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生物记忆系统能够在持续学习的同时存储单次经历，但单次塑性如何限制其对既有记忆的干扰，尚不清楚。行为时间尺度突触可塑性（behavioral timescale synaptic plasticity, BTSP）能够快速改变在树突平台电位发生后数秒内处于活跃状态的突触。我们在一个模型中分离出由平台电位触发的BTSP成分：在该模型中，可塑性突触权重与一条稳定的指导通路共同决定平台电位是否发生，从而在突触状态与改变该状态的可塑性事件之间形成反馈回路。对于由相互独立的均匀有符号模式实例化的无结构输入，其动力学可严格化简为通路对齐；通路对齐决定了指导表征的保真度、突触周转率以及平均重写间隔。对于由相关的双峰Curie--Weiss模式实例化的结构化输入，指导通路会偏置输入结构中哪一组成分进入可塑性突触状态。在一个受BTSP启发的持续识别网络中，指导驱动与可塑性驱动的组合决定了每次单次写入所选择的记忆单元；而Hebb对照网络则使用相同的可塑性权重进行信用分配和记忆存储。与Hebb对照网络相比，受BTSP启发的网络在更长的重复间隔下仍能保持较高准确率；随着网络规模增大，这一优势进一步增强，并且两种架构均在每个重复间隔下独立进行优化。一个约化理论能够直接根据优化后的参数预测留出集准确率、间隔容量以及记忆痕迹强度的动力学。该理论揭示了近端耦合与远端耦合取中间值为何最优：近端可塑性驱动将平台电位的产生引导至所选择的记忆单元，从而减缓突触周转，但也限制了新记忆的编码；远端指导驱动则增强了对熟悉输入的响应，却也可能使新颖输入看起来像是熟悉输入。在放电率和深度均匹配的Hebb对照网络中，记忆痕迹强度的衰减仍然更快，且有效信用分配能力弱于受BTSP启发的网络。这些结果将树突平台电位的生理机制与持续记忆联系起来，并支持通过部分分离记忆分配与存储来限制持续学习过程中干扰的观点。
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生物记忆系统能够存储单次经历，同时持续进行学习；然而，单次塑性如何限制其与既有记忆之间的干扰，尚不清楚。行为时间尺度突触可塑性（behavioral timescale synaptic plasticity，BTSP）能够快速修饰在树突平台电位发生前后数秒内处于活动状态的突触。我们在一个模型中分离出由平台电位触发的 BTSP 成分：在该模型中，可塑性权重与稳定的指导通路共同决定平台电位是否发生，从而在突触状态与修饰该状态的可塑性事件之间形成反馈回路。对于由相互独立的均匀有符号模式实例化的无结构输入，其动力学可精确约化为通路对齐；通路对齐决定了受指导表征的保真度、突触周转速率以及平均重写间隔。对于由相关的双峰 Curie–Weiss 模式实例化的结构化输入，指导通路会偏置输入结构中的哪一组成部分进入可塑性突触状态。
在一个受 BTSP 启发的持续识别网络中，指导驱动与可塑性驱动的结合决定了每次单次写入所选择的记忆单元；而 Hebb 对照网络则使用相同的可塑性权重进行归因分配和记忆存储。与 Hebb 对照网络相比，受 BTSP 启发的网络在更长的重复间隔下仍能保持较高准确率；随着网络规模增大，这一优势进一步增强，并且两种架构均在每个重复间隔下分别进行了独立优化。一个约化理论直接根据优化后的参数预测了留出集准确率、间隔容量以及记忆痕迹强度的动力学。
该理论解释了为什么中等程度的近端和远端耦合最为理想：近端可塑性驱动引导平台电位的产生，使其倾向于指向选定的记忆单元，从而减缓突触周转，但也限制了新记忆的编码；远端指导驱动则增强了对熟悉刺激的反应，但也可能使新颖输入看起来像是熟悉输入。即使在放电率和深度相匹配的 Hebb 对照网络中，记忆痕迹强度仍然衰减得更快，其有效归因分配能力也低于受 BTSP 启发的网络。这些结果将树突平台电位的生理学特征与持续性记忆联系起来，并支持通过部分分离记忆分配与记忆存储，作为持续学习过程中限制干扰的一种机制。
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发布于 2026 年 9 月 11 日。
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平台电位门控的单次塑性支持持续性识别记忆
Guanchun Li
、
Sandro Romani
、
Jeffrey C. Magee
bioRxiv
2026.09.04.749460；
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.09.04.749460
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平台电位门控的单次塑性支持持续性识别记忆
Guanchun Li
、
Sandro Romani
、
Jeffrey C. Magee
bioRxiv
2026.09.04.749460；
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.09.04.749460
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.04.749460v1?rss=1
🏷️ 行为时间尺度突触可塑性 树突平台电位 持续识别记忆 单次学习 记忆干扰 突触周转