网络拓扑决定神经元基于相位的放电编码

脑节律在时间上组织神经活动。当一个共享的振荡被广播到一群神经元时，神经元相对于该振荡放电所处的相位本身就可以携带信息；大脑似乎正是利用这种策略来实现导航、记忆和感觉知觉。在这种基于放电相位的编码中，信息并非由神经元放电的快慢来传递，而是由其相对于持续节律相位在何时放电来传递。实现此类放电相位编码的模型通常将神经元视为彼此独立。然而，在皮层和海马回路中，神经元是高度密集互连的，而非相互独立；因此，这类编码如何在此类回路中产生，仍不清楚。 在这里，我们表明，循环连接不仅允许放电相位编码，而且还主动决定网络能够维持哪些模式。利用一种连线方式由数独谜题约束所决定的模型神经元网络，我们发现，该网络能够支持极其庞大的、彼此不同的节律性放电模式库，其中每一种模式都对应一个有效的数独解，并且都可以在共同背景振荡之上，通过短暂的定向输入加以选择。其中一些模式在输入移除后仍然持续，而另一些则会消散。我们表明，决定这种选择性的一个因素是网络对称性。符合连线对称性的模式是稳定的，而破坏这些对称性的模式则不稳定；微小扰动即可使网络在不同稳定模式之间切换。通过调节突触权重以消除不对称性，可以使先前不稳定的模式稳定下来，从而赋予网络一种可调谐的记忆能力。 更广泛地说，我们的结果表明，共同的振荡驱动、施加于神经元的定向偏置以及循环网络结构共同作为相互补充的控制变量发挥作用。振荡建立时间支架，偏置选择时空模式，而连接结构则决定所选模式的稳定性。对这些互补变量进行调节，能够以可预测且灵活的方式重塑回路所表达的活动模式库。

collins{at}iiserpune.ac.in

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摘要 脑节律在时间维度上组织神经活动。当一个共享振荡被广播到一群神经元时，神经元相对于该振荡发放的相位持有人为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。 本文依据 CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可协议 提供。

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发布于 2026 年 7 月 24 日。 下载 PDF 电子邮件

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M. R. Pratyush ， Collins Assisi

bioRxiv 2026.07.23.740383； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.23.740383

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M. R. Pratyush ， Collins Assisi

bioRxiv 2026.07.23.740383； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.23.740383

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.23.740383v1?rss=1

🏷️ 放电相位编码 神经网络拓扑 脑节律 循环连接 模式稳定性