19、突触可塑性的基因/蛋白质调控网络及元可塑性分子机制

突触可塑性的基因/蛋白质调控网络及元可塑性分子机制

1. 突触可塑性与基因/蛋白质调控网络的关联

突触可塑性在学习和记忆形成中起着关键作用。长时程增强(LTP)和长时程抑制(LTD)是突触可塑性的两种重要形式,它们的诱导依赖于多种生物物理和生化过程。

1.1 LTD/LTP阈值的推导及相关参数变化

LTD/LTP阈值($\tilde{w}(\tilde{\theta})$ 的零交叉点)的推导得出了相关方程(9.7)。该方程可用于将 $\tilde{\theta}$ 的滑动与LTD和LTP背后的生物物理和生化过程联系起来,这可以通过LTP和LTD时间常数的动态变化,和/或它们振幅的动态变化来实现。例如,LTD和LTP的振幅可以按以下方式变化:
- $A^+(t) = \frac{A^+(0)}{1 + (\frac{\tilde{\theta}(t)}{\theta_0})^n}$
- $A^-(t) = A^-(0)B_M(t)$

其中,$A(0)$ 是初始(恒定)值,$\tilde{\theta}$ 是修饰阈值。式(9.4)中 $\tilde{\theta}$ 的突触后活动时间平均值可以通过数值积分以下积分来计算(9.9)。如果突触后活动 $c(t)$ 定义为:在时间 $t$ 有突触后尖峰时 $c(t) = 1$,否则 $c(t) = 0$,则不需要二次方。

1.2 LTP的不同形式及分子机制
  • 早期E - LTP :小鼠的LTP可分为短时(1 - 3小时)和长时(> 24小时)两种形式。两种形式的LTP诱导都需要通过N - 甲基 -
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值