Flexible Neural Hardware Supports Dynamic Computations in Retina.
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DOI：
10.1016/j.tins.2018.01.009
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发表时间：
2018-04
影响因子：
15.9
通讯作者：
Rieke F
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Rivlin-Etzion M;Grimes WN;Rieke F
视网膜适应平均光强度和对比度变化的能力是众所周知的。然而，传统上，适应被认为会影响增益，但不会改变由给定类型的视网膜神经元编码的视觉模态。最近的研究结果揭示了小鼠视网膜神经元的意外动态特性，挑战了这一观点。具体地说，某些细胞类型会随着环境照明或重复视觉刺激的变化而改变它们编码的视觉模态。这些发现表明，由具有定义架构的视网膜电路执行的计算可以随着视觉输入而改变。此外，它们对必须从视网膜输出中解码动态视觉信号的中央回路构成了重大挑战。
The ability of the retina to adapt to changes in mean light intensity and contrast is well known. Classically, however, adaptation is thought to affect gain but not to change the visual modality encoded by a given type of retinal neuron. Recent findings reveal unexpected dynamic properties in mouse retinal neurons that challenge this view. Specifically, certain cell types change the visual modality they encode with variations in ambient illumination or following repetitive visual stimulation. These discoveries demonstrate that computations performed by retinal circuits with defined architecture can change with visual input. Moreover, they pose a major challenge for central circuits that must decode properties of the dynamic visual signal from retinal outputs.
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