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Spatially resolved dendritic integration: towards a functional classification of neurons
PeerJ ( IF 2.7 ) Pub Date : 2020-11-24 , DOI: 10.7717/peerj.10250 Christoph Kirch 1, 2 , Leonardo L. Gollo 1, 2, 3
PeerJ ( IF 2.7 ) Pub Date : 2020-11-24 , DOI: 10.7717/peerj.10250 Christoph Kirch 1, 2 , Leonardo L. Gollo 1, 2, 3
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The vast tree-like dendritic structure of neurons allows them to receive and integrate input from many neurons. A wide variety of neuronal morphologies exist, however, their role in dendritic integration, and how it shapes the response of the neuron, is not yet fully understood. Here, we study the evolution and interactions of dendritic spikes in excitable neurons with complex real branch structures. We focus on dozens of digitally reconstructed illustrative neurons from the online repository NeuroMorpho.org, which contains over 130,000 neurons. Yet, our methods can be promptly extended to any other neuron. This approach allows us to estimate and map specific and heterogeneous patterns of activity observed across extensive dendritic trees with thousands of compartments. We propose a classification of neurons based on the location of the soma (centrality) and the number of branches connected to the soma. These are key topological factors in determining the neuron’s energy consumption, firing rate, and the dynamic range, which quantifies the range in synaptic input rate that can be reliably encoded by the neuron’s firing rate. Moreover, we find that bifurcations, the structural building blocks of complex dendrites, play a major role in increasing the dynamic range of neurons. Our results provide a better understanding of the effects of neuronal morphology in the diversity of neuronal dynamics and function.
中文翻译:
空间分辨树突整合:对神经元的功能分类
神经元巨大的树状树突结构允许它们接收和整合来自许多神经元的输入。存在各种各样的神经元形态,然而,它们在树突整合中的作用以及它如何塑造神经元的反应尚不完全清楚。在这里,我们研究了具有复杂真实分支结构的可兴奋神经元中树突尖峰的进化和相互作用。我们专注于来自在线存储库 NeuroMorpho.org 的数十个数字重建的说明性神经元,其中包含超过 130,000 个神经元。然而,我们的方法可以迅速扩展到任何其他神经元。这种方法使我们能够估计和映射在具有数千个隔间的广泛树突树中观察到的特定和异质活动模式。我们根据体细胞的位置(中心性)和连接到体细胞的分支数量提出神经元分类。这些是确定神经元能量消耗、放电率和动态范围的关键拓扑因素,动态范围量化了可以由神经元放电率可靠编码的突触输入率范围。此外,我们发现分叉,复杂树突的结构构建块,在增加神经元的动态范围方面发挥着重要作用。我们的结果提供了对神经元形态对神经元动力学和功能多样性的影响的更好理解。它量化了突触输入速率的范围,可以由神经元的放电速率可靠地编码。此外,我们发现分叉,复杂树突的结构构建块,在增加神经元的动态范围方面起着重要作用。我们的结果提供了对神经元形态对神经元动力学和功能多样性的影响的更好理解。它量化了突触输入速率的范围,可以由神经元的放电速率可靠地编码。此外,我们发现分叉,复杂树突的结构构建块,在增加神经元的动态范围方面起着重要作用。我们的结果提供了对神经元形态对神经元动力学和功能多样性的影响的更好理解。
更新日期:2020-11-24
中文翻译:
空间分辨树突整合:对神经元的功能分类
神经元巨大的树状树突结构允许它们接收和整合来自许多神经元的输入。存在各种各样的神经元形态,然而,它们在树突整合中的作用以及它如何塑造神经元的反应尚不完全清楚。在这里,我们研究了具有复杂真实分支结构的可兴奋神经元中树突尖峰的进化和相互作用。我们专注于来自在线存储库 NeuroMorpho.org 的数十个数字重建的说明性神经元,其中包含超过 130,000 个神经元。然而,我们的方法可以迅速扩展到任何其他神经元。这种方法使我们能够估计和映射在具有数千个隔间的广泛树突树中观察到的特定和异质活动模式。我们根据体细胞的位置(中心性)和连接到体细胞的分支数量提出神经元分类。这些是确定神经元能量消耗、放电率和动态范围的关键拓扑因素,动态范围量化了可以由神经元放电率可靠编码的突触输入率范围。此外,我们发现分叉,复杂树突的结构构建块,在增加神经元的动态范围方面发挥着重要作用。我们的结果提供了对神经元形态对神经元动力学和功能多样性的影响的更好理解。它量化了突触输入速率的范围,可以由神经元的放电速率可靠地编码。此外,我们发现分叉,复杂树突的结构构建块,在增加神经元的动态范围方面起着重要作用。我们的结果提供了对神经元形态对神经元动力学和功能多样性的影响的更好理解。它量化了突触输入速率的范围,可以由神经元的放电速率可靠地编码。此外,我们发现分叉,复杂树突的结构构建块,在增加神经元的动态范围方面起着重要作用。我们的结果提供了对神经元形态对神经元动力学和功能多样性的影响的更好理解。