;&#xB77C; &#xACC4;&#xB7C9; &#xD588;&#xB2E4;. &#xB124;&#xD2B8;&#xC6CC;&#xD06C; &#xD765;&#xBD84; &#xB0AE;&#xC740;&#xC5D0;&#xC11C; &#xB192;&#xC740; &#xC99D;&#xAC00;, &#xC6B0;&#xB9AC; &#xC911;&#xAC04; &#xD765;&#xBD84; &#xC218;&#xC900;&#xC5D0;&#xC11C; 3 &#xAC1C;&#xC758; &#xD604;&#xC0C1;&#xC744; &#xBC1C;&#xACAC;: (1) &#xBC1C;&#xBCD1; synchrony, synchrony, &#xADF8;&#xB9AC;&#xACE0; (3) &#xC2E0;&#xACBD; &#xB208;&#xC0AC;&#xD0DC;&#xC758; (2) &#xCD5C;&#xB300;&#xD654; &#xB41C; &#xB2E4;&#xC591;&#xC131;&#xC758;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xC758; &#xACC4;&#xC0B0; &#xBAA8;&#xB378;&#xC774; &#xC608;&#xCE21; &#xD55C;&#xC774; &#xC138; &#xAC00;&#xC9C0; &#xAE30;&#xB2A5;&#xC740; &#xB124;&#xD2B8;&#xC6CC;&#xD06C;&#xB294; &#xB3C5;&#xD2B9;&#xD55C; &#xADE0;&#xD615;&#xB41C; &#xC804;&#xC790; &#xADFC;&#xCC98; &#xACBD;&#xC6B0; &#xBC1C;&#xC0DD;-&#xB098; &#xB77C;&#xB294; &quot;&#xC911;&#xC694;&#xB3C4;&quot; &#xC870;&#xAC74; &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xACB0;&#xACFC; &#xCE21;&#xC815; &#xACF5;&#xAC04; &#xBC94;&#xC704;, &#xACF5;&#xAC04; &#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4; &#xC8FC;&#xD30C;&#xC218; &#xB300;&#xC5ED;&#xC758; &#xBCC0;&#xD654;&#xC5D0; &#xBCC0;&#xD615; &#xD588;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xC758; &#xC5F0;&#xAD6C; &#xACB0;&#xACFC; &#xB098;&#xD0C0;&#xB0C5;&#xB2C8;&#xB2E4; &#xBCD1;&#xB9AC;&#xD559;&#xC744; &#xD53C;&#xD558;&#xAE30; &#xC704;&#xD574; &#xD544;&#xC694;&#xD55C; &#xC801;&#xB2F9; &#xD55C; &#xD3C9;&#xADE0; synchrony &#xADF8; &#xC804;&#xC790;&#xC758; &#xC81C;&#xD55C; &#xBC94;&#xC704;&#xB97C; &#xD1B5;&#xD574; &#xBC1C;&#xC0DD;-&#xC870;&#xAC74; &#xD558; &#xACE0; maximally &#xBCC0;&#xC218; synchrony &#xD568;&#xAED8; &#xB098;&#xC628;&#xB2E4;. &#xBCC0;&#xC218; synchrony &#xB300;&#xB1CC; &#xD53C; &#xC9C8;&#xC758; &#xAE30;&#xB2A5;&#xC744; &#xC800;&#xD574; &#xD558;&#xB294; &#xACBD;&#xC6B0;&#xC5D0;, &#xC774;&#xAC83;&#xC740; &#xC801;&#xB2F9; &#xD55C; &#xD3C9;&#xADE0; synchrony&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC9C0;&#xBD88; &#xD558;&#xB294; &#xBE44;&#xC6A9;&#xC785;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xADF8;&#xB7EC;&#xB098;, &#xBCC0;&#xC218; synchrony &#xC720;&#xC6A9; &#xD558;&#xB294; &#xACBD;&#xC6B0; &#xB2E4;&#xC74C; &#xC911;&#xC694;&#xB3C4; &#xADFC;&#xCC98;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xD53C; &#xC9C8; &#xC774;&#xC911; &#xC801;&#xB2F9; &#xD55C; &#xC758;&#xBBF8;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD61C;&#xD0DD;&#xC744; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4; &#xBC0F; synchrony&#xC758; &#xB2E4;&#xC591;&#xC131;&#xC744; &#xADF9;&#xB300;&#xD654;.

&#xC2E0;&#xACBD; &#xB208;&#xC0AC;&#xD0DC;&#xC640; &#xB300;&#xB1CC; &#xD53C; &#xC9C8;&#xC758; &#xB124;&#xD2B8;&#xC6CC;&#xD06C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC704;&#xC0C1; synchrony&#xC758; &#xCD5C;&#xB300;&#xD55C;&#xC758; &#xB2E4;&#xC591;&#xC131;.

Curso interacciones entre las neuronas corticales a menudo se manifiestan como sincron&iacute;a de nivel de red. Comprensi&oacute;n de que la din&aacute;mica espacio-temporal de tal sincron&iacute;a espont&aacute;nea es importante ya que puede (1) influir ante red de entrada, (2) estructura de microcircuito dependientes de actividad de la forma y (3) revelan propiedades fundamentales de la red, como un desequilibrio de excitaci&oacute;n (E) e inhibici&oacute;n (I). Aqu&iacute; nos delinear el car&aacute;cter espacio-temporal de sincron&iacute;a espont&aacute;nea en cultivos de trozo de corteza de rata y un modelo computacional en un rango de diferente E-condiciones incluyendo disfacilitated (irrit&oacute; a AMPA, receptores NMDA), imperturbable y desinhibido (muestra como antagonista de los receptores GABA(A)). Potencial de campo local se registr&oacute; con matrices micropozo-microcanal durante la actividad espont&aacute;nea de la explosi&oacute;n. Sincron&iacute;a entre grupos neuronales se cuantific&oacute; basado en fase de cierre entre sitios de grabaci&oacute;n. Como la excitabilidad de la red se increment&oacute; de bajo a alto, descubrimos tres fen&oacute;menos en un nivel intermedio de excitabilidad: (1) Inicio de sincron&iacute;a, (2) m&aacute;xima variabilidad de sincron&iacute;a y avalanchas (3) neuronales. Nuestro modelo computacional predijo que estas tres caracter&iacute;sticas se producen cuando la red funciona cerca de un &uacute;nico E equilibrado-yo la condici&oacute;n llamada &quot;criticidad&quot;. Estos resultados eran invariantes a cambios en la extensi&oacute;n espacial de medici&oacute;n, resoluci&oacute;n espacial y las bandas de frecuencia. Nuestros resultados indican que sincron&iacute;a promedio moderado, que es necesaria para evitar la patolog&iacute;a, se produce en una gama limitada de E-I condiciones y emerge junto con sincron&iacute;a variable m&aacute;ximo. Si sincron&iacute;a variable es perjudicial para la funci&oacute;n cortical, este es un costo pagado por sincron&iacute;a promedio moderado. Sin embargo, si sincron&iacute;a variable es beneficioso, entonces operando cerca de criticidad la corteza puede beneficiarse doblemente moderada media y maximiza la variabilidad de sincron&iacute;a.

Article	Year
Neuronal avalanches imply maximum dynamic range in cortical networks at criticality. The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience\| PubMed ID: 20007483	2009
Information capacity and transmission are maximized in balanced cortical networks with neuronal avalanches. The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience\| PubMed ID: 21209189	2011
Higher-order interactions characterized in cortical activity. The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience\| PubMed ID: 22131413	2011
Maximal variability of phase synchrony in cortical networks with neuronal avalanches. The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience\| PubMed ID: 22262904	2012

Hongdian Yang

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