神经系统信号传导的研究进展

 人脑由上千亿的神经细胞组成,他们通过突触相互连接并传递信息。突触为相邻神经元之间的点状连结区域,包括有突触前膜、突触间隙和突触后膜。突触前膜可以分泌一些化学物质——神经递质（如多巴胺、去甲肾上腺素和５－羟色胺等）,这些递质通过突触间隙与突触后膜上的受体结合,将信号——神经冲动——从一个神经细胞传至另一个神经细胞,以实现神经的信号传导功能。神经系统的信号传导是学习记忆、感觉、睡眠、运动等各种脑正常功能的物质基础。神经系统信号的传导障碍可以引起许多神经和精神疾病,因此,神经的信号传导理论也是神经精神病理学的基础。     

忆阻器类脑神经突触的研究进展

大脑之所以能够控制人和动物的复杂生命活动,使生物体在多变的自然环境得以生存,得益于大规模神经网络中高效、快速、精准的信息传递。神经突触作为神经元之间信息传递的重要机构,保证了神经网络的高效运转,因此构建具有神经突触功能的电子突触是研究仿生系统和类脑神经网络的必经之路。研究人员尝试各种电子元件对神经突触进行模拟,其中忆阻器由于其独特的器件结构和具有“记忆特性”的电学性能,成为构建类脑神经突触的最佳选择。文章全面概述近年来忆阻器模拟神经突触的研究进展,包括忆阻器模拟神经突触的可塑性、再可塑性、非联想学习、联想学习等功能,总结了忆阻器神经突触在人工神经网络中的应用、存在的问题和挑战,并对忆阻器神经突触的研究进行展望。     

神经系统信号传导的研究进展

人脑由上千亿的神经细胞组成,他们通过突触相互连接并传递信息。突触为相邻神经元之间的点状连结区域,包括有突触前膜、突触间隙和突触后膜。突触前膜可以分泌一些化学物质－神经递质（如多巴胺、去甲肾上腺素和5－羟色胺等）,这些递质通过突触间隙与突触后膜上的受体结合,将信号－神经冲动－从一个神经细胞传至另一个神经细胞,以实现神经的信号传导功能。神经系统的信号传导是学习记忆、感觉、睡眠、运动等各种脑正常的物质基础。神经系统信号的传导障碍可以引起许多神经和精神疾病,因此,神经的信号传导理论也是神经精神病理学的基础。促进或抑制神经递质的合成、分泌、调节的作用,不仅可以影响神经系统的功能,而且还可防治神经和精神性疾病。这对神经、精神系统新药的研究和开发也有着十分重要的意义。     

国家自然科学基金重点项目“大脑皮层中兴奋和抑制的动态平衡机制研究”介绍

<正>大脑皮层是由神经元通过突触连接形成的超级神经网络,网络中的各种神经环路是实现大脑认知活动的功能模块。皮层网络主要由兴奋性锥体细胞和抑制性中间神经元组成,这些神经元介导的兴奋性和抑制性信号是相辅相成的,两者间的平衡是大脑发挥正常功能的前提,当平衡被打破时会导致皮层网络活动异常以及脑疾病的发生,如焦虑、精神分裂症、癫痫等。因此,研究大脑皮层中兴奋和抑制的动态平衡机制对了解正常脑功能的神经基础和     

神经环路:助人类理解"3磅宇宙"

人类大脑大约由860亿个神经元组成,每个神经元又和其他神经元形成约1000个突触联系.因此,约1.4 kg重的大脑是极度复杂但又高度有序的网络体系,被称为"3磅宇宙".大脑内的神经元永远不会孤立运作,不同脑区的特定神经元被组织成处理特定类型信息的集合,这样的结构以及功能上多个神经元的集群也可以被称为神经环路.不同的环路...     

全局优化学习算法下的高阶神经网络模型

研究了一个高阶神经网络模型，该模型采用全局优化学习算法，能使所有学习图样都成为系统的稳态吸引子，其存储容量远高于Ｈｅｂｂ－ｒｕｌｅ－ｉｌｋｅ型学习算法下的高阶神经网络模型，并能存储识别相关图样，对由３０个神经元组成的二阶神经网络系统进行了计算机模拟，模拟结果证实了上述结论。此外，还分析了初始突触强度对学习效果的影响，计算不同存储力图样数目下的平均吸引半径。     

抑制性突触输入作用下神经振子群相响应同步

文章利用相响应曲线建立了具有兴奋性与抑制性突触输入和外部周期刺激的神经振子集群模型,引入复序参数描述神经元集群的同步活动。数值模拟表明抑制性突触输入降低了神经元集群的同步程度,减弱了神经元集群同步模式改变时的外部刺激;在弱刺激或低频率刺激下,神经元集群出现完全同步;在强刺激或高频率刺激下,神经元集群出现阵发性同步。     

基于受限玻尔兹曼机的神经元群体响应的贝叶斯解码

神经元通过尖峰模式传递有关刺激的信息,多个神经元通过突触相互联系,构成了复杂的神经回路。在过去的一个世纪中,多电极记录技术的进步使科学家们能够获取一个完整神经回路的细胞响应。这些记录表明,神经元的活动之间存在显著相关性。因此,本文提出利用受限玻尔兹曼机模型描述神经元响应活动之间的相关性,建立神经元群体响应的编码模型,并利用贝叶斯定理构建了基于受限玻尔兹曼机模型的解码器,将它应用于模拟的小鼠视觉皮层神经元的响应序列中。实验结果表明,此解码器在准确率方面优于不考虑神经元之间相关性的独立模型解码器。     

使用最小串行策略的均质脉冲神经膜系统的计算通用性

脉冲神经膜系统是根据神经网络中神经元相互之间依靠突触来处理脉冲的生物现象而提出的,具有良好的计算性能及潜在的应用价值。使用最小串行策略的脉冲神经膜系统是一类特殊的脉冲神经膜计算模型,为了验证其在均质情况下的通用性,引入了带权值的突触,构建了均质的基于最小脉冲数目的串行脉冲神经膜系统。使用自动机理论和形式语言,通过模拟注册机证明了作为数的产生装置和接受装置,使用最小串行策略的均质脉冲神经膜系统都是通用的。     

使用最小串行策略的小通用脉冲神经膜系统

膜计算是生物计算的新分支,具有强大的计算能力和潜在的应用价值.使用最小串行策略的脉冲神经膜系统是一类基于神经元细胞的膜计算模型,在该系统中引入带权的突触,分别构造了含有71个神经元的基于最小脉冲数目的函数计算型小通用串行脉冲神经膜系统和含有66个神经元的基于最小脉冲数目的数的产生型小通用串行脉冲神经膜系统,通过模拟注册机证明了2个系统的通用性.     

二自由度载人船舶运动模拟器

最近,我校船舶操纵性实验室研制了二自由度船舶运动模拟器并通过了鉴定。二自由度载人船舶运动模拟器是在陆上复制和模拟船舶在海上运动的装备。它由模拟操纵转台、电液伺服系统、安全保护系统和电子模拟计算机等部分组成。模拟操纵转台由2.2米×2.1米×2.1米操纵舱和外框组成,操纵舱内可容纳3人,装有操舵、调水等操纵装置和显示仪表。其作用原理是操纵舱内的操纵动作变为电信号输入到电子计算机,计算机模拟操舵和船舶运动,计算机解得运动参数,驱动转台作纵横倾运动并由操纵舱内的仪     

时滞耦合神经振子集群相响应同步

在神经系统中,突触前神经元到突触后神经元的信息传递过程中存在时滞。文章建立具有外部周期刺激和噪声共同作用下的时滞耦合神经振子集群的相位演化模型,引入平均数密度来描述神经振子集群的同步活动,导出描述神经振子集群概率密度的演化方程。数值模拟结果表明:时滞对神经振子群同步活动具有影响,当时滞增大时,神经振子集群呈现稳定周期同步振荡,而同步程度降低;随着刺激强度增大,神经振子集群的同步程度增强;随着刺激频率的增强,神经振子集群的同步程度快速减弱;当刺激频率接近特征频率时,神经振子集群同步程度降低;随着噪声强度的增强,神经振子集群的同步程度增强。     

既要见"树叶"也要见"森林"——脑联接图谱综述

人类大脑是极其复杂的系统,由种类繁多的神经元、胶质细胞和血管网络组成.神经元通过丰富的树突、轴突网络将不同的脑区联接在一起,时空跨度十几个数量级[1].探究神经信息从哪里来、到哪里发挥作用,需要在全脑范围解析不同区域间的联系,涉及从脑区到突触的多个尺度,好比在森林中探寻树木之间、树叶之间交流的奥秘.     

突触后神经元AMPA受体循环的机制

突触后神经元AMPA受体数量的动态调控是突触可塑性的核心机制.从受体聚集、转运到锚定和降解,每一个环节的失调都可能引起突触传递障碍,是神经发育障碍、退行性疾病以及认知功能障碍发生的根本原因.针对合成、转运、锚定和降解等一系列细胞内事件,总结AMPA受体在突触后膜实现突触传递功能的途径,并分析参与AMPA受体循环调控蛋白的作用,理解AMPA受体动态调控的基本生物学机制.     

家禽睾丸主要神经递质分布及其功能的研究进展

睾丸是雄禽最重要的生殖器官,睾丸组织中的神经系统对精子的产生、雄激素的分泌等生殖功能具有十分关键的作用.神经系统通常由大量的神经元构成,突触是神经元之间的接触点,也是信息传递的关键部位.突触传递过程是由神经递质释放并作用于突触后膜完成的.因此,研究家禽睾丸神经递质的种类、分布及其相关功能对进一步了解家禽生殖功能具有十分重要的意义.本文主要概述胆碱能、胺能、肽能以及氨基酸能等神经系统中较为典型的神经递质,为睾丸神经调控方面的研究提供一定的参考资料.     

基于场耦合的神经网络放电特性影响因素

神经网络放电特性是决定脑电位变化规律的重要因素.除化学突触作用,磁耦合对其他神经元放电特性的影响成为了近年的研究热点.然而,目前的研究只考虑放电神经元膜电流在空间产生的磁耦合,没有考虑其电学自突触电流产生的磁场作用.基于场耦合理论,充分考虑放电神经元的电学自突触电流对空间磁场的作用,根据神经元Hindmarsh-Rose(H-R)等效模型,构建仅含磁耦合作用的链式神经网络模型.通过模型研究刺激频率、距离权重、场耦合强度和电学自突触增益等因素变化对神经网络放电特性的影响规律.结果表明:①随着刺激频率从零开始增加,神经网络的放电状态呈现从"抑制"到"放电"再到"抑制"的"窗口"变化特性;②神经元网络的同步程度均随磁耦合强度和距离权重的增加而增强;③无论正、负反馈,放电神经元的电学自突触作用均能改变神经元网络的放电特性,其中正反馈的影响更显著;④电学自突触增益大于零时,同步程度随增益增大而提高.研究结果进一步表明磁耦合是实现神经元之间信号传递的一个重要方式,其中电学自突触电流的磁耦合作用不可忽视.说明神经突触的化学作用如果失效,由放电神经元膜电流和其电自学突触电流共同产生的磁场也可能引起其他神经元膜电位超过阈值而放电.     

神经元突触前膜C~(2+)通道状态特性及等效电路

本文讨论了由5个子单元组成的单个 C_a~(2+)通道的状态特性,证明了其中任意两个相邻状态之间的跃迁速率与玻尔兹曼能最因子 exp(—ε/KT)有关。对具有 N 个 C_a~(2+)通道的突触前膜进行了等效电路模拟。最后,给出了当突触前膜电位为矩形脉冲时,C_a~(2+)通道启通概率P 的计算机模拟结果。     

脉冲神经网络的忆阻器突触联想学习电路分析

忆阻器是具有动态特性的电阻,阻值可依赖于激励电压来变化,具有类似于生物神经突触连接强度的特性,可用来存储突触权值。在此基础上为实现忆阻器突触电路的学习功能,建立了“整合激发”型神经元SPICE仿真电路,修改了原始神经元电路结构,并对电路的脉冲信号产生过程进行了SPICE仿真。结合MOS管及忆阻器的特性重新设计了神经元突触电路结构,使突触电路更符合真实生物神经突触特征。在应用此设计的基础上,实现了2个神经元所构成神经网络之间类似于Hebbian学习的平均激发率学习规则。并且在基于多个神经元的神经网络的基础上     

一个更精确的现实性动态神经网络模型

神经元的功能主要由突触后膜，胞体膜和始段膜三种膜结构的不同活动特性决定的。根据这三种膜结构的电生理性质及其形态结构提出了一个比较精确的现实性动态神经网络模型。计算机仿真结果表明这个模型在具有比较简明的形式及较小的计算量的同时，能较全面地反映神经元的活动特性。     

基于记忆图样权重的联想记忆神经网络学习算法

提出了记忆图样对神经突触联接强度的贡献权重概念。通过使原图样成为稳定态即稳定条件得到的方案求解该权重,得到了突触联结强度矩阵,实现了神经网络相关模式的联想记忆。将此算法和其它联想记忆算法进行了比较和讨论,并用计算机进行了模拟。