Multiple models to capture the variability in biological neurons and networks.
Multiple models to capture the variability in biological neurons and networks.
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DOI：
10.1038/nn.2735
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发表时间：
2011-02
影响因子：
25
通讯作者：
Taylor, Adam L.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Marder, Eve;Taylor, Adam L.
神经元和神经回路功能的突触和内在特性有多紧密？实验工作表明，这些特性在不同动物的识别神经元之间有很大差异。鉴于这种可变性的实验数据，本文介绍了一些复杂的计算模型的建立，以帮助了解系统动力学如何从系统组件的相互作用。我们认为，与其试图构建一个单一的模型来捕捉神经元或电路的一般行为，不如构建一个模型群体来捕捉提供实验数据的群体的行为。研究具有不同底层结构和相似行为的模型群体提供了发现有助于神经元和网络功能的未知补偿机制的机会。
How tightly tuned are the synaptic and intrinsic properties that give rise to neuron and circuit function? Experimental work shows that these properties vary considerably across identified neurons in different animals. Given this variability in experimental data, this review describes some of the complications of building computational models to aid in understanding how system dynamics arise from the interaction of system components. We argue that instead of trying to build a single model that captures the generic behavior of a neuron or circuit, it is beneficial to construct a population of models that captures the behavior of the population that provided the experimental data. Studying a population of models with different underlying structure and similar behaviors provides opportunities to discover unsuspected compensatory mechanisms that contribute to neuron and network function.
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