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树突抑制增强神经编码特性。

Dendritic inhibition enhances neural coding properties.

作者信息

Spratling M W, Johnson M H

机构信息

Centre for Brain and Cognitive Development, Birkbeck College, 32 Torrington Square, London WC1E 7JL, UK.

出版信息

Cereb Cortex. 2001 Dec;11(12):1144-9. doi: 10.1093/cercor/11.12.1144.

DOI:10.1093/cercor/11.12.1144
PMID:11709485
Abstract

The presence of a large number of inhibitory contacts at the soma and axon initial segment of cortical pyramidal cells has inspired a large and influential class of neural network model that use post-integration lateral inhibition as a mechanism for competition between nodes. However, inhibitory synapses also target the dendrites of pyramidal cells. The role of this dendritic inhibition in competition between neurons has not previously been addressed. We demonstrate, using a simple computational model, that such pre-integration lateral inhibition provides networks of neurons with useful representational and computational properties that are not provided by post-integration inhibition.

摘要

在皮质锥体细胞的胞体和轴突起始段存在大量抑制性突触联系,这激发了一大类具有影响力的神经网络模型,这类模型将整合后侧向抑制作为节点间竞争的一种机制。然而,抑制性突触也作用于锥体细胞的树突。此前,这种树突抑制在神经元间竞争中的作用尚未得到探讨。我们通过一个简单的计算模型证明,这种整合前侧向抑制为神经元网络提供了整合后抑制所不具备的有用表征和计算特性。

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Dendritic inhibition enhances neural coding properties.树突抑制增强神经编码特性。
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