看了这么多顶刊文献，想要进行数据分析的心是不是蠢蠢欲动了？寒假期间 PsyBrain 脑心前沿团队会带来一些
在皮层锥体神经元（pyramidal neuron）的树突（dendrite）上，兴奋（excitation, E）与抑制（inhibition, I）的“相互制衡”决定了神经元何时发放动作电位（action potential, AP），也决定了一个神经元能完成多复杂的信息计算。
经典直觉常把GABA能抑制（GABAergic inhibition）当作“门卫”：抑制性突触如果位于兴奋输入与胞体（soma）之间，就能更有效地拦截兴奋，减少输出。
但近年的理论工作提出了反直觉的可能：由于树突像电缆（cable）一样传导电流，末端的“封闭端”（sealed end）与靠近胞体的“电流汇”（current sink）会改变电压与电流的分布，从而改变抑制的有效性。Gidon与Segev提出的“分流水平”（shunt level, SL）进一步把“抑制有多强”与神经元几何结构、抑制位置和兴奋位置联系起来：某些情况下，树突远端、甚至位于兴奋“反方向”的抑制（off-path）可能比“夹在兴奋与胞体之间”的抑制（on-path）更能调控兴奋阈值。
问题在于：这些预测多来自简化模型，真实皮层神经元在脑片（slice）里、在复杂分支结构中，是否真的遵循这些几何原则？作者用双色光解离（two-color uncaging）在小鼠前扣带皮层（anterior cingulate cortex）的第5层（layer 5, L5）锥体神经元上，精确把谷氨酸（glutamate）与GABA释放到指定树突位置，直接把“理论上的几何规则”变成可检验的实验现象。
作者在急性脑片中对L5锥体神经元进行全细胞膜片钳（whole-cell patch clamp），并使用两种具波长选择性的笼化递质（caged neurotransmitters）：PEG化笼化谷氨酸与笼化GABA，分别用405 nm（紫光）与514 nm（绿光）一光子（1P）光解释放，从而在同一树突上“任意指定”E与I的空间关系；随后以EPSP幅度、树突尖峰（dendritic spike, d-spike）阈值、以及多分支抑制对胞体兴奋的分流效应为读出，系统比较同枝/旁枝、on-path/off-path、以及“单枝聚簇”与“多枝分布”的抑制几何布局如何改变E/I整合。
用405 nm释放谷氨酸（glutamate）、514 nm释放GABA，实现同一树突上独立操控兴奋/抑制位置与强度（Figure 1）。
抑制放在同一分支显著压低EPSP并抬高树突尖峰（d-spike）阈值；放到旁枝几乎不起作用（Figure 2）。
抑制位于兴奋远端、靠近封闭端（off-path）时，比夹在兴奋与胞体之间（on-path）更有效提高d-spike阈值（Figure 3）。
将抑制分散到多条细基底树突（basal dendrite）比集中在单枝更能降低胞体EPSP，体现“向心汇聚”的分流增强（Figure 4）。
这项工作用双色递质光解把“抑制放在哪里最有效”从经验直觉推进到可验证的几何定律：抑制不仅具有强烈的分支特异性，而且在同一分支内，靠近树突封闭端的off-path抑制能比on-path更强地提高d-spike阈值；更重要的是，多条薄基底树突上的分散抑制可在胞体汇合处产生更强的向心分流效应。作者以扎实的空间操控与清晰的读出指标，为SL等理论提供了直接实验支持，也为理解皮层回路如何通过“布点式抑制”精准调控树突计算与神经元输出，给出了非常有说服力的结构—功能解释框架。
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