对于培养的神经元网络而言,学习是外界刺激与网络响应之间的联系建立和调节的过程。目前对学习的研究主要集中在行为水平、组织水平和分子水平上,基于网络层次的研究仍较少。神经元传递的信息必须经过整合才能最终实现学习、记忆等脑的高级功能,而信息的整合是在网络层次完成的。因而,在网络层次建立神经元的学习模型对学习记忆的研究非常重要且必要。本论文在多通道微电极阵列系统中分别采用300-500 mV、200μs、0.2-1 Hz的方波电压刺激以及10-30μA、200μs、0.2-1 Hz的方波电流刺激作为条件刺激,对培养的海马神经元网络进行闭环学习训练,诱导神经元网络发生选择性学习,从而构建神经元网络的选择性学习模型。通过本文构建的培养海马神经元网络选择性学习模型,探讨了学习的机理。主要通过研究在离子型谷氨酸受体和GABAA受体分别受到过度抑制的条件下,神经元网络在学习训练过程中发生的响应活动的动力学特征的变化,阐明离子型谷氨酸受体和GABAA受体对神经元网络在学习过程中发生的响应活动的时空信息编码和能量分布的调控作用。同时,通过研究学习训练对神经元网络自发电生理活动的作用,证实神经元网络自发电活动的振荡是学习的重要机制之一。主要研究内容和研究结果如下:(1)分别采用300-500 mV、200μs、0.2-1 Hz的方波电压刺激以及10-30μA、200μs、0.2-1 Hz的方波电流刺激作为条件刺激,对培养的海马神经元网络进行闭环学习训练,以神经元网络的响应/刺激比和响应时延作为评判指标,训练神经元网络发生选择性学习,从而构建了培养海马神经元网络的选择性学习模型。(2)基于本文的学习模型,研究了离子型谷氨酸受体对培养的海马神经元网络在学习过程中发生的响应活动的时空信息编码和能量分布的调控作用。50μM APV、50μM CNQX或者2 mM Mg2+均可减小早期突触后响应发放的速率、幅度和发放概率。同时加入50μM APV和50μM CNQX可完全抑制突触后响应。50μM APV使神经元网络的响应活动趋于紊乱。50μM CNQX使神经元网络响应活动的功率谱密度发生了明显改变,在小于10 Hz的特征频段内的能量明显减小。50μM APV和50μM CNQX均使神经元网络响应活动的相关性和同步性显著降低。(3)基于本文的学习模型,研究了GABAA受体对培养的海马神经元网络在学习过程中发生的响应活动的时空信息编码和能量分布的调控作用。GABAA受体的抑制使神经元网络自发电活动的动力学特征发生了明显变化,包括如下表征:放电频率更高、同步性更好、相关性更高、节律性更明显,并且burst持续时间更长、burst发放间隔更短、burst中包含单个锋电位数目更多,出现简谐振动形式的放电。在学习训练过程中,GABAA受体的抑制使神经元网络响应活动的动力学特征发生了明显变化:早期突触后响应的平均锋电位发放间隔明显减小,发放概率随时间的分布变化明显,功率谱密度在小于50 Hz的特征频段内的能量很高,神经元网络响应活动的相关程度和同步程度显著增加,出现痫样放电。(4)研究了学习训练对培养的海马神经元网络自发电生理活动的作用。成功的学习能够引起神经元网络的自发电活动首先出现振荡继而发生长时程增强现象,证实神经元网络自发电活动的振荡是学习的重要机制之一。同时,成功的学习能够提高神经元网络自发burst的发放速率,减小burst的发放时间间隔,增加burst的发放数目,增强神经元网络自发电活动的相关程度和同步程度,改变神经元网络电活动在各个特征频率段的能量分布。未成功发生学习的神经元网络其自发电活动在学习训练前后变化并不显著。