基于共同扩散动力学的突触与结构可塑性：重尾权重分布与收敛-发散网络回路的统一生成机制

《Communications Biology》：Self-regulated emergence of heavy-tailed weight distributions in evolving complex network architectures

　　

摘要

神经系统持续调整连接强度并重组其结构，以形成和维持具有重尾权重分布的复杂连接模式。我们提出一个简约模型，其中结构可塑性和突触可塑性由共同的扩散动力学驱动。仅突触可塑性即可生成重尾权重分布，但前提是活动的扩散保持在局部范围内。然而，当突触可塑性与通过自适应重连实现的结构可塑性相结合时，模型也能在更广泛的活动流条件下生成这些分布。此外，自适应重连会产生具有收敛-发散回路的复杂网络结构。这些回路包含在神经系统中普遍存在的基序，负责实现上下文敏感的信号传播和提高信噪比。我们的模型在多种动力学机制中稳健地重现了这些结果，同时捕捉到了秀丽隐杆线虫和小鼠脑网络的关键连接特征。这些发现表明，不同复杂度的物种之间共享着底层原理。