梅赫达·萨尔马西;马丁·斯坦姆勒;斯特凡·格拉绍尔;亚历克斯·勒贝尔 使用短期抑郁的两状态模型对突触释放位点进行信息速率分析。 (英语) Zbl 1414.92119号 神经计算。 29,第6期,1528-1560(2017). 摘要:突触是神经元之间信息传递的沟通渠道;在这些点上,脉冲状信号被转换成随机释放的量化数量的化学神经递质。在许多突触中,先前的神经元活动耗尽了突触资源,抑制了自发释放和尖峰诱发释放的后续反应。我们分析计算了突触释放位点的信息传输速率,并将其建模为二元非对称通道。通过为通道分配深度为1的存储器来合并短期凹陷。成功的释放,无论是诱发的还是自发的,都会降低随后释放的概率;如果在接下来的时间步长中没有发布,那么发布概率将恢复到默认值。我们证明,如果自发释放比尖峰诱发释放受到更强烈的抑制,则突触抑制可以增加释放位点的信息速率。当抑郁影响自发释放和诱发释放一样,信息速率必须始终降低,即使利用用于突触传输的资源将速率标准化。对于相同的抑郁水平,我们通过分析否定了这个假设,至少在这个简化模型中,即突触抑郁为能量和信息效率编码服务。 MSC公司: 92C20美元 神经生物学 关键词:突触释放位点;短期突触抑制;二态模型;信息速率 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Salmasi}等人,《神经计算》。29,第6号,1528-1560(2017;Zbl 1414.92119) 全文: DOI程序 参考文献: [1] Arleo,A.、Nieus,T.、Bezzi,M.、D'Errico,A.,D'Angelo,E.和Coenen,O.J.-M.(2010)。突触释放概率如何塑造神经元传递:小脑颗粒细胞的信息论分析。神经计算,22(8),2031-2058·Zbl 1193.92014年 [2] Attwell,D.和Laughlin,S.B.(2001年)。大脑灰质信号传递的能量预算。脑血流与代谢杂志,21(10),1133-1145, [3] Balasubramanian,V.、Kimber,D.和Berry II,M.J.(2001年)。新陈代谢效率高的信息处理。神经计算,13(4),799-815·Zbl 1010.92011年 [4] 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