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從生物學(xué)角度了解不同類型細胞系如何一起工作是一個極大的未知數(shù)。例如，我們不知道大腦中每種細胞的數(shù)量，甚至連腦細胞的類型都還處于持續(xù)爭論狀態(tài)。一個恰當?shù)睦碚摽蚣埽梢约兴械膶嶒灁?shù)據(jù)和觀點，共同用于理解生物的復(fù)雜性。

    1950s，人們開發(fā)了信息理論，用于研究如何用有效的方式發(fā)送信息，減少錯誤。這個理論也與大腦神經(jīng)元的相互交流有關(guān)。Sharpee利用信息學(xué)理論識別支配生物復(fù)雜性的基本定律，用它來預(yù)測系統(tǒng)內(nèi)總共有多少種細胞，以及這些細胞應(yīng)該如何協(xié)作。

    2015年，研究人員們將他們的這個想法發(fā)表于《PNAS》雜志，解釋了蠑螈視網(wǎng)膜內(nèi)對低亮度敏感的神經(jīng)元為何分為兩個子類，而對高亮度敏感的神經(jīng)元卻只有一類。結(jié)果表明，對暗光敏感的神經(jīng)元比對高光敏感的神經(jīng)元更穩(wěn)定，它們可以分別識別不同強度的光源信號。對高光敏感的神經(jīng)元必須協(xié)同工作，因此它們的反應(yīng)區(qū)域平均化。

    這個理論的通俗解釋是，管理者將相同的任務(wù)分配給一批新員工，如果新人的答案相同或非常相似，管理者對他們的工作就會更有信心，當員工們熟練掌握了技能以后，管理者會相信他們并給予更多的專門化任務(wù)。不太穩(wěn)定的神經(jīng)元就像這批新員工，他們給出的答案需要被平均化，因為每個細胞都可能有輕微的偏離。而可靠的神經(jīng)元則是熟練的員工，它們可以被賦予不同的任務(wù)，因為細胞系的準確性都是可以被信賴的。

    我們在視網(wǎng)膜上測試所得到的理論將有助于我們理解許多其他系統(tǒng)的復(fù)雜性。當輸入-輸出元件比較紛雜的情況下，zui合適的信息協(xié)調(diào)方式就是平均化輸出。反過來，當元件們處理信息的能力更強，它們就更具專門化。

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細胞系