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出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Tuckwell, Henry C.

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2006-4

价格:$ 76.84

装帧:Pap

isbn号码:9780521022224

丛书系列:

图书标签:

• Theoretical
• Neurobiology
• Introduction
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神经科学前沿的探索：从分子机制到认知网络的广阔图景 一本深入剖析当代神经科学研究范式与未解之谜的权威著作。 本书旨在为读者构建一个宏大而精密的框架，用以理解我们大脑和神经系统的复杂运作。它避开了对基础理论生物学或传统心理学范畴的重复论述，而是聚焦于当前神经科学领域最为前沿、最具争议性，同时也最有突破潜力的研究方向。我们将深入探讨如何利用跨学科方法，从分子和细胞层面构建起对复杂行为和高级认知功能的理解。 第一部分：解码神经元的计算语言——从离子通道到突触可塑性 本部分的核心在于揭示神经系统的基本信息载体——动作电位和突触传递——的精密工程学。我们不会停留在教科书式的描述，而是深入探讨当前神经电生理学研究的前沿发现。 1. 离子通道的动态结构与调控： 我们将详细考察电压门控离子通道（如钠离子通道 $Na_v$、钙离子通道 $Ca_v$）的三维结构动力学如何决定了神经元的兴奋阈值和发放模式。重点讨论近年来在冷冻电镜（Cryo-EM）技术突破下揭示的通道激活和失活过程的精细分子机制，以及这些机制如何被内源性或外源性调控因子（如脂质环境、特定蛋白激酶）所精确控制。关注点在于，这些亚细胞尺度的事件如何累积并影响整体神经环路的编码能力。 2. 突触传递的量子化与异质性： 突触是信息传递的关键节点，但其效率和可塑性远非简单的“开/关”逻辑。本章深入探讨了神经递质释放的随机性（量子化）与可靠性之间的平衡。我们将分析不同类型的突触前释放因子（如SNARE复合体、囊泡循环机制）的最新模型，并重点研究谷氨酸能、GABA能突触在不同功能状态下（如高频刺激、低频适应）的动态变化。特别关注非经典性的突触传递形式，例如：释放入胶质细胞的信号分子，以及突触后密度（PSD）蛋白组学的最新进展如何揭示长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD）的分子基础。 3. 树突计算与非线性整合： 传统观点将神经元视为简单的整合器，但现代研究表明，树突本身就是一个高度复杂的计算单元。本部分详细介绍了树突棘和树突分支如何实现局部、非线性的信号处理。通过计算模型和双光子成像技术，我们将展示单个神经元如何通过其复杂的形态学特征，执行“特征检测”或“上下文依赖”的信息筛选功能，这对于理解皮层区域的信息流至关重要。 第二部分：构建回路——从局部环路到大规模网络动力学 本部分将视角提升到神经元集群的层面，探讨信息如何在特定的神经环路中被编码、传输和重新配置。 1. 神经环路的构建原理与稳定性： 我们考察发育神经生物学如何指导功能性回路的形成。重点讨论连接组学（Connectomics）在解析特定脑区（如海马体、初级视觉皮层）连接模式中的最新进展。随后，我们将分析这些环路如何维持其功能稳定性（Homeostasis），即便在面对持续的刺激或损伤时。讨论将围绕神经元群体活动的自组织临界性（Self-Organized Criticality）及其在信息处理效率中的作用。 2. 振荡与同步：群体编码的基石： 脑电图（EEG）和局部场电位（LFP）揭示了神经元活动并非随机发放，而是表现出高度组织化的节律性振荡。本章深入分析了不同频带（$delta, heta, alpha, eta, gamma$）的生物学意义，以及它们如何介导跨脑区的信息整合。我们将着重探讨同步性（Synchronization）在绑定（Binding）问题中的角色，以及抑制性中间神经元（如PV+或SOM+神经元）在精确调控群体振荡相位中的关键作用。 3. 动态网络与状态转换： 认知过程，如注意力切换或决策制定，可以被视为大脑网络从一种动态状态到另一种状态的快速转换。本部分引入了先进的网络科学工具（如图论、动态系统理论）来分析功能连接（Functional Connectivity）。我们将考察如何通过有效连接性（Effective Connectivity）分析，区分哪些连接是驱动信息的流向，哪些是调节信息处理的反馈机制。讨论将聚焦于网络拓扑结构（如小世界网络、富集俱乐部）如何支持高效的信息检索和储存。 第三部分：计算神经科学的前沿挑战——模型、算法与未来方向 本部分侧重于连接理论与实验的桥梁，探讨如何用数学和计算模型来解释复杂行为，并指明未来研究的方向。 1. 涌现性认知功能的新模型： 传统的感觉处理模型难以解释高级认知功能。本书将重点介绍预测编码（Predictive Coding）理论作为统一框架的潜力，阐述大脑如何持续生成对外界的内部模型并最小化预测误差。此外，也将审视基于自由能原理（Free Energy Principle）的宏大理论框架，及其在解释运动控制、感知和决策中的应用。 2. 记忆的编码与检索的计算难题： 记忆的存储和提取是一个涉及细胞、环路和系统层面的复杂过程。我们将探讨神经元群体编码（Ensemble Coding）在情景记忆（Episodic Memory）中的角色，以及如何利用双光子钙成像和光遗传学技术，精确地标记和操纵特定记忆痕迹（Engrams）。本章还将讨论联想学习的无监督和强化学习算法如何在生物学上得以实现。 3. 疾病的计算病理学： 神经精神疾病，如精神分裂症、自闭症和阿尔茨海默病，往往被视为大规模网络通信或局部环路失调的结果。本书将分析如何利用大规模神经记录数据（如ECoG、fMRI）来识别这些疾病中特定的连接组学缺陷或动力学异常签名。讨论将集中在利用计算模型来模拟疾病状态，从而指导靶向特定连接或振荡模式的干预策略（例如，经颅磁刺激TMS/tDCS的计算优化）。 结语：走向全脑集成的新时代 本书的终极目标是培养读者一种系统性的、跨尺度的思维方式。我们正处在一个数据爆炸的时代，先进的成像技术、高通量测序和大型数据集为我们提供了前所未有的细节。然而，真正的挑战在于如何将这些碎片化的信息整合为一个连贯的、可预测的关于“心智如何运作”的科学理论。本书提供的是一套强有力的工具集和前瞻性的视角，旨在激发下一代神经科学家去解决那些最深层次的生物学谜团。它不是对现有知识的总结，而是对未来研究议程的有力塑造。

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我是一名对生物信号处理和控制系统充满好奇的工程师，一直以来，我总觉得大脑是一个终极的、最复杂的控制系统，但一直缺乏一个清晰的理论框架来理解它。《Introduction to Theoretical Neurobiology》这本书，为我打开了新世界的大门。作者以一种非常清晰和系统的方式，将生物神经系统比作一个精密的控制系统，并用控制理论的语言来解释它的工作原理。我尤其喜欢他在讲解“负反馈”和“前馈”在神经系统中的作用时所展现出的洞察力。他解释了负反馈机制如何帮助神经系统维持稳定，例如在体温调节和血糖平衡中。同时，他揭示了前馈机制在预测和快速响应外部刺激中的重要性，例如在运动控制中。作者甚至引入了一些经典的控制理论模型，例如PID控制器，来类比神经系统的调控方式。这种跨学科的视角，让我能够用我熟悉的工程概念去理解大脑的运作。书中对于“稳态”和“适应性”的讨论，也让我对神经系统的鲁棒性和灵活性有了更深刻的认识。他解释了神经系统如何通过不断地调整自身参数，来适应不断变化的环境。这本书不仅让我对大脑的控制功能有了更深刻的理解，更重要的是，它为我提供了将生物学原理应用于工程设计的新思路，例如开发更智能、更自适应的控制系统。

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作为一名在人工智能领域深耕多年的研究员，我一直在关注生物神经系统是如何进行信息处理和学习的，因为我坚信，从大脑中汲取的灵感将是未来AI发展的关键。《Introduction to Theoretical Neurobiology》这本书，简直是我在AI领域的一盏明灯。它以一种非常系统和深入的方式，揭示了生物神经系统的设计原理。我特别欣赏书中关于“受体动力学”和“突触可塑性”的详细阐述。作者不仅仅停留在描述这些生物过程，而是深入分析了它们在信息存储和学习中的作用，并用数学模型进行了精确的描述。这让我能够将这些生物学原理与我熟悉的机器学习算法进行类比和对比，从而获得新的启示。例如，书中关于“STDP”（Spike-Timing-Dependent Plasticity）的学习规则的讲解，让我看到了生物大脑是如何利用精确的时间信息来实现高效学习的，这与当前许多AI算法在处理时序数据方面的不足形成了鲜明对比。作者还讨论了“稀疏编码”和“注意力机制”在生物神经系统中的实现方式，这些概念与我日常工作中接触到的AI模型有着惊人的相似之处，让我感到非常兴奋。这本书不仅为我提供了丰富的生物学知识，更重要的是，它为我提供了理解和设计更强大、更高效AI系统的全新思路。我从中获得的启发，将直接应用于我接下来的研究工作中。

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我是一名对统计物理学和复杂系统理论充满热情的学生，一直以来，我都在寻找能够将这些理论工具应用于生命科学领域，特别是神经科学的桥梁。《Introduction to Theoretical Neurobiology》这本书，无疑完美地扮演了这个角色。它巧妙地将统计物理学的强大分析方法，应用于理解神经系统的复杂行为。我尤其赞赏作者在讲解“相变”和“临界现象”在神经系统中的应用时所展现出的深度。他解释了为什么神经系统在“临界点”附近运行时，能够表现出最大的信息处理能力和鲁棒性。作者通过引入一些经典的统计物理模型，例如Ising模型，来类比神经元的二元状态，并解释了神经元之间的相互作用如何导致集体行为的出现。这让我能够从一个全新的角度去理解神经活动的复杂性和多样性。书中对于“平均场理论”在分析大规模神经网络动力学时的应用，也让我印象深刻。作者通过引入平均场近似，有效地简化了分析过程，并能够捕捉到神经网络的整体行为特征。这种理论上的严谨性和洞察力，让我对神经系统的理解上升到了一个新的高度。这本书不仅让我掌握了新的分析工具，更重要的是，它让我看到了不同科学领域之间的深刻联系，以及理论物理学在解决生物学问题上的巨大潜力。

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阅读《Introduction to Theoretical Neurobiology》的过程，对我来说更像是一场智力上的探险，每一次翻阅都能发现新的惊喜和深刻的理解。这本书的结构安排非常巧妙，它并没有遵循传统的教科书模式，而是将理论的引入与实际应用的联系做得非常紧密。我尤其欣赏作者在讲解“神经网络模型”这一部分时所展现出的深度。他并没有仅仅停留在描述不同模型的类型，而是深入剖析了这些模型各自的优势和局限性，以及它们在解决特定神经生物学问题时的适用性。例如，在介绍脉冲神经网络（SNN）时，作者详细阐述了其生物学合理性，以及它在模拟真实神经元放电行为方面的优越性，并结合了近年来的一些研究成果，展示了SNN在处理时序信息和学习方面的潜力。让我印象深刻的是，作者还引用了一些引人入胜的案例研究，比如利用神经网络模型来解释视觉皮层的处理机制，或者如何通过模拟来理解学习和记忆是如何在大脑中实现的。这些案例不仅仅是理论的例证，更像是为我打开了一扇扇窗，让我看到了理论神经生物学在解决现实世界中的重要问题方面的巨大价值。书中对于数学工具的使用也恰到好处，作者总是会在引入数学概念的同时，解释清楚这些数学工具在神经生物学中的物理意义和生物学含义，避免了数学公式成为理解的障碍。我甚至发现，我开始主动去思考，如何将书中的模型应用到我正在研究的某个生物现象上。这本书的启发性是显而易见的，它不仅仅是一本知识的传递者，更是一本能够激发我独立思考和创新的“催化剂”。

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这本书的封面设计就足够吸引人，那种深邃的蓝色搭配简洁的白色字体，仿佛在邀请你潜入神经科学的浩瀚宇宙。我早就对理论神经生物学这个领域充满了好奇，但一直苦于没有一个合适的入门读物。很多文献过于专业，充斥着我无法理解的数学公式和生物化学术语，让我望而却步。然而，《Introduction to Theoretical Neurobiology》完全打破了我的这种顾虑。当我翻开第一页，就被作者清晰的逻辑和由浅入深的讲解所吸引。它不像其他书籍那样直接抛出复杂的模型，而是循序渐进地构建理论框架，从最基础的神经元模型开始，一步步介绍膜电位、动作电位的产生机制，再到突触传递和网络动力学。作者非常善于用生动形象的比喻来解释抽象的概念，例如将神经元的信号传递比作电信号在电线中的流动，将突触的兴奋与抑制比作跷跷板的两端。这些细致的讲解让我能够清晰地理解每一个概念是如何相互关联，最终构成一个复杂的神经系统。更重要的是，这本书不仅仅停留在理论层面，它还穿插了大量的计算模拟和实验证据，让我看到理论是如何被验证，以及理论可以指导我们如何设计实验，如何去探索更深层次的生物学问题。比如，在讲解神经网络如何实现信息处理时，作者引用了一些经典的实验，并给出了相应的计算模型，让我能直观地看到网络的连接方式和参数如何影响其功能。这种理论与实践的结合，让我对这个领域产生了前所未有的兴趣和信心。我已经迫不及待地想继续深入阅读下去，去探索更多关于大脑的奥秘。

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我是一名对大脑运作原理充满好奇的普通读者，并非生物学或物理学背景出身，一直以来，我总觉得大脑是一个神秘而难以理解的黑箱。市面上关于大脑的书籍很多，但大多数要么过于科普，流于表面，要么就是专业性极强，让我看了就头疼。直到我偶然发现了《Introduction to Theoretical Neurobiology》，我的看法彻底改变了。这本书的伟大之处在于，它能够以一种非常易于理解的方式，将复杂的理论神经生物学概念娓娓道来。作者并没有因为目标读者可能是跨学科的，就牺牲掉理论的严谨性，而是巧妙地找到了一个平衡点。他首先从最核心的单元——神经元——开始，用最基础的物理化学原理，解释了神经信号是如何产生和传播的。我尤其喜欢作者关于“离子通道”的讲解，他用一个非常形象的比喻，将离子通道比作“门”，解释了不同离子是如何通过这些“门”进出细胞，从而产生电信号。这种生动化的表达方式，让原本枯燥的生物电生理学知识变得鲜活有趣。接着，作者逐步引入了突触传递、神经递质、以及更复杂的神经回路模型。他并没有直接给出复杂的数学公式，而是先讲解了这些模型背后的逻辑和直观意义，然后再逐步引入必要的数学工具。这让我这个非数学专业背景的读者，也能慢慢跟上思路，理解模型的推导过程。此外，书中还穿插了对一些重要实验的介绍，比如Hodgkin-Huxley模型是如何诞生的，这让我看到了理论研究是如何与实验紧密结合，相互促进的。这本书就像一位耐心而渊博的导师，引导我一步步走进了理论神经生物学的殿堂，让我不再畏惧那些高深的理论，而是开始享受探索大脑奥秘的乐趣。

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我是一名对计算神经科学和神经形态计算充满热情的研究人员，一直以来，我都在寻找一本能够全面介绍生物神经系统计算原理，并为神经形态硬件设计提供理论指导的读物。《Introduction to Theoretical Neurobiology》这本书，恰恰满足了我的所有期望。它不仅仅是一本理论书籍，更是一本能够激发创新思维、指导实践的指南。我特别欣赏作者在讲解“脉冲神经网络”（SNN）的理论基础时所展现出的深入和全面。他详细阐述了不同类型的脉冲神经元模型，例如Leaky Integrate-and-Fire（LIF）模型，以及它们在模拟生物神经元行为方面的生物学合理性。作者还深入探讨了脉冲信号的编码方式，例如速率编码、时间编码等，并分析了它们在信息传递和处理中的优势。让我印象深刻的是，作者还结合了近年来神经形态计算领域的最新进展，讨论了如何将SNN的理论应用于设计低功耗、高效率的硬件平台。他甚至提供了一些具体的硬件实现方案的理论分析，这对我从事神经形态硬件的研究非常有价值。书中对于“生物学启发的学习算法”的讨论，例如STDP，以及它们在神经形态芯片上的实现，也为我提供了宝贵的参考。这本书让我能够更清晰地理解生物大脑的计算范式，并为我设计更接近生物大脑的计算架构提供了坚实的理论基础。

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我是一位在工程领域工作的专业人士，尽管我的工作与生物学并不直接相关，但我一直对大脑作为一个高度复杂的计算系统充满着浓厚的兴趣。《Introduction to Theoretical Neurobiology》这本书，简直是为我这样的跨学科探索者量身定做的。它成功地将神经科学的深邃理论与工程学中的严谨逻辑相结合，让我能够用熟悉的思维方式去理解大脑的运作。我发现，本书最引人入胜的地方在于，它不仅仅是介绍“是什么”，更着重于解释“为什么”。例如，在探讨“神经编码”这一概念时，作者并没有简单地罗列几种编码方式，而是深入分析了为什么大脑需要不同的编码策略来处理不同类型的信息，以及这些编码策略背后存在的进化优势。作者还非常善于利用类比，将神经系统的动态行为比作复杂的控制系统，将学习过程比作参数的优化调整。这些类比让我能够快速地在熟悉的工程概念和陌生的神经生物学原理之间建立联系。这本书在数学建模方面也做得非常出色，它既保证了模型的数学严谨性，又注重对模型参数生物学意义的解读。我尤其喜欢作者在讲解“动力系统理论”在神经生物学中的应用时，所展现出的清晰思路。他通过分析神经元的放电模式，来理解大脑如何产生各种复杂的状态，例如兴奋、抑制、振荡等。这种从微观粒子行为到宏观系统功能的分析方法，让我对大脑的整体运作有了更深刻的认识。这本书极大地拓宽了我的视野，让我开始用一种全新的视角去审视信息处理和计算的本质。

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我是一名对人类意识和思维本质充满哲思的业余爱好者，一直以来，我总觉得要理解人类的“我”是如何产生的，必须深入到大脑的物理和计算层面。《Introduction to Theoretical Neurobiology》这本书，恰恰为我提供了一个绝佳的理论框架。作者的讲解风格非常独特，他并没有回避那些宏大而深刻的问题，而是用严谨的科学方法，尝试去解答它们。我尤其喜欢他在探讨“涌现性”概念时所展现出的洞察力。他解释了为什么即使我们完全理解了单个神经元的运作方式，也仍然难以解释意识的产生，因为意识是一种从大量神经元相互作用中“涌现”出来的复杂现象。作者通过分析简单的神经网络模型，展示了如何在非线性相互作用中产生意想不到的行为，这让我对“整体大于部分之和”有了更直观的理解。书中对于“全局工作空间理论”和“整合信息理论”的介绍，也让我对意识的神经基础有了更深入的思考。作者用清晰的语言，解释了这些理论的核心思想，并指出了它们在解释意识现象方面的优势和挑战。这本书让我意识到，理论神经生物学不仅仅是关于大脑的结构和功能，更是关于如何从物质基础上理解生命中最复杂、最迷人的现象——思维和意识。它让我用一种科学的、理性的方式去探索那些曾经让我感到神秘莫测的哲学问题。

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作为一名对生命科学的最新进展保持高度关注的研究生，我一直在寻找一本能够系统性地梳理理论神经生物学前沿研究，并提供扎实理论基础的读物。《Introduction to Theoretical Neurobiology》无疑是我的不二选择。这本书的深度和广度都令人印象深刻，它涵盖了从单神经元建模到大规模神经网络动力学等一系列关键主题。我特别欣赏作者在讲解“大脑的可塑性”时所采用的方法。他不仅回顾了经典的Hebbian学习规则，还详细介绍了近年来兴起的更复杂的学习算法，例如基于强化学习的原理，以及如何在模型中模拟突触强度的动态变化。作者通过引用最新的实验证据，有力地证明了这些理论模型是如何解释和预测大脑学习和记忆的形成过程的。此外，书中对于“神经振荡”的讨论也极具启发性。作者深入分析了不同频率的神经振荡在信息传递、注意力和认知功能中所扮演的角色，并提供了相应的数学模型来描述这些振荡的产生机制。这让我能够理解，大脑并不是一个静态的信号处理系统，而是充满了动态的、周期性的活动。这本书的参考文献也非常丰富，为我深入研究特定课题提供了宝贵的起点。它不仅让我巩固了已有的知识，更激发了我对未来研究方向的思考。可以说，这本书是我近期学术生涯中非常重要的一块基石。

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