×
威廉·奈斯（William H.Nesse）。;格雷戈里·克拉克。

Hermissenda眼随机振荡器网络中的相对尖峰时间。 （英语） 兹比尔1266.92035

生物、网络。 102，第5期，389-412（2010）.
摘要：基于海洋无脊椎动物埃尔米森达的小型生物眼网络，从生理学和数学上研究了相对尖峰时间对小脉冲耦合振荡网络的感觉编码和随机动力学的作用。在没有网络相互作用的情况下，眼网络的五个抑制性光感受器呈现准规则节律性放电；相反，在主动网络中，它们表现出更多的不规则尖峰，但具有集体网络节律性。我们首先分析了相对输入对单个细胞中脉冲-定时关系的作用，从而研究了这种突发网络行为的来源。我们使用一个随机相位振荡器方程来模拟感光器棘波序列对抑制电流脉冲序列的响应。虽然尖峰序列对输入的响应可能是复杂和不规则的，但我们表明，如果模型中考虑尖峰对输入的相对定时，则尖峰定时可以更好地预测。此外，我们还确定，模型中较大的噪声水平有助于破坏网络锁相状态，这些锁相状态会导致非单调刺激率编码，如预测的那样C.R.布特森和G.A.克拉克【神经生理学杂志。99，146-165（2008）】。因此，相对于非噪声小区，速率编码在噪声尖峰小区中的性能更好。然后，我们研究了单个振荡器的尖峰时序动力学的相对输入如何对网络级动力学做出贡献。网络中的相对定时交互会使刺激窗口锐化，从而触发峰值，影响刺激编码。此外，我们还导出了模型网络中细胞的分析性峰间间隔分布，揭示了不规则泊松样峰发射和集体网络节律性是网络动力学的涌现特性，与实验观察一致。我们的理论结果对赫米森达眼棘波模式的性质进行了实验预测。

引用于1文件

MSC公司：

92C20美元 神经生物学
92立方厘米 系统生物学、网络
37N25号 生物学中的动力系统

关键词：

感官网络;相位振荡器;随机网络;网络编码
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{W.H.Nesse}和\textit{G.A.Clark}，Biol。赛博。102，No.5，389--412（2010；Zbl 1266.92035）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Abbott LF，van Vreeswijk CA（1993），脉冲耦合振荡器网络中的异步状态。物理版E 48:1483·doi:10.1103/PhysRevE.48.1483
[2] Alkon DL，Fuortes MGF（1972）Hermissenda中感光器的反应。Phisiol将军杂志60:631–649·doi:10.1085/jgp.60.6.631
[3] Amit DJ，Brunel N（1997）大脑皮层延迟期的全球自发活动和局部结构活动模型。大脑皮层7（3）：237–252·doi:10.1093/cercor/7.3.237
[4] Berman N，Maler L（1998），弱电性鱼类（细棘单胞菌）电感觉侧线叶初级传入诱发的抑制。神经生理学杂志80:3173–3196
[5] Blackwell KT（2006）A型和B型光感受器之间光响应差异的离子电流。神经生理学杂志95:3060–3072·doi:10.1152/jn.007802005年
[6] Bressloff P，Coombes S（2000）强耦合尖峰神经元的动力学。神经计算12:91–129·doi:10.1162/089976600300015907
[7] Brown E，Moehlis J，Holmes P（2004）《神经振荡器种群的相位减少和响应动力学》。神经计算16:673–715·兹比尔1054.92006 ·doi:10.1162/089976604322860668
[8] Brunel N，Hakim V（1999），具有低放电率的完整核神经元网络中的快速全局振荡。神经计算11:1621–1671·doi:10.1162/0899766999300016179
[9] Brunel N，Hansel D（2006）噪声如何影响抑制神经元循环网络的同步特性。神经计算18:1066–1110·Zbl 1088.92004号 ·doi:10.1162/neco.2006.18.5.1066
[10] Bryant HL，Segundo JP（1976）《跨膜电流引发的尖峰放电：白噪声分析》。《生理学杂志》260:279–314
[11] Butson CR，Clark GA（2008a）随机噪声矛盾地改善了Hermissenda光感受器网络中的光强度编码。《神经生理学杂志》99:146–154·doi:10.1152/jn.01247.2006
[12] Butson CR，Clark GA（2008b）噪声诱导Hermissenda光感受器网络中光强度编码改善的机制。神经生理学杂志99:155–165·doi:10.1152/jn.01250.2006年
[13] Chacron MJ、Longtin A、St-Hilaire M、Maler L（2000）《P型电受体记忆的超阈值随机放电动力学》。物理评论稿85:1576–1579·doi:10.1103/PhysRevLett.85.1576
[14] Eakin RM，Westfall JA，Dennis MJ（1967）裸鳃软体动物Hermissenda Crasicornis眼睛的精细结构。细胞科学杂志2:349–358
[15] Ermentrout GB，Galán RF，Urban NN（2007）《神经动力学与神经编码的关系》。物理评论Lett 99:248103·doi:10.1103/PhysRevLett.99.248103
[16] Ermentrout GB，Kopell N（1990）耦合神经振荡器系统中的振荡器死亡。SIAM应用数学杂志50:125·Zbl 0686.34033号 ·doi:10.1137/0150009
[17] Ermentrout GB，Saunders D（2006），噪声神经振荡器的相位重置和耦合。计算机神经科学杂志20:179–190·Zbl 1119.92009年9月 ·doi:10.1007/s10827-005-5427-0
[18] Fusi S，Mattia M（1999年），具有线性（VLSI）积分和核神经元的网络的集体行为。神经计算11:633–652·doi:10.11162/089977699300016601
[19] Gardner CW（1994）《随机方法手册》。柏林施普林格
[20] Gerstner W（2000）尖峰神经元的种群动力学：快速瞬变、异步状态和锁定。神经计算12:43–89·doi:10.1162/089976600300015899
[21] Glass L，Mackey MC（1988）《从时钟到混乱：生活的节奏》。普林斯顿大学出版社，新泽西州普林斯顿·Zbl 0705.92004
[22] Jazayeri M，Movshon A（2006），神经群体对感官信息的最佳表示。《国家神经科学》9:690-696·doi:10.1038/nn1691
[23] Kohn AF、Freitasda Rocha A、Segundo JP（1981），突触前不规则和起搏器抑制。生物网络41:5–18·doi:10.1007/BF01836123
[24] Kuramoto Y（1984）化学振荡、波浪和湍流。纽约州纽约市多佛书店·兹伯利0558.76051
[25] Mainen ZF，Sejnowski TJ（1995），新皮质神经元棘波计时的可靠性。科学268:1503–1506·doi:10.1126/science.7770778
[26] Ma JM，Beck JM，Latham PE，Pouget A（2006），概率人口码贝叶斯推断。《国家神经科学》9:1432-1438·doi:10.1038/nn1790
[27] Mar DJ，Chow CC，Gerstner W，Adams RW，Collins JJ（1999）耦合模型神经元种群中的噪声形成。美国国家科学院院刊96:10450–10455·doi:10.1073/pnas.96.18.10450
[28] Maran SK，Canavier C（2008）使用相位重置预测两个神经元网络中的1:1和2:2锁定，在这两个神经网络中，触发顺序并不总是保持不变。计算机神经科学杂志24:37–55·doi:10.1007/s10827-007-0040-z
[29] Mo JL，Blackwell KT（2003）《Hermissenda A型和B型光感受器的比较：光响应与强度和持续时间的关系》。神经科学杂志23（22）：8020–8028
[30] Nesse WH，Borisyuk A，Bressloff PC（2008），缓慢适应的兴奋性神经元网络中波动驱动的节律发生。计算机神经科学杂志25:317–333·doi:10.1007/s10827-008-0081-y
[31] Nesse WH、Clark GA、Bressloff PC（2007），随机相模型神经元周期性抑制的尖峰模式。物理版E 75:031912·doi:10.1103/PhysRevE.75.031912
[32] Oh M，Matveev V（2009）I型神经元非弱耦合抑制网络中的锁相丢失。计算机神经科学杂志26（2）：303–320·doi:10.1007/s10827-008-0112-8
[33] Perkel DH、Schulman JH、Bullock TH、Moore GP、Segundo JP（1964）《起搏器神经元：规则间隔突触输入的影响》。科学145:61–63·doi:10.1126/science.145.3627.61
[34] Roddey JC，Girish B，Miller JP（2000）评估了神经编码模型在存在噪声的情况下的性能。计算机神经科学杂志8:95–112·Zbl 1001.92013年 ·doi:10.1023/A:1008921114108
[35] Rubin J，JosićK（2007）强突触输入随机序列存在时可兴奋神经元的放电。神经计算19:1251–1294·Zbl 1115.92012年 ·doi:10.1162/neco.2007.19.5.1251
[36] Schultz LM，Clark GA（1997）GABA诱导的Hermissenda中B型到A型光感受器连接的突触易化。Brain Res公牛42:377–383·doi:10.1016/S0361-9230（96）00325-5
[37] Steinmetz PN，Manwani A，Koch C，London M，Segev I（2000）由于活动神经元膜中的通道波动引起的亚阈值电压噪声。计算机神经科学杂志9:133–148·doi:10.1023/A:1008967807741
[38] Stevens CF，Zador AM（1998），皮层神经元的输入同步性和不规则放电。《国家神经科学》3:210–217·doi:10.1038/659
[39] Wehr M，Zador AM（2003）平衡抑制是调节和锐化听觉皮层棘波计时的基础。性质436:442-446·doi:10.1038/nature02116
[40] White JA，Klink R，Alonso A，Kay AR（1998）电压门控离子通道的噪声可能影响内嗅皮层的神经元动力学。神经生理学杂志80:262–269
[41] Yamanobe T，Pakdaman K（2002）起搏器神经元模型对随机脉冲序列的响应。生物网络86:155–165·Zbl 1066.92016号 ·doi:10.1007/s00422-001-0287-9
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。