从结构上看，大脑被划分成了多个不同的功能性区域，每个区域都针对性地处理着特定类型的神经信息，大脑整体功能的实现离不开这些脑区之间的协同作用。然而，引起各个子区之间功能性差异的原因是什么，至今仍未有一个明确的答案。2016年5月25日发表在《The Journal of Neuroscience》上的一篇研究《Similarity in Neuronal Firing Regimes across Mammalian Species》从单个神经元放电行为的角度揭示了为什么不同的大脑子区在功能上会出现巨大的差异。

该研究是由31个国家的多个研究机构近54名研究人员共同完成，其中包括：日本RIKEN脑研究所、韩国基础科学研究所、美国芝加哥大学计算神经科学中心、加拿大多伦多大学、德国RWTH亚琛大学及美国国立卫生研究院(National Institutes of Health, NIH)等。

为了实现较全面的比较和分析，研究人员记录和收集了四种动物（小鼠、大鼠、猫和猴）脑中几个不同区域（运动区、视觉区、前额区和海马区）神经元的动作电位(spike)数据。在对spike序列对应放电模式(patterns)进行分析时，用到了放电频率(rate)、放电的规则性(regularity)和相邻峰峰间距(interspike intervals, ISIs)之间相关性这三个指标。研究结果不仅比较了同一物种不同脑区神经元之间放电模式之间的差异，也比较了同一脑区神经元放电模式在不同物种之间的差异。

下图展示了同一动物三个脑区中记录到的spike序列对应三个指标的分布。其中A图给出了数据和指标的3D展示。B图给出了如何从ISIs直方图分布得出神经元所表现出的放电模式类型，比如：logk>0表示神经元处于规则放电(regular spiking)状态、logk=0表示神经元处于随机放电(random spiking)状态、logk<0表示神经元处于簇放电(bursting)状态。C图给出了一个示例，显示了大鼠运动皮层、前额皮层和海马区神经元spike序列对应的指标值。

基于记录到的单个神经元spike序列的数据，研究人员分析了不同脑区中神经元群体的聚集程度。如下图，同一区域中神经元序列对应的指标会聚集分布(椭圆标示)。根据这些分布值的邻近关系，可以推测相应区域之间的关联程度，进而分解出不同的功能区域，如: B和D所示的层级结构。

下图是所有4个物种数据的对比结果，依照的指标是神经元序列的规则度。从分析得到的数据可以看出，在运动皮层区域，神经元主要表现出regular的放电行为；在视觉和前额叶皮层区域，神经元表现出近似泊松样的随机放电行为；而在海马区域，神经元表现出bursting的放电行为。此外，放电频率和ISIs相关性这两个指标也表现出类似的现象。

最终，基于对所有数据的分析，研究人员认为神经元表现出来的放电模式在一定程度上决定了相应脑区会处理什么样的神经信息，会有什么样的功能表现。下图是根据神经元放电序列的规则性得到的大鼠和猴子四个脑区的功能性划分结果。从整体来看，两者有一定的相似性。

在大脑中，神经元是最基本的信息处理单元，神经元之间通过特定的连接形成回路进而产生相应的功能。早期的研究表明，不同脑区中的神经元表现出来的放电行为是有差异的。本文中的这篇研究则进一步指出，神经元放电活动的这种差异性决定了相应脑区功能表现上的不同，这一结果将有助于我们理解为什么大脑中不同区域会对应不同的功能。