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Systematic mapping between dendritic function and structure

机译：树突功能和结构之间的系统映射

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For many classes of neurons, the relationship between computational function and dendritic morphology remains unclear. To gain insights into this relationship, we utilize an inverse approach in which we optimize model neurons with realistic morphologies and ion channel distributions (of I_(ka) and I_(CaT)) to perform a computational function. In this study, the desired function is input-order detection: neurons have to respond differentially to the arrival of two inputs in a different temporal order. There is a single free parameter in this function, namely, the time lag between the arrivals of the two inputs. Systematically varying this parameter allowed us to map one axis of function space to structure space. Because the function of the optimized model neurons is known with certainty, their thorough analysis provides insights into the relationship between the neurons' functions, morphologies, ion channel distributions, and electrophysiological dynamics. Finally, we discuss issues of optimality in nervous systems.
机译：对于许多类神经元，计算功能与树突形态之间的关系仍然不清楚。为了深入了解这种关系，我们采用了一种逆向方法，在该方法中，我们以具有实际形态和离子通道分布（I_（ka）和I_（CaT））的模型神经元进行优化，以执行计算功能。在这项研究中，所需的功能是输入顺序检测：神经元必须以不同的时间顺序对两个输入的到达做出不同的响应。此功能只有一个自由参数，即两个输入到达之间的时间差。系统地更改此参数使我们能够将功能空间的一个轴映射到结构空间。由于确定的模型神经元的功能是已知的，因此对其进行彻底的分析可以深入了解神经元的功能，形态，离子通道分布和电生理动力学之间的关系。最后，我们讨论了神经系统的最优性问题。

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