神经元丧失重塑存活者动力学，并限制对兴奋-抑制神经场中机制的推断

神经元损失是否只是降低测得的活动，还是也会改变存活网络的行为？我们在一种新一代兴奋—抑制神经场中，通过将可存活群体测度写为 \(q_a=\lambda_a f_a\) 来区分这两种效应，其中 \(\lambda_a\) 表示可存活群体的质量，\(f_a\) 表示归一化的存活者分布。在具有固定柯西异质性且与状态无关的稀疏过程中，归一化与指定解析不变流形上的 Ott–Antonsen/Montbrió–Pazó–Roxin 约化相容。死亡项会从条件输运方程中消失，但可存活群体的质量仍保留在循环耦合中：损失能够重塑存活者的动力学，而不仅仅是按比例缩放其对组织活动的贡献。反之，对于其他条件均相同的恒定齐性参数，只要保持 \(c_{ab}\lambda_b^{(1-\nu_{ab})}\) 不变，存活性、通路完整性与代偿便会产生完全共轭的条件确定性动力学。因此，相同的条件活动并不必然意味着相同的生物学机制。平衡态与振荡分岔、有限群体逃逸以及延迟传播揭示了这两项原则的后果。特别是，匹配的场模拟表明，局部损失能够通过循环重组提高整个神经片层的放电水平，而相干波延拓则量化了依赖于存活性的传播与相位弛豫。该框架区分了神经元数量与存活者状态，并为机制推断设定了一个严格界限。因此，将活动变化归因于神经元损失，需要条件神经动力学之外的信息，例如组织层面的测量或独立的结构约束，并且必须通过适当的观测模型加以解释。

神经元损失是否仅仅降低所测得的活动，还是也会改变存活网络的行为？我们在一种新一代兴奋—抑制神经场中，通过将存活群体测度写为 \(q_a=\lambda_a f_a\) 来区分这两种效应，其中 \(\lambda_a\) 表示存活群体质量，\(f_a\) 表示归一化的存活者分布。在具有固定柯西异质性且与状态无关的抽稀条件下，归一化与指定解析不变流形上的 Ott–Antonsen/Montbrió–Pazó–Roxin 约化相交换。死亡项会从条件输运方程中消失，但存活群体质量仍保留在循环耦合中：损失能够重塑存活者的动力学，而不仅仅是按比例缩放其对组织活动的贡献。相反，对于其他条件均相同的恒定参数，只要保持 \(c_{ab}\lambda_b^{\,1-\nu_{ab}}\) 不变，存活性、通路完整性和代偿所产生的条件确定性动力学便完全共轭。因而，相同的条件活动并不必然意味着相同的生物学机制。平衡分岔与振荡分岔、有限群体逃逸以及延迟传播揭示了这两项原则所带来的后果。特别是，匹配的场模拟表明，局部化的神经元损失能够通过循环网络重组提高整个薄片的放电水平，而相干波延拓则量化了依赖存活性的传播与相位松弛。该框架区分了神经元数量与存活者状态，并为机制推断设定了一个严格的界限。因此，将活动变化归因于神经元损失，需要超越条件神经动力学的信息，例如组织层面的测量或独立的结构约束，并应通过恰当的观测模型加以解释。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.11.750823v1?rss=1

🏷️ 神经元丧失 兴奋-抑制平衡 神经场模型 神经动力学 Ott–Antonsen约化 机制推断