當液滴撞擊液體池時，會形成同心的層疊漣漪。研究這些漣漪可以獲得有關液體及其分子特性的信息，例如它們的特性，質量，密度或速度。在自然界中寫作，Chettih和Harvey 1采取了類似的方法來揭示小鼠大腦中初級視覺皮層的神經回路的功能特性：它們引發(fā)單個神經元活動的小幅增加，導致網絡活動的波動。一群神經元。

作者使用了一種他們稱之為影響映射的方法來直接測量單個神經元對鄰近神經元活動的影響。他們對小鼠進行基因改造，使光敏離子通道在神經元中表達，然后用光來控制神經活動(稱為光遺傳學的方法)。還使小鼠表達鈣濃度的熒光指示劑，其作為神經元電活動的記者(稱為鈣成像的技術)。光遺傳學刺激引發(fā)靶神經元中的幾個活動峰值(動作電位)。然后，Chettih和Harvey使用鈣成像來測量單個操縱神經元對鄰近神經元的尖峰活動的影響。

單個神經元中的一些額外動作電位只是一個復雜的，交織在一起的神經元網絡中的一個下降。但是，當作者考慮目標和相鄰神經元之間的距離，以及它們的功能特征(即它們是否以相似或不同的方式對視覺刺激作出反應)時，出現(xiàn)了一個有意義的畫面。他們的功能連接模型讓我們一瞥在初級視覺皮層中進行的基本計算。

在過去的15年中，對活體動物中單個神經元的研究提高了我們對個體神經元如何連接的認識，并且有助于其網絡的整體功能2 - 7。這些研究中的許多都集中在皮質的神經回路上，其中稱為突觸的神經元之間的連接很豐富但通常很弱5。皮層突觸的這些特性提示了一種網絡計算，其中單個神經元的尖峰活動意味著很少。然而，實驗證據表明刺激單個神經元會產生行為后果。

例如，對運動皮層中單個神經元的電刺激可以引起小鼠6的胡須運動。在大鼠中，對桶狀皮質中的個體神經元的類似刺激(其涉及處理感覺信息)可以觸發(fā)與觸摸感知相關聯(lián)的舔行為7。奇怪的是，皮層網絡似乎是對一些敏感的激活，但不是全部，刺激神經元6，7。Chettih和Harvey為這一觀察提供了解釋。

影響映射方法使得可以分析神經元比使用電生理學研究的更大的人口4，8。更重要的是，它使作者根據操縱神經元的響應和那些它影響神經元之間的相似程度進行分類的神經元的影響2，3。值得注意的是，光遺傳學對神經元的微妙刺激不太可能引起強烈的廣義反應并改變大腦的狀態(tài)9。與其他方法相比，這種方法可能更接近于皮層電路的基本計算。

Chettih和Harvey主要觀察到目標神經元周圍神經活動的廣泛抑制(圖1)。他們還發(fā)現(xiàn)神經元對周圍網絡的影響隨著距離的變化而變化：它對短距離(25-70微米)的少量神經元產生了興奮性影響; 中等距離(70-300μm，最大抑制約110μm)的抑制性影響，影響大多數(shù)鄰近神經元; 并且在長距離(大于300微米)時幾乎沒有影響。

作者隨后的深入分析揭示了一種比一般抑制神經活動更復雜的模式。他們發(fā)現(xiàn)，神經元對其他神經元的影響程度與它們對視覺刺激的某些特征(如方向和時間頻率)的反應有關。當神經元被激活時，被調整以響應與該神經元相似特征的神經元比具有不同調整的神經元被更強烈地抑制。無論神經元之間的距離如何，這種反比關系仍然適用。然而，散布在影響的漣漪中，作者還發(fā)現(xiàn)了一組稀疏分布的神經元，這些神經元同樣被調整到目標神經元并被它強烈激發(fā)(圖1)。

作者的研究結果表明，中樞神經系統(tǒng)的復雜網絡通過平衡兩種并行計算模式來發(fā)揮作用。具有相似調整的神經元(作者稱之為特征競爭)之間的主要抑制性影響充滿了相關性很強的神經元(稱為特征性擴增)中稀疏分布的興奮性影響口袋。該模型精美地說明了特征競爭如何減少冗余并使有意義信號的輸入與混淆噪聲的信號分離，而特征放大進一步提高了選擇神經元有效攜帶刺激信息的能力。

Chettih和Harvey的工作提出了幾個問題。廣泛的神經元抑制促進特征競爭的細胞基礎是什么?抑制性中間神經元局部起作用以抑制其他神經元的活動，并且不同類型的中間神經元對刺激具有不同的反應。例如，神經元中超過五個動作電位的爆發(fā)可以在約30%的鄰近生長抑素表達(SOM +)中間神經元中誘導尖峰反應，而表達小白蛋白的(PV +)中間神經元似乎沒有響應這種刺激3(雖然有報道對比的發(fā)現(xiàn)4)。Chettih和Harvey平均使用光遺傳學為目標神經元增加了6個動作電位。這種刺激特征可能使SOM +中間神經元的激活比PV +中間神經元的激活更可能。值得注意的是，SOM +中間神經元比PV +中間神經元10更有選擇性地調整。調優(yōu)抑制神經元的優(yōu)先募集可能會使網絡響應偏向于特征競爭。

最后，大腦刺激的編碼如何受到動物行為狀態(tài)的影響?皮質網絡是否針對不同的行為或環(huán)境背景使用不同的編碼方案，以一種影響神經元反應模式的方式9?神經網絡中的“漣漪”是否會在更大的影響下發(fā)生巨大變化，就像非牛頓流體(如番茄醬)的行為一樣?還有待觀察。