तंत्रिका सर्किट

एक तंत्रिका सर्किट (जिसे 'जैविक तंत्रिका नेटवर्क' के रूप में भी जाना जाता है) सक्रिय होने पर एक विशिष्ट कार्य करने के लिए निष्कर्ष द्वारा परस्पर जुड़े न्यूरॉन्स की आबादी है। बड़े पैमाने पर मस्तिष्क नेटवर्क बनाने के लिए कई तंत्रिका सर्किट एक दूसरे के साथ जुड़ते हैं। तंत्रिका सर्किटों ने कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के डिजाइन को प्रेरित किया है, हालांकि महत्वपूर्ण अंतर हैं।

प्रारंभिक अध्ययन
न्यूरल जैविक नेटवर्क  के शुरुआती उपचार हर्बर्ट स्पेंसर के सिद्धांतों के मनोविज्ञान, तीसरे संस्करण (1872), थिओडोर मेयनर्ट के मनश्चिकित्सा (1884), विलियम जेम्स के सिद्धांतों के मनोविज्ञान (1890) और सिगमंड फ्रायड के प्रोजेक्ट फॉर ए साइंटिफिक साइकोलॉजी (1895 में रचित) में पाए जा सकते हैं। ). न्यूरोनल लर्निंग के पहले नियम का वर्णन डोनाल्ड ओल्डिंग हेब्ब ने 1949 में  हेबियन सिद्धांत  में किया था। इस प्रकार, प्री-सिनैप्टिक और पोस्ट-सिनैप्टिक गतिविधि की हेबियन जोड़ी सिनैप्टिक कनेक्शन की गतिशील विशेषताओं को काफी हद तक बदल सकती है और इसलिए या तो  तंत्रिकासंचरण  को सुविधाजनक या बाधित कर सकती है। 1959 में,  तंत्रिका विज्ञानी, वॉरेन स्टर्गिस मैककुलोच और वाल्टर पिट्स ने तंत्रिका नेटवर्क के प्रसंस्करण पर पहला काम प्रकाशित किया। उन्होंने सैद्धांतिक रूप से दिखाया कि कृत्रिम न्यूरॉन्स के नेटवर्क तार्किक, अंकगणितीय और प्रतीकात्मक कार्यों को लागू कर सकते हैं। सरलीकृत जैविक न्यूरॉन मॉडल स्थापित किए गए थे, जिन्हें अब आमतौर पर परसेप्ट्रॉन या कृत्रिम न्यूरॉन्स कहा जाता है। ये सरल मॉडल सारांश (न्यूरोफिज़ियोलॉजी) के लिए जिम्मेदार हैं (यानी, पोस्ट-सिनैप्टिक झिल्ली पर संभावित  सेल शरीर  में सारांशित होंगे)। बाद के मॉडल उत्तेजक और निरोधात्मक सिनैप्टिक ट्रांसमिशन के लिए भी प्रदान किए गए।

न्यूरॉन्स के बीच संबंध
कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के संबंधवादवाद तंत्रिका कंप्यूटिंग मॉडल में उपयोग किए जाने वाले कृत्रिम न्यूरॉन्स की तुलना में मस्तिष्क में न्यूरॉन्स के बीच संबंध बहुत अधिक जटिल हैं। न्यूरॉन्स के बीच बुनियादी प्रकार के कनेक्शन सिनैप्स हैं: रासायनिक सिनैप्स और विद्युत सिनैप्स दोनों।

सिनैप्स की स्थापना लाखों अतिव्यापी और इंटरलिंकिंग न्यूरल सर्किट में न्यूरॉन्स के कनेक्शन को सक्षम बनाती है। प्रीसिनेप्टिक प्रोटीन जिसे neuroxin  कहा जाता है, इस प्रक्रिया के लिए केंद्रीय हैं। एक सिद्धांत जिसके द्वारा न्यूरॉन्स काम करते हैं, वह है योग (न्यूरोफिज़ियोलॉजी) - रासायनिक अन्तर्ग्रथन पर पोस्टसिनेप्टिक क्षमता कोशिका शरीर में योग करेगी। यदि एक्सोन हिलॉक पर न्यूरॉन का विध्रुवण दहलीज से ऊपर चला जाता है, तो एक ऐक्शन पोटेंशिअल उत्पन्न होगा जो अन्य न्यूरॉन्स को एक संकेत संचारित करने के लिए एक्सोन को टर्मिनल के अंत तक ले जाता है। एक्साइटेटरी और इनहिबिटरी सिनैप्टिक ट्रांसमिशन ज्यादातर एक्साइटेटरी पोस्टसिनेप्टिक पोटेंशिअल (ईपीएसपी) और निरोधात्मक पोस्टसिनेप्टिक क्षमता (आईपीएसपी) द्वारा महसूस किया जाता है।

इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी स्तर पर, ऐसी कई घटनाएं हैं जो अलग-अलग सिनैप्स (जिसे सूत्रयुग्मक सुनम्यता  कहा जाता है) और व्यक्तिगत न्यूरॉन्स (आंतरिक प्लास्टिसिटी) की प्रतिक्रिया विशेषताओं को बदल देती हैं। इन्हें अक्सर शॉर्ट-टर्म प्लास्टिसिटी और लॉन्ग-टर्म प्लास्टिसिटी में विभाजित किया जाता है। लंबी अवधि की सिनैप्टिक प्लास्टिसिटी को अक्सर सबसे संभावित मेमोरी सब्सट्रेट होने का दावा किया जाता है। आमतौर पर,  न्यूरोप्लास्टिकिटी  शब्द मस्तिष्क में उन परिवर्तनों को संदर्भित करता है जो गतिविधि या अनुभव के कारण होते हैं।

कनेक्शन अस्थायी और स्थानिक विशेषताओं को प्रदर्शित करते हैं। टेम्पोरल विशेषता सिनैप्टिक ट्रांसमिशन की निरंतर संशोधित गतिविधि-निर्भर प्रभावकारिता को संदर्भित करती है, जिसे स्पाइक-टाइमिंग-डिपेंडेंट प्लास्टिसिटी कहा जाता है। यह कई अध्ययनों में देखा गया है कि इस संचरण की सिनैप्टिक प्रभावकारिता प्रीसानेप्टिक न्यूरॉन की गतिविधि के अनुसार अल्पकालिक वृद्धि ( तंत्रिका सुविधा कहा जाता है) या कमी (न्यूरल फैसिलिटेशन # शॉर्ट-टर्म डिप्रेशन) से गुजर सकती है। लंबी अवधि के पोटेंशिएशन (एलटीपी) या दीर्घकालिक अवसाद (लिमिटेड) द्वारा सिनैप्टिक प्रभावकारिता में दीर्घकालिक परिवर्तनों को शामिल करना, [[उत्तेजक पोस्टसिनेप्टिक क्षमता]] और पोस्टसिनेप्टिक एक्शन पोटेंशिअल की शुरुआत के सापेक्ष समय पर दृढ़ता से निर्भर करता है। एलटीपी एक्शन पोटेंशिअल की एक श्रृंखला से प्रेरित होता है जो विभिन्न जैव रासायनिक प्रतिक्रियाओं का कारण बनता है। आखिरकार, प्रतिक्रियाएं पोस्टसिनेप्टिक न्यूरॉन्स के सेलुलर झिल्ली पर नए रिसेप्टर्स की अभिव्यक्ति का कारण बनती हैं या फास्फारिलीकरण के माध्यम से मौजूदा रिसेप्टर्स की प्रभावकारिता में वृद्धि करती हैं।

बैकप्रॉपेगेटिंग ऐक्शन पोटेंशिअल उत्पन्न नहीं हो सकता है क्योंकि ऐक्शन पोटेंशिअल एक्सोन के दिए गए सेगमेंट में यात्रा करने के बाद, वोल्टेज-गेटेड सोडियम चैनलों पर डिपोलराइज़िंग प्री-पल्स#हॉजकिन-हक्सले मॉडल बंद हो जाता है, इस प्रकार डिपोलराइज़िंग प्री-पल्स#हॉजकिन के किसी भी क्षणिक उद्घाटन को अवरुद्ध कर देता है -हक्सले मॉडल इंट्रासेल्युलर सोडियम आयन (Na+) एकाग्रता, और सेल बॉडी की ओर एक एक्शन पोटेंशिअल के निर्माण को रोकना। हालांकि, कुछ कोशिकाओं में, डेन्ड्राइट के माध्यम से तंत्रिका पश्च प्रसार होता है और सिनैप्टिक प्लास्टिसिटी और कम्प्यूटेशन पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ सकता है।

मस्तिष्क में एक न्यूरॉन को पोस्टसिनेप्टिक मांसपेशी कोशिका के संकुचन को प्रोत्साहित करने के लिए एक न्यूरोमस्क्यूलर संधि  के लिए एकल संकेत की आवश्यकता होती है। हालांकि, रीढ़ की हड्डी में, फायरिंग उत्पन्न करने के लिए कम से कम 75 अभिवाही तंत्रिका न्यूरॉन्स की आवश्यकता होती है। यह तस्वीर न्यूरॉन्स के बीच निरंतर समय में भिन्नता से और जटिल है, क्योंकि कुछ कोशिकाएं दूसरों की तुलना में समय की व्यापक अवधि में अपनी उत्तेजक पोस्टसिनेप्टिक क्षमता का अनुभव कर सकती हैं।

जबकि मानव मस्तिष्क के विकास में सिनैप्स में सिनैप्टिक अवसाद विशेष रूप से व्यापक रूप से देखा गया है, यह अनुमान लगाया गया है कि यह वयस्क मस्तिष्क में सुविधा में बदल जाता है।

सर्किट्री
न्यूरल सर्किट का एक उदाहरण समुद्री घोड़ा  में ट्राइसिनैप्टिक सर्किट है। दूसरा पपीज़ सर्किट है जो  हाइपोथेलेमस  को लिम्बिक लोब से जोड़ता है। कॉर्टिको-बेसल गैन्ग्लिया-थैलामो-कॉर्टिकल लूप में कई न्यूरल सर्किट हैं। ये सर्किट कॉर्टेक्स, बेसल गैन्ग्लिया, थैलेमस और कॉर्टेक्स के बीच जानकारी ले जाते हैं। बेसल गैन्ग्लिया के भीतर सबसे बड़ी संरचना, स्ट्रिएटम, को अपनी आंतरिक माइक्रोक्रिक्यूट्री के रूप में देखा जाता है। लयबद्ध व्यवहार में शामिल मोटर निर्देशों को नियंत्रित करने के लिए केंद्रीय पैटर्न जनरेटर कहे जाने वाले रीढ़ की हड्डी में तंत्रिका सर्किट जिम्मेदार होते हैं। लयबद्ध व्यवहार में चलना, पेशाब करना और स्खलन शामिल हैं। केंद्रीय पैटर्न जनरेटर स्पाइनल इंटिरियरनों के विभिन्न समूहों से बने होते हैं। चार प्रमुख प्रकार के तंत्रिका सर्किट हैं जो तंत्रिका कार्यों के व्यापक दायरे के लिए जिम्मेदार हैं। ये परिपथ एक अपसारी परिपथ, एक अभिसारी परिपथ, एक परावर्तन परिपथ और एक समानांतर आफ्टर-डिस्चार्ज परिपथ हैं। डायवर्जिंग सर्किट में, एक न्यूरॉन कई पोस्टसिनेप्टिक कोशिकाओं के साथ सिंक करता है। इनमें से प्रत्येक कई और कोशिकाओं के साथ सिनैप्स हो सकता है जिससे एक न्यूरॉन के लिए हजारों कोशिकाओं को उत्तेजित करना संभव हो जाता है। यह इस तरह से अनुकरणीय है कि एक मोटर न्यूरॉन से प्रारंभिक इनपुट से हजारों मांसपेशी फाइबर को उत्तेजित किया जा सकता है।

अभिसरण सर्किट में, कई स्रोतों से इनपुट एक आउटपुट में परिवर्तित हो जाते हैं, जिससे केवल एक न्यूरॉन या न्यूरॉन पूल प्रभावित होता है। इस प्रकार के सर्किट को मस्तिष्क तंत्र के श्वसन केंद्र में उदाहरण दिया जाता है, जो उपयुक्त श्वास पैटर्न देकर विभिन्न स्रोतों से कई इनपुट का जवाब देता है।

एक reverberating सर्किट एक दोहरावदार आउटपुट उत्पन्न करता है। एक रेखीय अनुक्रम में एक न्यूरॉन से दूसरे में एक सिग्नलिंग प्रक्रिया में, न्यूरॉन्स में से एक न्यूरॉन शुरू करने के लिए एक संकेत वापस भेज सकता है। हर बार जब पहला न्यूरॉन प्रज्वलित होता है, तो दूसरा न्यूरॉन अनुक्रम आग को और नीचे कर देता है और फिर से इसे स्रोत पर वापस भेज देता है। यह पहले न्यूरॉन को पुनर्स्थापित करता है और संचरण के मार्ग को इसके आउटपुट तक जारी रखने की अनुमति देता है। एक परिणामी दोहराव वाला पैटर्न वह परिणाम है जो केवल तभी रुकता है जब एक या अधिक सिनेप्स विफल हो जाते हैं, या यदि किसी अन्य स्रोत से निरोधात्मक फ़ीड इसे रोकने का कारण बनता है। इस प्रकार का प्रतिध्वनि सर्किट श्वसन केंद्र में पाया जाता है जो श्वसन की मांसपेशियों को संकेत भेजता है, जिससे साँस लेना होता है। जब सर्किट एक निरोधात्मक संकेत द्वारा बाधित होता है, तो मांसपेशियां आराम करती हैं, जिससे साँस छोड़ना होता है। इस प्रकार का सर्किट मिरगी के दौरे में एक भूमिका निभा सकता है।

एक समानांतर आफ्टर-डिस्चार्ज सर्किट में, एक न्यूरॉन न्यूरॉन्स की कई श्रृंखलाओं में प्रवेश करता है। प्रत्येक श्रृंखला अलग-अलग संख्या में न्यूरॉन्स से बनी होती है लेकिन उनके सिग्नल एक आउटपुट न्यूरॉन पर अभिसरित होते हैं। सर्किट में प्रत्येक सिनैप्स सिग्नल को लगभग 0.5 मिसे तक विलंबित करने का कार्य करता है ताकि जितने अधिक सिनैप्स होंगे, आउटपुट न्यूरॉन में अधिक देरी होगी। इनपुट बंद हो जाने के बाद, आउटपुट कुछ समय के लिए फायरिंग करता रहेगा। इस प्रकार के सर्किट में फीडबैक लूप नहीं होता है जैसा कि रिवर्बरेटिंग सर्किट में होता है। उद्दीपन बंद होने के बाद लगातार फायरिंग को आफ्टर-डिस्चार्ज कहा जाता है। यह सर्किट प्रकार कुछ पलटा िस के पलटा हुआ चाप में पाया जाता है।

अध्ययन के तरीके
न्यूरल सर्किट और नेटवर्क की गतिविधि की जांच के लिए विभिन्न न्यूरोइमेजिंग तकनीकों का विकास किया गया है। मस्तिष्क की संरचना या कार्य की जांच करने के लिए मस्तिष्क स्कैनर या कार्यात्मक न्यूरोइमेजिंग का उपयोग आम है, या तो उच्च-रिज़ॉल्यूशन चित्रों के साथ मस्तिष्क की चोट का बेहतर आकलन करने का एक तरीका है, या विभिन्न मस्तिष्क क्षेत्रों के सापेक्ष सक्रियणों की जांच करके। ऐसी तकनीकों में कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (fMRI), ब्रेन पॉज़िट्रॉन एमिशन टोमोग्राफी (ब्रेन PET), और गणना अक्षीय टोमोग्राफी  (CAT) स्कैन शामिल हो सकते हैं। कार्यात्मक न्यूरोइमेजिंग मस्तिष्क से स्कैन लेने के लिए विशिष्ट मस्तिष्क इमेजिंग तकनीकों का उपयोग करती है, आमतौर पर जब कोई व्यक्ति किसी विशेष कार्य को कर रहा होता है, यह समझने के प्रयास में कि मस्तिष्क के विशेष क्षेत्रों की सक्रियता कार्य से कैसे संबंधित है। कार्यात्मक न्यूरोइमेजिंग में, विशेष रूप से fMRI, जो हेमोडायनामिक प्रतिक्रिया (रक्त-ऑक्सीजन-स्तर पर निर्भर इमेजिंग | बोल्ड-कंट्रास्ट इमेजिंग का उपयोग करके) को मापता है, जो तंत्रिका गतिविधि, पीईटी और इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (ईईजी) से निकटता से जुड़ा हुआ है।

कनेक्शनवाद मॉडल प्रतिनिधित्व, सूचना प्रसंस्करण और सिग्नल ट्रांसमिशन की विभिन्न परिकल्पनाओं के लिए एक परीक्षण मंच के रूप में कार्य करता है। ऐसे मॉडलों में लेसियनिंग अध्ययन, उदा। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क, जहां नेटवर्क के प्रदर्शन को देखने के लिए नोड्स के कुछ हिस्सों को जानबूझकर नष्ट कर दिया जाता है, कई सेल असेंबली के काम में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि भी प्राप्त कर सकते हैं। इसी तरह, स्नायविक स्थितियों में निष्क्रिय न्यूरोट्रांसमीटर के सिमुलेशन (उदाहरण के लिए, पार्किंसंस रोग के बेसल गैन्ग्लिया में डोपामाइन | पार्किंसंस के रोगी) विशेष रोगी समूह में देखे गए संज्ञानात्मक घाटे के पैटर्न के लिए अंतर्निहित तंत्र में अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं। इन मॉडलों से भविष्यवाणियों का रोगियों में या फार्माकोलॉजिकल जोड़तोड़ के माध्यम से परीक्षण किया जा सकता है, और इन अध्ययनों का उपयोग मॉडल को सूचित करने के लिए किया जा सकता है, जिससे प्रक्रिया पुनरावृत्त हो जाती है।

तंत्रिका जीव विज्ञान में कनेक्शनवादी दृष्टिकोण और एकल-कोशिका दृष्टिकोण के बीच आधुनिक संतुलन एक लंबी चर्चा के माध्यम से प्राप्त किया गया है। 1972 में, बारलो ने एकल न्यूरॉन क्रांति की घोषणा की: हमारी धारणा मुख्य रूप से मूक कोशिकाओं की एक बहुत बड़ी आबादी से चुने गए न्यूरॉन्स की एक छोटी संख्या की गतिविधि के कारण होती है। इस दृष्टिकोण को दो साल पहले पेश किए गए दादी कोशिका के विचार से प्रेरित किया गया था। बार्लो ने न्यूरॉन सिद्धांत के पांच हठधर्मिता तैयार की। ' दादी सेल ' के हाल के अध्ययन और विरल कोडिंग घटनाएं इन विचारों को विकसित और संशोधित करती हैं। एकल कोशिका प्रयोगों ने औसत दर्जे का टेम्पोरल लोब (हिप्पोकैम्पस और आसपास के कॉर्टेक्स) में इंट्राक्रैनियल इलेक्ट्रोड का इस्तेमाल किया। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के अनुप्रयोगों के साथ माप सिद्धांत (स्टोकास्टिक अलगाव प्रमेय) की एकाग्रता का आधुनिक विकास उच्च-आयामी मस्तिष्क में छोटे तंत्रिका समेकन की अप्रत्याशित प्रभावशीलता के लिए गणितीय पृष्ठभूमि देता है।

नैदानिक ​​महत्व
कभी-कभी न्यूरल सर्किट पैथोलॉजिकल बन सकते हैं और बेसल गैंग्लिया शामिल होने पर पार्किंसंस रोग जैसी समस्याएं पैदा कर सकते हैं। पपीज़ सर्किट में समस्याएं भी पार्किंसंस सहित कई स्नायविक अध: पतन को जन्म दे सकती हैं।

यह भी देखें

 * प्रतिक्रिया
 * मानव मस्तिष्क में क्षेत्रों की सूची
 * नेटवर्क विज्ञान
 * तंत्रिका कोडिंग
 * तंत्रिका इंजीनियरिंग
 * तंत्रिका दोलन
 * पल्स-युग्मित नेटवर्क
 * सिस्टम न्यूरोसाइंस
 * तंत्रिका पथ
 * तंत्रिका मार्ग
 * तंत्रिका जाल

अग्रिम पठन

 * Intrinsic plasticity Robert H. Cudmore, Niraj S. Desai Scholarpedia 3(2):1363. 10.4249/scholarpedia.1363

बाहरी संबंध

 * Comparison of Neural Networks in the Brain and Artificial Neural Networks
 * Lecture notes at MIT OpenCourseWare
 * Computation in the Brain
 * Biological Neural Network Toolbox - A free Matlab toolbox for simulating networks of several different types of neurons
 * WormWeb.org: Interactive Visualization of the C. elegans Neural Network - C. elegans, a nematode with 302 neurons, is the only organism for whom the entire neural network has been uncovered. Use this site to browse through the network and to search for paths between any 2 neurons.
 * Introduction to Neurons and Neuronal Networks, Neuroscience Online (electronic neuroscience textbook)
 * Delaying Pulse Networks (Wave Interference Networks)