新传媒网人脑中的神经元组会产生活动模式，这些活动模式代表有关人们正在感知的刺激的信息，然后通过称为突触的神经细胞连接将这些模式传递到不同的大脑区域。到目前为止，大多数神经科学研究都单独关注神经元信息处理的两个主要组成部分(即，以神经活动形式表示的刺激和该信息在模拟神经交互的网络中的传输)，而不是一起探索它们.
宾夕法尼亚大学的一组研究人员最近回顾了研究这两个组成部分的文献，以开发一个整体框架来更好地描述神经元组如何处理信息。他们发表在《自然神经科学》(Nature Neuroscience)上的论文介绍了一种整体理论观点，可以为未来专注于神经信息处理的神经科学研究提供信息。
“在过去十年左右的时间里，神经科学家使用更复杂的工具来了解大脑如何表示它在环境中看到或听到的事物，”进行这项研究的两位研究人员 Harang Ju 和 Danielle Bassett 告诉 Medical Xpress。“一些研究人员将大脑表征研究为大脑活动的单一模式，而另一些研究人员则将表征研究为不断变化的活动模式。我们论文的目的是探索将大脑理解为神经单元及其连接的网络如何构建最近的发展一种有助于推动该领域更好地理解神经表征的动态性质的方法。”
宾夕法尼亚大学 Bassett 领导的实验室将复杂系统(例如人脑)视为由许多独立部分(即节点)和这些部分(即边)之间的相互作用组成的网络。研究人员将大脑中的大功能区域和小的单个神经元都称为神经单元。这些单位通常被组织成相互联系的社区。
“我们借鉴了动力系统理论的思想来描述神经单元网络的结构如何决定人们在单个社区和不同社区中可以观察到的动态范围，”Ju 说。
在他们的论文中，Ju 和 Bassett 首先回顾了侧重于神经表征或网络模型的两个研究机构。随后，他们还回顾了最近几项试图同时解释或调查这两个组成部分的研究。
在回顾了以前的文献之后，研究人员试图将神经表征和网络模型整合到一个单一的、整体的动态神经表征框架中。为此，他们提出了两个重要的建议：每一组神经元或神经元群都有自己的内部动力学，不同的神经元群可以相互作用以执行高度复杂的计算。
