Modeling somatic and dendritic spike mediated plasticity at the single neuron and network level.
Modeling somatic and dendritic spike mediated plasticity at the single neuron and network level.
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DOI：
10.1038/s41467-017-00740-z
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发表时间：
2017-09-26
影响因子：
16.6
通讯作者：
Clopath C
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bono J;Clopath C
突触可塑性被认为是学习的主要神经机制。可塑性网络模型通常将联合收割机点神经元与尖峰时间依赖可塑性（STDP）结合起来作为学习规则。然而，一个点神经元不捕捉局部非线性处理突触输入允许树突。此外，实验证据表明，STDP不是神经元唯一可用的学习规则。通过实现生物病理学现实的神经元模型，我们研究树突如何使多种突触可塑性机制共存于一个细胞。在这些模型中，我们比较了STDP和局部树突棘突触强化的条件。我们还探讨了两个细胞之间的连接是如何受到这些可塑性规则和不同的突触分布的影响。最后，我们展示了如何在联想学习过程中的记忆保留可以延长神经元网络，包括树突。突触可塑性是学习的神经机制。在这里，作者构建了锥体神经元的生物物理模型，再现了观察到的可塑性梯度沿着树突，并表明树突棘依赖的LTP，这是主要的远端部分可以延长记忆保持。
Synaptic plasticity is thought to be the principal neuronal mechanism underlying learning. Models of plastic networks typically combine point neurons with spike-timing-dependent plasticity (STDP) as the learning rule. However, a point neuron does not capture the local non-linear processing of synaptic inputs allowed for by dendrites. Furthermore, experimental evidence suggests that STDP is not the only learning rule available to neurons. By implementing biophysically realistic neuron models, we study how dendrites enable multiple synaptic plasticity mechanisms to coexist in a single cell. In these models, we compare the conditions for STDP and for synaptic strengthening by local dendritic spikes. We also explore how the connectivity between two cells is affected by these plasticity rules and by different synaptic distributions. Finally, we show that how memory retention during associative learning can be prolonged in networks of neurons by including dendrites. Synaptic plasticity is the neuronal mechanism underlying learning. Here the authors construct biophysical models of pyramidal neurons that reproduce observed plasticity gradients along the dendrite and show that dendritic spike dependent LTP which is predominant in distal sections can prolong memory retention.
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DOI：
10.1073/pnas.89.10.4363
发表时间：
1992-05-15
影响因子：
11.1
作者：
DUDEK, SM;BEAR, MF
通讯作者：
BEAR, MF
影响因子：
3.2
作者：
Chistiakova M;Bannon NM;Chen JY;Bazhenov M;Volgushev M
通讯作者：
Volgushev M
DOI：
10.1126/science.1189664
发表时间：
2010-09-24
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Branco T;Clark BA;Häusser M
通讯作者：
Häusser M
影响因子：
25
作者：
Clopath, Claudia;Buesing, Lars;Gerstner, Wulfram
通讯作者：
Gerstner, Wulfram
DOI：
10.1073/pnas.1317667111
发表时间：
2014-03-18
影响因子：
11.1
作者：
Brandalise, Federico;Gerber, Urs
通讯作者：
Gerber, Urs