猫视觉皮层神经元发放序列结构及老化对其影响研究

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在脑片膜片钳试验中,当给定恒定的电流刺激时,大部分的神经元发放是相当有规律的。但是,在动物在体实验中,给定恒定的刺激,比如研究视觉系统中给定特定的视觉刺激,神经元的发放往往是不规则的。发放序列呈现的相当复杂的结构,表现为Trial-to-Trial的发放序列的变异性和一次Trial的发放序列结构的不规则。现有的研究认为导致这些发放序列变异和不规则的原因是神经系统中的噪声,现有研究发现噪声存在于感觉、知觉、中枢和运动多个神经子系统中.同时,噪声还存在于神经系统的多个层面,包括分子热运动噪声、离子通道噪声、突触上的生物化学噪声和细胞噪声等等,很多噪声是神经网络的固有特性,从而这些噪声引起的变异性在神经网络是不可避免的。从进化的角度来说,神经网络一直处在这种噪声的环境中,这些噪声可能会导致神经系统的结构和功能发生变化,进而影响了神经元的发放序列的结构。因此,发放序列的结构从某种程度上来说就反映了系统的一些生理信息,那么研究神经元发放序列结构对于我们揭示神经系统特定的生理信息具有至关重要的作用。视觉系统对人类和其他哺乳类动物感知外部世界具有重要的意义和作用,外部世界的大部分信息通过视觉系统实现接受、处理和感知。同时视觉信息处理系统中,存在多个不同层次的处理阶段,研究每个处理层次神经元发放序列结构对于我们理解神经系统具有重要意思。但是现有研究发放序列变异性的指标法诺因子计算相对简单,忽略了神经发放序列的时间结构和高阶统计量,本文使用发放率向量来表征系统神经元发放信息,然后引入变异系数Cv、CV2、向量欧式距离以及样本熵等高阶统计量来分析神经元发放序列的结构。大量研究表明,随着年龄的增长,人和高等动物的视觉系统会表现出许多功能方面的衰退现象,同时其视皮层神经元的相关反应特性会发生一系列的变化,这种神经元层次的改变被认为是视觉系统功能衰退的潜在原因和内在机制。本文综合使用了上述的多个统计量来研究正常老化过程对猫视皮层细胞的发放序列结构和高阶统计量的变化的影响,同时探索了发放序列的高阶统计量样本熵是否反应了一定的生理信息,具体实验研究如下:实验(一):本实验以猫为试验模型,采用在体单细胞胞外记录的方法对比记录了老年猫及青年猫LGN、A18和PLMS区的细胞反应。我们使用了发放率向量的方法表征神经元在多次Trial中一次的发放信息,同时我们采用视觉皮层细胞的一个重要的特性指标—反应不规则性,来衡量其在衰老过程中的变化情况,其中反应不规则性采用发放率向量的两种变异系数Cv和Cv2的平均值来表示。结果发现老化过程中LGN区细胞没有显著的变化,而其他两个区域的反应不规则性都受到了衰老不同程度的影响,表现为反应不规则性的增大,这样的结果说明猫在正常老化过程中,神经元反应特性的改变给大脑内神经网络信息处理过程带来了损伤,本研究为其他神经体系在动物衰老过程中的变化研究提供了一定的参考。实验(二):现有假说认为老化过程中较高级的视觉皮层受损更严重,但这种假说还有需要试验验证。本实验采用在体单细胞胞外记录的方法对比记录了老年猫及青年猫LGN、A17、A18和PLMS区的细胞反应。我们使用了上述发放率向量的方法表征信息,采用视觉皮层细胞的两个重要的特性指标—反应变异性和平均信噪比,来衡量其在衰老过程中的变化情况,其中反应变异性采用发放率向量的欧式距离来表示。结果发现老化过程中LGN区细胞没有显著的变化,而其他三个区域的反应变异性和信噪比都受到了衰老不同程度的影响,表现为反应发放率向量的欧式距离(ED)的增大和平均信噪比(mSNR)减小,上述结果为“老化过程中视觉通路上的高级皮层受影响更为严重”的假说提供了新的生理学依据,并为研究其他动物神经体系在衰老过程中的变化提供参考。实验(三):现有神经编码理论认为大脑通过神经元动作电位的时间间隔(Inter-Spike Interval, ISI)序列来对外部世界的信息实现编码,其时序结构相当复杂,但是这种丰富的时空编码信息所蕴含的生理信息并没有得到很好的揭示,本实验采用样本熵工具来量化和分析ISI序列中可能包含的生理信息。采用胞外多通道微电极犹他阵列记录实验动物(猫)初级视皮层神经元对特定正弦光栅的反应动作电位序列,在不同时间尺度下采用抖动方法生成与原始动作电位序列在编码层次上等价的ISI序列,然后利用样本熵工具分析这些ISI序列包含的生理信息,将样本熵同神经元发放率进行关联分析,同时还研究了猫初级视觉皮层细胞的方位选择性与样本熵之间的关系,并且分析了不同时间尺度对样本熵的影响。从上述分析得到样本熵同发放率之间成反相关关系,并且在所有时间尺度上都显著;在猫初级视觉皮层8个细胞的方位选择性与样本熵之间的关系中发现6个细胞具有显著反相关关系;时间尺度的选择对样本熵的影响较小,具有弱反相关关系。基于样本熵的神经元的ISI序列分析结果表明样本熵在一定程度上反映了细胞的生理信息,为研究其他神经体系动作电位包含的生理信息提供了参考。
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