反应增益是调节系统控制感官输入影响的重要手段。在视觉皮层中，血清素 5-HT2A 受体是这种调节的关键。然而，由于它在不同类型的细胞中表达，并且缺乏允许特定激活的方法，潜在的网络机制仍未解决。在这里，我们通过光遗传学激活体内不同小鼠新皮层亚群中单个受体亚型的内源性 G 蛋白偶联受体 (GPCR) 信号传导。我们表明，锥体神经元中 5-HT2A 受体通路的光激活会增强兴奋性神经元和中间神经元的放电，而小白蛋白中间神经元中的 5-HT2A 光激活会产生双向效应。两种细胞类型和皮质网络建模中的联合光激活展示了一种电导驱动的多突触机制，该机制控制视觉输入的增益而不影响持续的基线水平。我们的研究为探索 GPCR 神经调节及其对感觉驱动活动和持续神经元动力学的影响开辟了道路。
一、简介
皮质处理的神经调节对神经反应增益有显著影响，从而实现自适应和灵活的感知、认知和行为。然而，增益控制背后的神经回路之间的相互作用仍然普遍令人费解且存在激烈争论，因为结果和结论在很大程度上取决于实验条件和神经元所处网络的配置。大脑调节系统的另一个结构特征是其受体家族在各种类型的神经元中共同分布。这种表达模式的多样性还阻碍了实验和理论对其体内连贯调节网络功能的访问。特别是，由多巴胺、血清素、乙酰胆碱或去甲肾上腺素激活的受体可以通过各自的 G 蛋白偶联受体 (GPCR) 对靶神经元产生相反的下游效应。因此，单一受体类型对给定皮质区域净功能输出的个体贡献仍然很大程度上不清楚。
在这里，我们利用体内光遗传学控制单一 GPCR 亚型 5-HT2A 的通路，该通路在小鼠初级视觉皮层 (V1) 的锥体和小清蛋白 (PV) 神经元中特异性激活。重要的是，所用光遗传学工具的 5-HT2A C 端使其能够在内源性受体特异性细胞域中表达，提供与内源性 5-HT2A 受体信号相同的光激活功能。此外，将 GPCR 工具靶向受体特异性域会触发具有相似强度的下游动力学，并确保与它们的天然第二信使通路效应相比没有超调。
通过微离子电渗疗法增加 V1 中的皮质血清素 (5-HT) 水平会改变啮齿动物和非人类灵长类动物的视觉反应增益。进一步的药理学研究操纵 5-HT 受体激活，揭示了 5-HT2A 受体对增益调节的主导贡献（图 1a）。然而，这些发现提出了关于这种增益控制背后的电路机制的基本问题。首先，5-HT2A 受体通路在单个细胞中是兴奋性的，体内网络如何在其激活时产生整体抑制尚未得到解答。其次，发现视觉感官活动的抑制具有分裂性，对基线几乎没有影响。同样，降低感官反应幅度增益而不影响自发持续活动水平的电路机制（图 1b）仍有待确定。因此，在本研究中，我们分离出调节系统的特定相干功能，例如 5-HT 系统对感官输入的分裂增益调节，并展示了此功能在不同类型的神经元中形成的网络机制。
图 1：通过血清素受体控制视觉皮层中的增益。
a 示意图表示小鼠皮层锥体和小清蛋白 (PV) 神经元中表达的 5-HT2A 受体的定位和主要调节突触效应。b 已知 5-HT2A 受体会降低视觉诱发反应的增益，而不会影响基线活动水平。c 锥体或 PV 神经元群体中的 5-HT2A 受体激活由光遗传学控制。d 硅探针记录允许基于波形特征分析对假定的兴奋性或抑制性神经元的反应进行源分离（参见“方法”部分）。e 从左到右：小鼠大脑冠状切片，标记 V1 位置；NEX-Cre 小鼠中表达 mOpn4L-5-HT2A（绿色）的切片的共聚焦扫描、抗 GluR2/3 抗体（红色）和合并图像。f 与 (e) 相同，适用于具有抗 PV 抗体 (红色) 的 PV-Cre 小鼠。箭头指向双阳性细胞。(e、f) 中的扫描分别表示扩展数据图 3b 和扩展数据图 4a 中的放大区域。g NEX-Cre 小鼠 V1 皮质切片的 2 光子荧光图像显示锥体神经元中 mOpn4L-mCherry-5-HT2A (左) 和 GCaMP (中) 的表达，合并图像 (右)。(e-g) 中的图像代表三个独立实验。h 在 TTX/CNQX (n = 103 个细胞) 或 TTX/CNQX/U73122 (参见“方法”部分) (n = 50 个细胞) 的影响下，3 分钟蓝光激活期间 Ca2+ 依赖性荧光变化的时间过程。轨迹和阴影代表平均值±SEM。i 比较 TTX/CNQX 和 TTX/CNQX/U73122 应用期间峰值时 (h) 中所有细胞的振幅。箱线图表示中位数（中线）、25%、75%（箱线）、10% 和 90%（须线），***p = 0.0007，双侧 Mann-Whitney U 检验。比例尺：(e) 中为 100 µm，(f) 中为 50 µm，(g) 中为 25 µm。源数据以源数据文件形式提供。
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二、结果
我们设计了一种光遗传学控制单个内源性受体通路 (5-HT2A) 的方法，以探索两种不同类型的皮质神经元（即视觉皮层中的锥体神经元和 PV 神经元；见图 1c-f）中 GPCR 信号传导的基本多突触机制。为了实现这一目标，我们表达了一种由光激活的小鼠黑视蛋白 (mOpn4L，靶向 5-HT2A 受体域) 组成的嵌合构建体，以触发 Gq 信号传导 (图 1g-i；扩展数据图 1 和 2，补充影片 1-5)，模拟麻醉 NEX-Cre 和 PV-Cre 小鼠 V1 中的 5-HT2A 受体激活 (图 1e、f，扩展数据图 3 和 4)。为了实现密集的空间采样，并很好地分离和分类同时记录的单个单元作为假定的兴奋性或抑制性神经元 (图 1d)，我们使用多通道硅探针记录了细胞外活动。
2.1 通过激活 5-HT2A 受体通路对自发活动的细胞类型特异性调节
当 5-HT2A 受体通路以细胞类型特异性方式激活时，自发活动会受到怎样的影响？为了解决这个问题，我们分离了 5-HT2A 信号在不同神经元亚群中的调节作用（请注意，我们的记录包含直接和间接激活的神经元的混合物）。与对照自发放电（S）相比，光遗传学激活锥体神经元（Sph，图 2a-e）中的 5-HT2A 受体通路导致兴奋性（图 2a，深橙色轨迹，“直接效应”，+48% 参见图 2b）和抑制性神经元（图 2a，浅蓝色轨迹，间接，“多突触效应”，+70% 参见图 2b）的自发活动增加。活动的缓慢上升和持续增加反映了 GPCR（例如黑视蛋白或 5-HT 受体）的典型群体动态。为了进一步量化这些影响，我们计算了光指数 (OI)，其值介于 -1（无限抑制）和 +1（无限增加）之间，而 0 表示对基线没有影响。OI 概率密度函数对两个神经元群体显示出相似的分布，均在正 OI 值时达到峰值（图 2c-e），并且 OI 与发放率之间仅有微弱的相关性（扩展数据图 5）。活动变化的量化显示具有正 OI 的神经元活动明显增加（图 2d、e，NEX-Cre，兴奋性：+76±13%，抑制性：+169±59%），而观察到 OI 阴性神经元的减少幅度较小（NEX-Cre，兴奋性：-19±3%，抑制性：-20±3%）。
图 2：5-HT2A 受体通路的细胞类型特异性激活和自发活动的调节。
a 锥体神经元中 5-HT2A 受体通路的光刺激。左图：范例图。中图：光刺激后兴奋性神经元的自发活动（Sph，深橙色）和控制条件下的兴奋性神经元的自发活动（S，灰色（整个图））。蓝色条显示光刺激时间。右图：记录的抑制性神经元池的相同条件。数据代表 11 只 NEX-Cre 小鼠中 n = 55 个兴奋性单元和 n = 44 个抑制性单元的平均值±SEM（阴影）。b 在 10-13 秒的时间间隔内（在 a 中标记为“POST”）对 (a) 中标准化发放率的量化（平均值，误差线显示 +SEM），（配色方案与 a 中相同）。c 在 (a, b) 中呈现的所有兴奋性 (深橙色圆圈) 和抑制性 (浅蓝色圆圈) 神经元的光指数 (OI，见公式) 值的提琴图，并对两个群体进行了核密度估计；左图显示使用 OI 一致的 PRE 和 POST 时间的对照值。d 具有正 OI (实线，SphOI+，n = 39) 和负 OI (点线，SphOI-，n = 16) 的兴奋性神经元 (深橙色) 的活动以及抑制性神经元 (浅蓝色；SphOI+，n = 21，SphOI-，n = 22) 的活动。数据代表平均值±SEM（阴影）。e (d) 中的数据与 (b) 中的数据量化相同（配色方案与 d 相同）。f PV 中间神经元中 5-HT2A 受体通路的光刺激。中间：对照条件下 (S，灰色) 和光刺激后 (Sph，深蓝色) 的抑制神经元池。右：在相同条件下记录的兴奋神经元池，对照 (灰色) 和光刺激 (浅橙色)。数据代表 14 只 PV-Cre 小鼠中记录的 n = 73 个抑制单元 (37 个为 OI+，36 个为 OI-) 和 n = 56 个兴奋单元 (6 个为 OI+，50 个为 OI-) 的平均值 ± SEM (阴影)。g 对 (f) 中标准化发放率的量化 (在与 a 中相同的时间间隔内取平均值)。(h、i、j) 对 (f) 中显示的数据进行与 (c-e) 相同的分析和约定。***p < 0.001、**p < 0.01 和 *p < 0.05，（b 和 g）中为双侧配对样本 t 检验，（e 和 j）中为单侧，或（h）中为双样本 Kolmogorov-Smirnov 检验。所有比较的精确 p 值均报告在源数据文件中。
接下来，我们专门在 PV 中间神经元中激活 5-HT2A 受体通路。我们发现抑制神经元的放电略有增加，但并不显著（图 2f 深蓝色轨迹，+12% 参见图 2g）。然而，应该考虑到记录的抑制神经元样本代表一组异质中间神经元，其特点是 OI 分布以 0 为中心对称（图 2h，i 左图）。一组中间神经元最有可能代表 PV 神经元，它们由于 5-HT2A 受体的光激活而增加放电（“直接效应”，见图 2i 实心深蓝色轨迹，+83±15% cf. 图 2j 左图），同时抑制其他抑制神经元（“多突触效应”，见图 2i 点状深蓝色轨迹，−39±4% cf. 图 2j 左图；扩展数据图 6 显示了单突触连接的中间神经元的一个例子）。我们还注意到，PV 神经元中 5-HT2A 受体激活导致不同频带的局部场电位 (LFP) 功率显著下降（扩展数据图 7）。
PV 中间神经元中 5-HT2A 受体通路的激活导致兴奋性神经元的自发活动总体减少（图 2f，浅橙色轨迹，−35% cf. 图 2g）。兴奋性神经元群体呈现出明显的负平均 OI 分布（图 2h，i 右图，浅橙色数据；负 OI 的兴奋性神经元：−41±2% cf. 图 2j 右图），而正 OI 的神经元活动仅略有增加（17±6% cf. 图 2j 右图）。兴奋性神经元自发活动的整体减少很可能是由于 PV 神经元通过光激活 5-HT2A 受体通路引起的超极化。总之，在 PV 神经元中分别对 5-HT2A 通路进行光刺激会在抑制性神经元中产生异质双向效应（抑制和促进），并导致兴奋性神经元受到抑制。而在锥体神经元中对 5-HT2A 通路进行光刺激会同时激活兴奋性和抑制性群体。
2.2 PV 神经元中的 5-HT2A 信号传导控制兴奋性神经元的视觉增益
接下来，我们研究了细胞类型特异性 5-HT2A 激活对视觉诱发反应的影响。以 3 秒的间隔重复呈现由对比度为 100% 的垂直或水平光栅组成的视觉刺激（图 3）。我们测量了单独视觉刺激期间的神经元活动（图 3a、b，黑色轨迹，V）以及同时对 5-HT2A 受体通路进行光刺激（图 3a、b，蓝色轨迹，Vph）。为了获得随时间推移的光刺激相关反应成分，我们将两条轨迹相减。产生的活动（图 3a、b，灰色轨迹，Vph-V）类似于 5-HT2A 光刺激期间在所有神经元类型中发现的自发活动趋势，但当 PV 中间神经元中的 5-HT2A 受体通路受到刺激时除外，并且测量了兴奋性神经元中的活动（图 3b，浅橙色圈出面板）。当单独光激活锥体神经元时，对 OI 大小没有影响（图 3c）。只有 PV 中间神经元的光刺激才会导致兴奋性神经元在其 Vph-V 轨迹中显示瞬时下降（参见图 3b，浅橙色圈出面板中的灰色轨迹），表明在视觉反应期间诱发活动的抑制明显大于自发活动（图 3d）。在所有其他情况下，视觉反应幅度的变化可以完全通过 5-HT2A 对基线的诱导影响来解释（参见图 2）。因此，在 PV 神经元中 5-HT2A 受体通路激活后（图 3e，浅橙色轨迹），视觉诱发活动增益的减少仅在兴奋性神经元的响应幅度（即响应幅度与基线之间的差异，图 3e 左图）中显示，而不会改变优先方向（扩展数据图 8）。
图 3：5-HT2A 受体通路的细胞类型特异性激活和诱发活动的调节。
a、b 对照条件 (V，黑色) 和额外 5-HT2A 受体激活 (Vph，蓝色；水平条) 下的视觉反应 (点表示视觉刺激时间)。灰色轨迹代表 (Vph-V)。a 锥体神经元中 5-HT2A 通路的光刺激。NEX-Cre 小鼠中兴奋性和抑制性神经元的归一化诱发活动 (分别为深橙色和蓝色框)，n = 55 个兴奋单元和 n = 44 个抑制单元 11 的平均值±SEM (阴影)。b PV 中间神经元中 5-HT2A 通路的光刺激。14 只 PV-Cre 小鼠记录的抑制性和兴奋性神经元的归一化诱发活动 (分别为深蓝色和浅橙色框)，n = 73 个抑制单元和 n = 56 个兴奋单元的平均值±SEM (阴影)。c 基于响应幅度（峰值幅度和基线之间的差异，见左侧示意图）的光指数 (OI) 小提琴图，适用于 (a) 中的兴奋性 (深橙色圆圈) 和抑制性 (浅蓝色圆圈) 神经元。比较了对照视觉刺激 #1（光刺激前）和刺激 #4（光刺激期间；(e) 中的 x 轴显示刺激编号）。d 对 (b) 中显示的数据进行与 (c) 中相同分析的小提琴图。***p = 0.0007，双样本 Kolmogorov-Smirnov 检验。e 对 (a, b) 中所示条件的响应幅度进行量化。颜色方案表示细胞类型并与上面的框颜色相匹配。***p < 0.00017，**p < 0.0017，带 Bonferroni 校正的双侧配对样本 t 检验；比较的精确 p 值报告在源数据文件中。f 在 PV 中间神经元中 5-HT2A 的光遗传学激活期间，刺激 #1 引起的反应幅度与每个兴奋单元对刺激 #2-4 获得的幅度值的平均值之间的比较（见 b，右）。对照（V，黑色圆圈）、光刺激条件（Vph，蓝色圆圈），数据标准化为具有最高发放率的单元（n = 58）。线表示 V 和 Vph 的线性回归，标识线（红色虚线）。插图表示回归系数（平均值±SEM，n = 116）。系数 β4 的负值表示在 Vph 条件下幅度的分裂性降低。***p = 6.09×10^(−37) (β2)，*p = 0.044 (β4)，双侧单样本 t 检验。源数据以源数据文件的形式提供。
对所有兴奋性神经元的幅值应用线性回归模型，结果显示增益抑制具有分裂性（斜率降低 16%，即图 3f 中的 β4/β2；使用各种对比度的类似结果请参见扩展数据图 9）。我们得出结论，视觉输入的分裂控制主要基于由 PV 中间神经元中的“直接”5-HT2A 激活触发的“间接”多突触网络效应。
2.3 同时激活锥体和 PV 神经元中的 5-HT2A 允许增益控制外部输入而不改变基线活动水平
接下来，我们同时激活锥体和 PV 神经元中的 5-HT2A 通路（参见“方法”部分）。这种“系统性”激活揭示了与上述结果的简单叠加的两个显着偏差。首先，与上述单个亚群中的 5-HT2A 通路激活相比，在两种细胞类型中共同激活该通路后，未观察到基线幅度的变化（图 4a，扩展数据图 10a）。其次，视觉输入的增益控制不再仅存在于兴奋性神经元中（参见图 3e、f），而是在抑制性神经元中也存在（图 4b、d，扩展数据图 10b）。因此，我们获得了与线性效应的显著差异，表明当锥体和 PV 神经元中同时激活 5-HT2A 通路时，皮质处理机制发生了显著变化。此外，系统性条件下兴奋性神经元反应幅度的最大抑制明显强于仅在 PV 神经元中激活 5-HT2A 通路（54% vs 20%，p < 0.01，双侧双样本 t 检验）。
图 4：锥体和小白蛋白神经元中 5-HT2A 通路的系统激活可稳定自发活动水平并控制视觉输入增益。
a 左：范式方案。右：标准化自发放电率的量化，深蓝色代表抑制性神经元（n = 13），深橙色代表兴奋性神经元（n = 14），5 只 PV-Cre 小鼠的平均记录深度为 318 µm ±78（SD）（有关平均时间轨迹，请参阅扩展数据图 10）。箱线图表示中位数（中线）、第 25、第 75 百分位数（箱线）、±2.7 sigma（晶须），异常值绘制为“o”；ns 不显著，双侧配对样本 t 检验，带 Bonferroni 校正。b 对每个视觉刺激的响应幅度进行量化（计算方式与图 3e 相同）。数据代表平均值，误差线显示± SEM。颜色方案表示细胞类型。***p < 0.00017，**p < 0.0017，*p < 0.0083，双侧单样本 t 检验，使用 Bonferroni 校正进行多重比较；源数据文件中报告了精确的 p 值。c 比较 (a, b) 中每个兴奋单元在光刺激前 (V，视觉刺激 #1，黑色圆圈) 和光刺激期间 (Vph，视觉刺激 #2-4 的平均值，蓝色圆圈) 的响应幅度，回归方程用相应的颜色表示，线表示 V 和 Vph 的线性回归（红色虚线表示身份线）。数据被标准化为具有最高发放率的单元。插图表示回归系数（平均值 ± SEM，n = 28）。系数 β4 的负值表示在 Vph 条件下幅度显著降低。***p = 3.78 × 10^(−13) (β2)，**p = 0.0018 (β4)，双侧单样本 t 检验。d 与 (c) 中 (a, b) 中的所有抑制单元相同（平均值±SEM，n = 26，***p = 2.19 × 10^(−9) (β2)，***p = 7.33 × 10^(−5) (β4)，双侧单样本 t 检验）。源数据以源数据文件的形式提供。
观察到的分裂抑制（图 4c、d）是否也显示出标准化的性质仍有待用不同的刺激对比进行测试。先前的一项研究通过光遗传学控制 5-HT 的释放，结果显示 V1 对不同对比度的反应幅度标准化，很可能涉及 5-HT2A 信号传导，如额外的药理操作所表明的那样。
2.4 脉冲网络模型表明皮质处理机制通过 5-HT2A 诱导的多突触机制发生变化
我们采用了研究人员开发的脉冲皮质网络模型，略作修改，由由实际神经元参数驱动的兴奋和抑制单元组成（表 1）。通过向不同部分的单元添加背景兴奋输入，将 5-HT2A 激活引入该模型。这个自由参数还解释了 PV 神经元是抑制神经元的一个亚群，以及我们的 5-HT2A 病毒构建体的表达强度变化。
表 1. 神经网络模拟中使用的神经动力学参数。
与测量的神经元数据相似，当仅在锥体细胞中激活 5-HT2A 时，该模型显示抑制和兴奋单元的自发活动均增加（图 5a，左侧数据面板，扩展数据图 11a），表明对网络具有整体兴奋作用（扩展数据图 12a）。相反，抑制单元的单独 5-HT2A 激活导致其基线活动增加（图 5b，左侧数据面板，深蓝色），而兴奋单元的基线活动受到抑制（图 5b，左侧数据面板，浅橙色；扩展数据图 12b）。此外，直接刺激的抑制单元的 OI 严格增加，而间接影响的抑制单元的 OI 降低（扩展数据图 11b）。相反，单独、间接刺激的兴奋亚群保持相当紧凑的 OI 分布（扩展数据图 11b）。这与实验数据（图 2h）相符，其中兴奋性群体的 OI 分布形状与控制条件大致相似，而抑制性群体的分布在光刺激后变得更加宽阔。因此，该模型通过直接 5-HT2A 通路捕获了实验观察到的中间神经元亚群内的去极化效应和“间接”（即多突触）效应，即它们对兴奋性单元的抑制影响。网络模型还再现了实验观察到的视觉诱发反应的变化。兴奋性单元亚群中单独的 5-HT2A 激活导致整个网络的诱发幅度略有上升（图 5a，右图）。相反，抑制性单元中单独的 5-HT2A 激活导致整个抑制性单元群体的响应幅度略有下降（图 5b，右图，深蓝色）。然而，与我们的生理数据（图 3）类似，兴奋性单元的幅度增益最显著降低（图 5b，右侧面板，浅橙色），并且具有分裂性（扩展数据图 13）。
图 5：皮质网络模型预测 5-HT2A 受体诱导的活动调节。
a 左：尖峰网络模型示意图，显示不同神经元池（兴奋性、抑制性）、5-HT2A 受体激活和视觉输入之间的相互作用。仅在兴奋性单元中激活 5-HT2A 受体，显示自发放电（中间）和刺激诱发幅度（右）的变化，兴奋性单元（深橙色）和抑制性单元（浅蓝色）的百分比取决于激活 5-HT2A 受体的兴奋性单元的百分比。b 仅在抑制性单元中激活 5-HT2A 受体。与 (a) 中的分析相同。(a, b) 中的颜色饱和度表明 5-HT2A 受体在所分析的单位类型中被激活（“直接效应”，深色）或者通过（多）突触接触影响所分析的单位（“间接网络效应”，浅色）；配色方案如图 2 和图 3 所示。c 均值驱动机制：假设 (a, b) 中所示的模型值线性叠加，预测“系统性”激活（兴奋性和抑制性单位中 5-HT2A 同时激活）对基线发放（中）和视觉响应幅度（右）的影响。蓝色阴影区域标记了本研究中观察到的全身激活的视觉增益抑制范围（兴奋性（橙色点线）和抑制性神经元（浅蓝色点线）分别为 -32％和 -25％（刺激＃2-4的平均值））以及先前研究报告的可能是5-HT2A受体诱导的抑制范围（-21％29和-67％31，深蓝色点线）。d与（c）相同，为波动驱动机制。e左：模型预测的没有5-HT2A激活（0％）和在50％的所有细胞的全身5-HT2A受体激活期间的平均兴奋性（橙色）和抑制性（蓝色）电导（请注意不同的Y尺度）。视觉刺激时间用黑条表示，蓝色标记受体激活。右图：无 5-HT2A 刺激（0%）和全身 5-HT2A 激活期间 50% 细胞的放电率。请注意，5-HT2A 激活后电导率增加导致对视觉输入的反应受到抑制，而自发放电率没有变化。源数据以源数据文件形式提供。
最后，我们测试了模型对 5-HT2A 受体全身激活的预测，模拟了它们在兴奋性和抑制性神经元中的联合激活。当在所有参数恒定的均值驱动机制中对上述影响进行建模时，产生了近似的附加效应，即每个亚群中分别激活 5-HT2A 的总和（参见图 5a、b）。尽管兴奋性单元在基线放电中表现出与实验中一样可忽略不计的变化，但这些单元中没有对诱发反应增益的显著调节（图 5c，三角形）。与实验中的全身激活相反，抑制单元中的基线活动增加，而对反应增益没有任何影响（图 5c，圆圈）。因此，我们观察到均值驱动机制的不同结果（图 4），因此，简单的线性模型在解释实验揭示的值方面基本上失败了。
当所有其他参数保持不变时，增加 5-HT2A 介导的兴奋性和抑制性传导会导致基线活动增加。而在较高的传导水平下，基线活动会下降。事实上，之前在猴子视觉皮层中应用 5-HT2A 激动剂的研究表明，对视觉反应的双向调节作用取决于初始发放率。然而，最近在小鼠中采用系统性调节内源性 5-HT2A 受体的药理学研究（同时针对所有细胞类型的 5-HT2A）表明自发活动水平不受影响。在这两项研究中，系统性激活 5-HT2A 受体对诱发的视觉反应有强烈的抑制作用（分别为 -21% 和 -67%）。
那么，在系统性和特异性 5-HT2A 激活后，基线发放率如何保持不变，而同时反应幅度受到调节？为了协调我们目前的发现，我们认为我们的网络模型在波动驱动的机制下运行。在这种情况下，给定单元的平均膜电位不变，而兴奋性和抑制性输入率都会增加，即相互平衡。然而，膜电位的波动呈非单调的倒 U 形变化。对于低电导率，波动随电导率增加，这导致目标神经元的发放率增加，因为波动更频繁地超过脉冲阈值。对于高电导率，波动会减小，因此目标单元的发放率会降低。该模型正确预测了全身 5-HT2A 激活后的基线稳定性和视觉增益抑制（图 5d）。此外，它还重现了全身激活中的视觉增益抑制比单独的 PV 特异性 5-HT2A 激活更强（参见图 5b，浅橙色轨迹和图 5d，右侧面板中带有三角形的蓝色轨迹）。当 35-85% 的所有兴奋性和抑制性单元由 5-HT2A 受体激活时，我们的系统性激活数据和先前报告的视觉增益抑制值与波动驱动模型一致（图 5d，蓝色区域）。因此，在平衡状态下对系统性 5-HT2A 受体激活进行建模（扩展数据图 14）表明，网络保持稳定的基线，缓冲自发活动变化，同时调节外部输入增益。
具体而言，电导依赖性膜波动的倒 U 形曲线使模型中的单元能够在两种不同的兴奋性和抑制性突触输入速率下表现出相同的基线发放率（图 5e，两个左侧面板）。低速率设置模拟没有 5-HT2A 激活的输入速率（图 5e，0%），而高速率设置模拟 5-HT2A 受体全身激活时的输入速率（图 5e，蓝色条表示 5-HT2A 受体激活，示例中所有单元的 50%）。因此，两种情况下的自发脉冲保持不变（图 5e，比较刺激前时间，两个右侧面板中的 0-2 秒），而感觉增益减少（图 5e，分别比较黑色（0%）和蓝色（50%）轨迹的幅度）。
三、讨论
我们的实验和建模结果表明，5-HT2A 受体有助于对反应增益进行分裂控制。它在 PV 中间神经元中的激活直接介导这种效应，而它在锥体细胞中同时激活可能会通过增加整体电导进一步放大对反应增益的抑制。5-HT2A 受体可以在细胞特异性激活时单独调节自发活动，但在强系统驱动期间几乎没有净基线效应。因此，在网络层面，5-HT2A 受体支持对一个活动流（即视觉诱发输入）进行特定且独立的调节，而对另一个活动流（即自发持续活动）基本保持原样。这些发现是否也适用于其他模态的皮质需要进一步探索。
此外，我们表明，在不同皮质群体（锥体或 PV 神经元）中选择性光遗传激活 5-HT2A 受体通路，揭示了直接（即受体激活）和间接（即突触后）效应的混合，即根据神经元类型增加和减少脉冲。将这些多种效应结合到计算模型中，揭示了皮质 5-HT2A 受体的系统激活导致整个网络的整体电导率增加。因此，感官输入的驱动力降低会抑制诱发的视觉脉冲反应。因此，我们的模型通过拮抗（兴奋性与抑制性）神经元类型中 5-HT2A 受体的相互平衡作用解释了 5-HT 诱导的锥体细胞输出在视觉刺激下的减少。
重要的是，我们发现 5-HT2A 激活的紧张平衡兴奋性和抑制性驱动增加了整个网络的电导率，而对平均持续脉冲活动仅有轻微的净影响。这表明功能隔离，其中 5-HT2A 激活对感觉输入产生连贯和选择性的影响。此外，5-HT2A 介导的基线电导率增加远高于视觉输入引起的电导率增加。这表明，当 5-HT 水平升高时，感觉增益调节是以高代谢周转为代价的。有趣的是，5-HT 水平在昼夜循环中发生变化，休息时的值较低。因此，我们推测，5-HT 水平降低在一定程度上导致了睡眠期间能量消耗降低和皮质静息状态变化，此时感觉刺激的处理与清醒状态相比自然减少。
我们的计算模型可能解决了两个明显相互矛盾的观察结果。首先，在系统激活期间，即使基线发放率不变，视觉诱发反应的增益也会受到抑制。其次，在细胞类型特定调节期间，自发和视觉诱发反应都会发生变化。使用一组建模参数，通过调节 5-HT2A 介导的电导变化，我们能够解释所有实验结果。然而，我们的模型关键取决于在波动驱动模式下运行的网络。尽管视觉皮层神经元已被证明在感觉处理过程中以这种模式运行，但建模约束的更多细节仍有待探索。这里在计算机中获得的增益减少与我们在文献中的实验结果和值相似。然而，应该考虑其他 5-HT 受体和细胞类型的参与，这很可能有助于进一步微调网络响应。例如，我们构建体的表达模式与 5-HT2A 受体在皮质层中的正常复杂分布不一致，这自然有助于在一系列功能内进一步进行信号调谐。因此，机制对层特定电路的依赖性需要进一步研究。研究人员使用皮下注射 2,5-二甲氧基-4-碘苯丙胺 (DOI) 来刺激小鼠的内源性 5-HT2A 受体，结果表明抑制效果在第 2/3 层更为明显，并且是细胞类型特异性的。此外，光遗传学工具的表达水平可能会有所不同，这在我们的模型中通过改变激活单元的百分比来解释（扩展数据图 14）。还请注意，我们的记录包括具有不同优先方向的神经元。因此，我们对单一方向的视觉刺激会产生对群体的平均增益抑制效果，而不是仔细检查对单个调谐曲线的影响。因此，单个神经元水平上可能存在的分裂和减法或纯减法抑制的混合可能无法检测到。有趣的是，与我们的观察结果类似，研究人员发现 DOI 给药后优先方向没有变化。最后，5-HT 信号的影响在清醒状态下可能与麻醉状态下不同，麻醉状态下抑制和 5-HT 水平会受到影响。事实上，我们最近表明，与麻醉制剂相比，5-HT 诱导的抑制作用在清醒条件下不太明显。然而，虽然光激活和天然 5-HT2A 系统之间的效应大小值可能会有所不同，但我们的操作似乎不太可能在天然功能架构中施加根本不同的操作。我们的研究结果表明，5-HT2A 通路的联合和平衡激活（即锥体和 PV 神经元中同时发出 Gq 信号）会导致皮质状态发生质变，从而允许增益控制外部输入而不会改变基线。
我们得出结论，5-HT2A 诱导的外部输入增益调节是通过平衡兴奋性和抑制性持续突触输入实现的，对基线活动幅度的影响很小。这允许独立控制外部感官输入和持续内部通信过程的权重。5-HT2A 受体贡献的调节可能允许灵活地分离和整合持续活动（包括自上而下的反馈），以实现上下文相关的输入缩放。这也支持了这样一种观点，即当 5-HT2A 受体在神经元类型之间的分布或激活出现不平衡时，这些功能很敏感并且容易发生故障。总之，我们的结果揭示了调节系统控制增益的网络机制，影响感官对皮质动力学的影响，并通过 GPCR 对各种信息流提供不同的控制。
四、方法
4.1 动物
本研究使用成年雄性和雌性杂合 NEX-Cre 和纯合 PV-Cre 小鼠，以诱导注射构建体在锥体神经元或小清蛋白 (PV) 中间神经元中的表达。所有实验程序均按照欧盟共同体理事会指南进行，并经德国动物保护法下德国动物护理和使用委员会批准（Az.：84-02.04.2014.A439、84-02.04.2016.A138、84-02.04.2019.A483、81-02.04.2019.A228、81-02.04.2021.A412）和 NIH 指南。小鼠群养在标准饲养箱条件下（温度保持在 20–22 ℃，湿度保持在 30–70%）。立体定向注射（详见下文）后，小鼠单独饲养，在 12 小时光照/黑暗循环中自由进食和饮水。
4.2 质粒构建体的生成
腺相关病毒 (AAV) 载体 pAAV-CMV-floxed-mOpn4L-eGFP-5-HT2ACT 的构建以 pAAV-eGFP-CW3SL（GenBank 登录号：KJ411916.2）为骨架质粒，其中引入 loxP 和 lox2272 以创建条件构建体。用 16 个碱基对突出端对长亚型小鼠黑视蛋白 (mOpn4L，GenBank 登录号：NM_013887.2)、eGFP 和人类 5-羟色胺受体 2A (5-HT2A，氨基酸 K385-V471，GenBank 登录号：NM_000621.4) 的 C 端进行 PCR 扩增，并使用 In-Fusion 克隆试剂盒 (Takara) 将其插入主链质粒中。
4.3 病毒载体生产
使用 AAV 无辅助系统生产血清型 2/9 的 AAV 原种。使用聚乙烯亚胺作为转染试剂，将编码 (1) 两个倒置末端重复序列 (ITR) 两侧的目标 DNA 序列、(2) 编码 AAV rep 和 cap 基因的辅助质粒和 (3) 腺病毒辅助质粒的三个质粒共转染到 HEK293T 细胞中。孵育 72 小时后，收获 HEK293T 细胞和培养基并低速离心 (300×g, 10 分钟, 4℃)。将细胞悬浮在裂解缓冲液 (150 mM NaCl, Tris-Cl pH 8.5) 中，同时将上清液在振荡器上在 4℃ 下与 40% PEG-8000 一起孵育。通过 5 次冻融循环裂解细胞，并与 DNase 和 MgCl2 一起孵育 (30 分钟, 37℃)。离心（3700 × g，20 min，4 ℃）后，用细胞裂解物的上清液重悬 PEG-8000 沉淀物。对于 AAV 纯化，将重悬物与 40% PEG-8000 孵育 2 小时，离心（3700 × g，20 min，4 ℃），弃上清液，将沉淀物重悬于 10 ml 50 mM HEPES 缓冲液中。加入室温氯仿（体积比 1:1），充分涡旋 2 分钟，然后离心（370 × g，5 min，RT）。最后收集水相，无菌过滤（0.22 µm 注射器滤膜），用 40% PEG-8000 孵育 2 小时，然后离心（3700× g，20 分钟，4℃）浓缩。将所得 AAV 原液悬浮于 100 µl 1× PBS（含 0.001% Pluronic F68）中，分装并储存于 −80℃。
4.4 病毒构建体和立体定向注射
将含有 5-HT2A 受体构建体 pAAV-CMV-floxed-mOpn4L-eGFP-5-HT2ACT 的 AAV 病毒溶液注射到小鼠初级视觉皮层中。为了同时在 PV 和锥体神经元中表达构建体，使用了含有 pAAV-CMV-floxed-mOpn4L-eGFP-5-HT2ACT 和 pAAV-CamKII(0.4)-mOpn4L-eGFP-5-HT2ACT 的混合病毒溶液，并在 PV-Cre 小鼠中进行注射（扩展数据图 15）。通过鼻罩用异氟烷（3% 诱导和 1-1.5% 维持）对动物进行麻醉。将动物置于立体定位框架内，加热垫（38℃），皮下注射0.2–0.25 ml NaCl（0.9%）溶液，该溶液含有丁丙诺啡（10 µg/ml；0.1 µg/g 体重）和阿托品（5 µg/ml；0.05 µg/g 体重）。在头皮上涂抹利多卡因乳膏（2%）进行局部麻醉。用圆形切口切开头皮后，用组织丙烯酸胶将皮肤边缘粘合到颅骨两侧。使用微钻将颅骨背部削薄，直到血管结构清晰可见。根据立体定位坐标（从 Bregma 开始：后方 4.2 毫米，外侧 2.5 毫米；后方 3.5 毫米，外侧 2 毫米）在每个半球的视觉皮层上方进行两个小开颅手术（直径约 100 µm）。这些坐标已为每只动物进行了进一步预先调整，方法是将它们乘以一个因子，该因子计算为动物的 Bregma-Lambda 距离与默认的 Bregma-Lambda 距离（4.2 毫米）之间的比率。使用微操作器和通过硅胶管连接到注射器的玻璃移液器，将病毒分三步注入开颅手术中，深度分别为 600、400 和 200 µm，每个步骤之间间隔 10 分钟。注射后，用透明牙科水泥覆盖头骨以保护头骨，并涂上一层透明指甲油以减少光散射。使用牙科水泥固定头部支架，以便在实验期间稳定地固定动物。将绿色硅弹性体放置在指甲油层上方，以避免环境光对光遗传学探针进行光激活。
4.5 视觉刺激和光刺激
将显示器 (60 Hz，平均亮度 55 cd/m²，LG 24BK55WV-B) 放置在距离受刺激眼睛 30 厘米的地方，覆盖视野约 56×70 度。使用半透性零度数隐形眼镜防止眼睛干燥。未受刺激的眼睛用眼霜和铝箔覆盖，以防止任何环境光的输入。每个实验包括 10-25 次试验，包括四种类型的条件，以块随机顺序呈现：（1）S – 自发条件，在此期间呈现均匀的等亮度灰色屏幕，（2）V – 视觉诱发条件（对照），在此期间呈现移动光栅，（3）Sph – 自发条件，在光刺激期间，诱导 5-HT2A 受体信号传导，以及（4）Vph – 在 5-HT2A 受体光刺激期间的视觉诱发条件。视觉刺激包括垂直或水平方波光栅（0.05 周期/度），以 2 周期/秒的速度移动。刺激重复呈现（6 次，刺激间隔为 3 秒），持续 200 毫秒。在光刺激条件下，连续光（465 nm，采用 LED 驱动器和模块系统 Plexon）持续 8 秒，在 Vph 条件下，在第一次视觉刺激开始后 1.8 秒开始。两次连续试验之间的时间间隔为 40 秒。光通过连接到硅探针（“optrode”，Cambridge NeuroTech）的光纤传送。光纤末端位于电极尖端上方 750 µm 处，光纤尖端的光功率为 1-1.5 mW。在光刺激试验后，通过同一光纤传送持续 30 秒的连续黄光脉冲（590 nm，LED 驱动器和模块系统 Plexon）以关闭视蛋白。
4.6 体内细胞外记录
使用急性插入的硅探针记录细胞外单元活动 (SUA)，记录通道数各不相同：4 通道、16、32 或 64 通道硅探针 (ASSY-1 E-1、ASSY-1 P-1、ASSY-37 E-1、ASSY-37 P-1、ASSY-77 H6，Cambridge NeuroTech) 耦合到光纤。使用放大器板 (RHD2132 或 RHD2164，Intan Technologies) 放大信号，并使用多通道电生理采集板以 20 kHz 采样率记录。为了分离尖峰，信号在 600 到 6 kHz 之间进行滤波。使用 Klusta 套件或 Kilosort2 程序（带默认配置参数）检测并聚类单独的脉冲。使用 Master-8 脉冲刺激器 (A.M.P.I.) 和 Raspberry Pi 设备以及用 Python 编写的自定义脚本同步细胞外记录、视觉和光刺激。
4.7 2 光子钙成像
NEX-Cre 小鼠按上述方法注射了含有 mOpn4L-mCherry-5-HT2ACT 和 GCaMP 的 floxed 构建体的病毒。10-14 天后，对小鼠进行麻醉并取出大脑。在含有 87 mM NaCl、2.5 mM KCl、0.5 mM CaCl2、7 mM MgCl2、1.25 mM NaH2PO4、25 mM NaHCO3、10 mM D-葡萄糖和 75 mM 蔗糖的溶液中制备包括 V1 的冠状切片（厚度为 250 µm）。使用 VT1000S Vibratome 向溶液中注入 95% O2 和 5% CO2。将所有切片连续放入 1 µM TTX 、1 µM CNQX 和 25 µM 9-顺式视黄醛 (Sigma) 溶液中，在 37 ℃ 下孵育 1 h，溶液由 125 mM NaCl、2.5 mM KCl、2 mM CaCl2、1 mM MgSO4、1.25 mM NaH2PO4、26 mM NaHCO3 和 20 mM D-葡萄糖组成，并充入 95% O2 和 5% CO2。最后，将 PLC 拮抗剂 U73122 (10 µM) 添加到浴液中以阻断 Gq 通路。使用 2 光子成像系统 ，使用 965 nm 可调激光器、16 倍物镜和 1.6 倍光学变焦对 3 个切片进行钙成像。在记录每种条件 (3 分钟) 之前，使用 1100 nm 可调激光器设置聚焦水平并筛选 mOpn4L-mCherry-5-HT2A 表达。为了排除初始黑视蛋白激活，在设置聚焦水平后将每个切片孵育 10 分钟。使用光电倍增管检测钙信号，并使用 ImageJ Fiji 软件和 Time Series Analyzer V3 插件量化荧光水平。对于每个细胞，将荧光轨迹标准化为其各自的起始值 (F0)，并计算所有条件和所有细胞的平均值 ± SEM。钙信号的振幅在记录开始后 7.2 秒至 7.9 秒之间进行量化（大约在观察到最大振幅的时间）。
如果在记录期间（180 秒）没有发生任何反应，则通过目视检查将细胞归类为“不活跃”；如果活动没有直接锁定到光激活，则归类为“自发活跃”，由发生在 20 秒之后的活动确定；如果活动发生在记录的前 20 秒内，则归类为“光激活”。对于每种情况，量化了被光激活（<20 秒）的细胞和未被光激活的细胞的比例（扩展数据图 1）。
将 Hek tsA 201 细胞在 35 mm 培养皿中接种 48 小时，并在实验前 24 小时用 Opn4L-5-HT2ACT 或与 GCamP6m 共转染的天然 5-HT2A 受体进行转染，并始终保持在黑暗中。成像是在常规 DMEM 高葡萄糖培养基 中进行的。对于 PLC 失活实验，将培养皿与 10 µM PLC 拮抗剂 U73122 预孵育 30 分钟。使用相同的 2 光子装置使用 965 nm 可调激光器、40 倍物镜进行钙成像，无需进一步的光学变焦。事先使用红光聚焦细胞表面水平以排除先前的黑视蛋白激活。为了初始化 5-HT2A 受体信号传导，在 30 秒后施加 50 µM 血清素。使用 Fiji 时间序列分析器插件进行数据分析。测量每个细胞的绝对荧光值，减去基线值并进行归一化（扩展数据图 2d）。
4.8 GsX 测定
将 Hek tsa 201 细胞接种到 Poly-L 溶菌素包被的 96 孔板中 48 小时，并在 GsX 测定前 24 小时与 GloSensor (ProMega)、Opn4L-5HT2ACT 或 5-HT2A 受体以及 Gs、Gi、Go 或 Gq 的相应 G 蛋白嵌合体共转染（转染比率为 100:100:1）。实验前 1 小时，将细胞培养基替换为含有 2 mM 甲虫荧光素（和 1 µM 9-顺式视黄醛，如果是 Opn4L-5HT2ACT 测定）。使用 PerkinElmer 2030 多标记读取器 VICTOR X3 进行发光记录。在 160 秒基线记录后，接着进行 5 秒蓝色 LED 光刺激 (Opn4L-5HT2ACT) 或应用 20 µM Ro 60-175 Fumarat (5-HT2A 受体) 的刺激期。随后，每隔 ~40 秒记录一次发光，持续 1300 秒。为了进行数据分析，减去基线值以校正表达水平的差异。平均荧光值分别标准化为每种条件 Opn4L-5HT2ACT 和 5-HT2A 受体的最大发光增加值 (扩展数据图 2a-c)。
4.9 免疫组织化学
为了检查病毒表达的特异性，在每次实验结束时对动物进行灌注并进行免疫组织化学染色。用腹膜内注射氯胺酮 (0.1 mg/g 体重) 和赛拉嗪 (0.01 mg/g 体重) 的混合物对动物进行麻醉。排除任何疼痛迹象后，进行 PBS (pH = 7.4) 的心脏灌注，然后进行 4% PFA。取出大脑，在 4% PFA 中在 4℃ 下固定过夜，并在含有 30% 蔗糖的 PBS 溶液中冷冻保护。将大脑冷冻在 Tissue-Tek 中，并使用冷冻切片机进行切片。将冠状切片（30 µm 厚）浸入 24 孔板上的 TBS 中，以进一步进行免疫组织化学染色。除非另有说明，所有孵育和冲洗步骤均在定轨振荡器上并在室温下进行。用 TBS 冲洗自由漂浮的切片 3 次（10 分钟）。将切片在含有 0.3% Triton-X-100 和 10% 正常驴血清（NDS）的 TBS 封闭溶液中孵育 1 小时，然后在含有 0.3% Triton-X-100 和 5% NDS 的 TBS 中在 4 ℃ 下将一抗（1:300 兔抗 GluR2/3、1:500 兔抗 GABA 或 1:1000 鼠抗 PV）孵育 1 天。用 TBS 冲洗 3 遍（10 分钟）后，将切片放入二抗溶液（1:500 驴抗兔 DyLight650 和 1:500 驴抗鼠 DyLight550，0.3% Triton-X-100 和 5% NDS，TBS 溶液）中避光孵育 1.5 小时。然后用 TBS 冲洗切片 3 遍（10 分钟），将其固定在显微镜玻璃载玻片上，并用固定液和玻璃盖玻片覆盖。使用共聚焦激光扫描显微镜和放大物镜 (10×/0.3 NA, 2× 数码变焦) 依次获取每个荧光通道的脑切片数字图像，并将其连接到运行 Leica Application Suite Advanced Fluorescence 软件 (LAS AF 2.6) 的个人计算机。使用 ImageJ (版本 1.51j8) 对图像进行进一步处理和/或叠加。
4.10 数据分析
使用定制的 Matlab 脚本对数据进行预处理和分析。根据波谷到波峰的时间 (扩展数据图 16)，将单位分类为假定的抑制 (<0.5 毫秒) 或假定的兴奋单位 (>0.5 毫秒)。将尖峰计数分组到 200 毫秒的时间帧中，并对每个记录条件的试验结果轨迹取平均值。为了避免地板效应，基线放电率 <0.5 Hz 的单元被排除在分析之外。
为了使自发活动 (图 2 中的 S、Sph) 标准化，在 S 条件下，计算在单个轨迹中记录开始后 3 秒内的自发平均放电率，并将有和没有光刺激的轨迹除以此平均放电率。为了使诱发反应 (图 3 中的 Vph、Vph) 标准化，从每个轨迹中减去第一个视觉刺激前 1 秒内的平均放电率。为了进一步标准化刺激诱发条件，将轨迹除以控制条件 (V) 的第一个刺激反应幅度 (即视觉刺激开始后的 600 毫秒时间间隔)。然后将得到的标准化轨迹对所有单元取平均值。
为了使光刺激效果标准化，计算了 Sph 轨迹的光指数 (OI)（图 2）：
其中 PRE Firing 表示光刺激前单位的放电率（试验开始后 3 秒间隔的平均值），POST Firing 表示光刺激期间的放电率（光刺激间隔最后 3 秒间隔的平均值）。因此，OI=1 表示活动从基线无限增加，OI=0 表示没有变化，而 OI=-1 表示活动完全抑制。
为了量化视觉诱发反应的幅度，根据每个单位的标准化（图 3e）或原始放电率（图 3f）计算反应幅度（刺激开始后 600 毫秒内的平均放电）和基线（刺激开始前 1 秒内的平均放电）之间的差异。
对于线性回归（图 3f），使用以下方程：
其中 r pre 和 r post 分别是光刺激之前和期间的幅度发放率，以最高单位标准化，ph 表示光刺激的存在，在 V 条件下为 0，在 Vph 条件下为 1，β1-4 是线性回归模型的拟合系数。因此，β3 和 β4 分别表示光刺激对控制截距和斜率的影响，可以分别指出减法或除法效应。
根据 2 个单元的尖峰互相关图中出现的快速瞬时增加（兴奋性连接）或减少（抑制性连接），确定了单元之间的假定单突触连接，延迟约为 2 毫秒。
对于局部场电位分析，原始信号以 1 kHz 下采样，以 300 Hz 低通滤波。使用光刺激时间间隔的快速傅里叶变换 (FFT) 处理所有通道的信号，对每次记录的所有试验和通道取平均值，然后归一化为其峰值。通过计算信号的短时傅里叶变换来计算频谱图。通过对不同频带（慢波：0-1 Hz、delta：1-4 Hz、theta：4-8 Hz、alpha：8-12 Hz、beta：12-30 Hz、gamma：30-70 Hz）取平均值来量化归一化的单边振幅谱和功率/频率。
4.11 脉冲网络模型
脉冲神经网络模型由基于电导的兴奋性和抑制性神经元组成。它基于 研究人员开发的网络，但进行了两处修改。使用简单的积分和激发神经元代替指数积分和激发神经元，网络大小减少了 10 倍。虽然我们的生理实验表明横向相互作用具有假定的非线性效应，但这些效应并未在我们的模型中明确实现，以使参数集合尽可能简单。在对局部亚群中单独的实验激活进行建模时，这可能会低估 5-HT2A 介导的突触效应的强度。
在神经元模型中，膜电位 Vm 由以下一阶微分方程描述：
其中 C 是膜电容，gL 是泄漏电导，EL 是静息电位。当膜电位 Vm 达到 ET 时，会产生一个脉冲，膜电位重置为 Vr。
模型神经元分别通过第二项和第三项表示的兴奋性和抑制性突触输入驱动。在这些项中，Ee 是兴奋性的反转电位，Ei 是抑制性电导的反转电位。Ge(t) 和 Gi(t) 分别是时间 t 的总兴奋性和抑制性电导，定义为：
其中 tj 和 tk 分别是兴奋性和抑制性突触事件到达特定突触后神经元的时间。电导 ge 和 gi 根据以下内容将突触事件的时间映射到膜电导的变化上
H(t) 是 Heaviside 阶跃函数
Je 表示峰值兴奋性电导，Ji 表示峰值抑制性电导。Te 和 Ti 分别是兴奋性和抑制性电导的突触时间常数。
网络模型由大小分别为 Ne=160 和 Ni=40 的兴奋性 (e) 和抑制性 (i) 亚群组成，它们使用二项分布随机连接，平均连接概率为 CP。每个连接的峰值电导都是随机的，取自高斯分布，平均值为 J，标准差为 J/5。为了与戴尔定律一致，任何负权重都设置为零。
神经元从独立的均匀泊松脉冲序列接收背景兴奋性和抑制性输入，脉冲发射速率为 Vbkg(e,i)，包括在方程 4（用于兴奋）和方程 5（用于抑制）的总和中。5HT2A 激活的影响通过对不同比例的神经元以速率 Vpert（参数值见表 2）发射额外的背景兴奋性和抑制性输入来建模（请注意，激活单元比例和扰动强度的参数值原则上可以互换（扩展数据图 12））。这些背景输入是独立的均匀泊松脉冲序列。为了解释 5-HT2A 受体依赖性对锥体和抑制神经元（分别为树突和胞体）定位的不同影响，估计抑制单元的背景输入是兴奋单元的两倍 81,82。我们通过将 500 毫秒长的均匀泊松兴奋脉冲序列作为兴奋输入应用于两个群体中的所有神经元，模拟了神经元的刺激诱发反应。通过模拟 10 个不同的模型实例（连接矩阵的不同初始化）和每个模型 10 次，并使用不同的输入实现，获得了总体结果。然后在 100 次模拟中对结果取平均值。
表 2. 神经网络模拟中使用的网络参数。
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