一种由脉冲时间依赖性可塑性形成和消除回路的理论

A theory of loop formation and elimination by spike timing-dependent plasticity

James Kozloski* and Guillermo A. Cecchi

Biometaphorical Computing, Computational Biology Center, IBM Research Division, IBM T. J. Watson Research Center, Yorktown Heights, NY, USA

Edited by: Dmitri ‘Mitya’ Chklovskii, Cold Spring Harbor, USA

Reviewed by: Alex Koulakov, Cold Spring Harbor, USA；Armen Stepanyants, Northeastern University, USA

*Correspondence: James Kozloski, Computational Biology, IBM T. J. Watson Research Center, 1101 Kitchawan Rd., Rm. 05-144, Yorktown Heights, NY 10598, USA.

e-mail: kozloski@us.ibm.com

（Song Jian，translate）

摘要：我们发现，在模拟的神经元网络中，局部尖峰时间依赖可塑性(STDP)规则可以调节任意长度的回路的跨突触（trans-synaptic）权值。我们证明，根据STDP的极性（polarity），在由随机的、部分相关的输入驱动的网络中，功能环（functional loops）会形成或被消除，其中功能环包含超过正阈值的突触权重。进一步证明了在噪声驱动的线性网络中，STDP是一种回路调节塑性形式。因此，一个值得注意的局部突触学习规则对标准STDP存在的大脑突触做出了一个特别的预测:在正常的峰值条件下，它们应该在所有的尺度上参与主要的前馈连接。我们的模型表明，任何偏离这一预测的偏差都需要对标准STDP的假设作用进行实质性的修改。考虑到它在大脑中广泛存在，我们预测STDP也可以调节所有大脑尺度上的单个神经元之间的长范围功能环，甚至包括全局大脑网络拓扑的尺度。

关键字: STDP，微回路，网络，拓扑，神经调制，合成，新皮质，纹状体

翻译稿件【一种由脉冲时间依赖性可塑性形成和消除回路的理论】

翻译原件【A theory of loop formation and elimination by spike timing-dependent plasticity】