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使用基于电导的自适应指数积分和纤芯神经元网络的平均场模型对介观皮层动力学进行建模。 (英文) Zbl 1402.92127号

概述:电压敏感染料成像(VSDi)揭示了宏观尺度上新皮质处理的基本特性。由于每个像素的VSDi信号都报告了数百个神经元的平均膜电位,因此使用平均场形式来模拟这些信号似乎很自然。在这里,我们提出了一个自适应指数(AdEx)集成核心神经元网络的平均场模型,该模型具有基于电导的突触相互作用。我们研究了一个由规则放电(RS)兴奋性神经元和快放电(FS)抑制性神经元组成的网络。我们使用主方程形式,结合AdEx神经元传递函数的半分析方法来描述耦合种群的平均动力学。我们将该平均场模型的预测与RS-FS细胞的模拟网络进行了比较,首先是在网络自发活动的水平上,这一点通过分析描述得到了很好的预测。其次,我们研究了网络对时变外部输入的响应,并表明平均场模型可以预测种群的响应时间过程。最后,为了对VSDi信号进行建模,我们考虑由互连RS-FS平均场单元组成的一维环模型。我们发现,该模型可以重现清醒猴视觉皮层VSDi中的时空模式,作为对局部和瞬态视觉刺激的响应。相反,我们表明该模型允许人们从实验记录的时空模式推断生理参数。

MSC公司:

92C20美元 神经生物学

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参考文献:

[1] Angelucci,A;莱维特,JB;沃顿,EJ;吉咪·胡佩;布利埃,J;Lund,JS,初级视觉皮层中局部和全局信号整合电路,《神经科学杂志》,228633-8646,(2002)
[2] 阿米特,DJ;Brunel,N,大脑皮层延迟期的全球自发活动和局部结构性活动模型,大脑皮层,7,237-252,(1997)·doi:10.1093/cercor/7.3.237
[3] 阿里利,A;斯特金,A;格林瓦尔德,A;Aertsen,A;An,JH,《持续活动的动力学:诱发皮层反应的大变异性解释》,《科学》(纽约),2731868-71,(1996)·doi:10.1126/science.273.5283.1868
[4] 阿里利,A;格林瓦尔德,A;Slovin,H,Dural替代行为猴皮层活动的长期成像及其临床意义,《神经科学方法杂志》,114119-133,(2002)·doi:10.1016/S0165-0270(01)00507-6
[5] Augustin,M.、Ladenbauer,J.、Baumann,F.、Obermayer,K.(2016)。从自适应集成和纤芯神经元网络导出的低维尖峰速率模型:比较和实现。arXiv:1611.07999。
[6] 伯杰,T;博格多夫,A;钩针,S;纽鲍尔,FB;勒福特,S;女贞,B;费雷佐,我;卡尔顿,A;Lüscher,人力资源;Petersen,CCH,体外和体内的电压和钙表观荧光联合成像揭示了小鼠大脑皮层的阈下和阈上动力学,《神经生理学杂志》,97,3751-3762,(2007)·数字对象标识代码:10.1152/jn.01178.2006
[7] Brette,R.和Gerstner,W.(2005年)。自适应指数积分-线模型是对神经元活动的有效描述。神经生理学杂志3637-3642.
[8] 布林吉尔,V;查万,F;Glaeser,L;Fregnac,Y,17区神经元突触整合场中视觉活动的水平传播,《科学》,283695-699,(1999)·doi:10.1126/science.283.5402.695
[9] 布鲁内尔,N,兴奋性和抑制性放电神经元稀疏连接网络的动力学,计算神经科学杂志,8183-208,(2000)·兹比尔1036.92008 ·doi:10.1023/A:1008925309027
[10] 布鲁内尔,N;Hakim,V,低放电率的完整和完整神经元网络中的快速全局振荡,神经计算,111621-1671,(1999)·doi:10.1162/0899766999300016179
[11] 布鲁内尔,N;Wang,XJ,什么决定了具有不规则神经放电的快速网络振荡的频率?I.突触动力学和兴奋-抑制平衡,《神经生理学杂志》,90,415-430,(2003)·doi:10.1152/jn.01095.2002
[12] 巴扎斯,P;科瓦奇,K;费雷茨科,AS;巴德,JML;犹他州埃塞尔;Kisvárday,ZF,视觉皮层兴奋性侧连接的基于模型的分析,比较神经病学杂志,499861-81,(2006)·doi:10.1002/cne.21134
[13] Chemla,S公司;Chavane,F,研究VSDI信号多成分起源的生物物理皮质柱模型,NeuroImage,53,420-438,(2010)·doi:10.1016/j.neuroimage.2010.06.026
[14] Chemla,S公司;Chavane,F,gabaa动力学对皮层群体活动的影响:计算研究和生理学证实,神经生理学杂志,1152867-2879,(2016)·doi:10.1152/jn.00352.2015
[15] 陈,Y;盖斯勒,WS;Seidemann,E,灵长类视觉皮层相关神经群体反应的最佳解码,自然神经科学,91412-1420,(2006)·doi:10.1038/nn1792
[16] 陈,Y;盖斯勒,WS;Seidemann,E,反应时视觉检测任务中神经群体反应的最佳时间解码,神经生理学杂志,991366-1379,(2008)·doi:10.1152/jn.00698.2007
[17] Civilico,EF;Contreras,D,体内感觉反应的时空特性强烈依赖于网络环境,《系统神经科学前沿》,6,25,(2012)·doi:10.3389/fnsys.2012.00025
[18] 孔特雷拉斯,D;Llinas,R,新皮质时空动力学对传入激活频率的电压敏感染料成像,《神经科学杂志:神经科学学会官方杂志》,21,9403-9413,(2001)
[19] Daley,D.J.和Vere-Jones,D.(2007年)。点过程理论简介:第二卷:一般理论和结构,第2卷。施普林格科学与商业媒体·Zbl 1159.60003号
[20] 去排气,A;鲁道夫,M;Paré,D,体内新皮质神经元的高电导状态,《自然评论神经科学》,4739-751,(2003)·doi:10.1038/nrn1198
[21] El Boustani,S;Destehe,A,异步不规则活动状态宏观建模的主方程形式,神经计算,21,46-100,(2009)·Zbl 1155.92009年 ·doi:10.1162/neco.2009.02-08-710
[22] 费雷佐,我;Bolea,S;Petersen,CCH,《可视化触须的皮层表现:自由运动小鼠的电压敏感染料成像》,《神经元》,50617-629,(2006)·doi:10.1016/j.neuron.2006.03.043
[23] 加恩,T;McClurkin,J;里士满,B;行为灵长类的视神经、L、外侧膝状体神经元。三、 多时空滤波器信道模型的响应预测,神经生理学杂志,66809-823,(1991)·doi:10.1152/jn.1991.66.3.809
[24] 吉拉德,A;Slovin,H,v1中的人群反应通过反应幅度编码不同的数字,《神经科学杂志》,35,6335-6349,(2015)·doi:10.1523/JNEUROSCI.0971-14.2015
[25] 吉拉德,P;JM Hupé;Bullier,J,猴子V1和V2区域之间的前馈和反馈连接具有相似的快速传导速度,《神经生理学杂志》,85,1328-1331,(2001)·doi:10.1152/jn.2001.85.3.1328
[26] Goodman,DFM;Brette,R,The Brian模拟器,《神经科学前沿》,192-197年第3期,(2009年)·doi:10.3389/neuro.01.026.2009年
[27] Hansel博士;Sompolinsky,H,视觉皮层超柱模型中的混沌和同步,计算神经科学杂志,3,7-34,(1996)·doi:10.1007/BF00158335
[28] Jancke,D;查万,F;Naaman,S;Grinvald,A,《早期视皮层错觉的成像皮层相关性》,《自然》,428423-426,(2004)·doi:10.1038/nature02396
[29] 库恩,A;阿尔森,A;Rotter,S,波动驱动机制中突触输入的神经整合,《神经科学杂志:神经科学学会官方杂志》,24,2345-56,(2004)·doi:10.1523/JNEUROSCI.3349-03.2004
[30] 库马尔,A;Schrader,S;Aertsen,A;Rotter,S,皮层网络的高电导状态,神经计算,20,1-43,(2008)·Zbl 1149.92307号 ·doi:10.1162/neco.2008.201.1
[31] 拉瑟姆,体育;BJ里士满;纳尔逊,PG;Nirenberg,S,《神经元网络的内在动力学》。I.理论,《神经生理学杂志》,83,808-827,(2000)·doi:10.1152/jn.2000.832.808
[32] 勒杜,E;Brunel,N,兴奋性和抑制性神经元网络对时间依赖性输入的响应动力学,计算神经科学前沿,5,25,(2011)·doi:10.3389/fncom.2011.00025
[33] 马克拉姆,H;托莱多·罗德里格斯,M;王,Y;古普塔,A;Silberberg,G;Wu,C,新皮质抑制系统的中间神经元,《自然评论》。神经科学,5793-807,(2004)·doi:10.1038/nrn1519
[34] 马克拉姆,H;穆勒,E;拉马斯瓦米,S;Reimann,M,《新皮质微电路的重建和模拟》,《细胞》,163,456-492,(2015)·doi:10.1016/j.cell.2015.09.029
[35] 陆军部麦考密克;康纳斯,BW;Lighthall,JW;Da,Prince,新皮质锥体和稀疏棘星状神经元的比较电生理学,《神经生理学杂志》,54,782-806,(1985)·doi:10.1152/jn.1985.54.4.782
[36] Meirovithz,E;艾森斯塔特,我;波恩,YS;伊扎克,R;Werner-Reiss,U;Slovin,H,《初级视觉皮层对语境影响的人群反应》,大脑皮层,201293-1304,(2009)·doi:10.1093/cercor/bhp191
[37] 穆勒,L;雷纳德,A;查万,F;Destehe,A,清醒猴子视觉皮层中刺激诱发的群体反应是一种传播波,《自然通讯》,53675,(2014)
[38] Papoulis,A.(1991)。概率、随机变量和随机过程麦克劳·希尔·Zbl 0191.46704号
[39] Platkiewicz,J;Brette,R,动作电位启动的阈值方程,《公共科学图书馆·计算生物学》,6,e1000850,(2010)·doi:10.1371/journal.pcbi.1000850
[40] Reinhold,K.,Lien,A.D.,Scanziani,M.(2015)。皮层视觉处理中不同的重复与传入动力学。自然神经科学,18.
[41] Renart,A.、Brunel,N.、Wang,X.J.(2004)。周期性皮层网络中不规则尖峰神经元群和工作记忆的平均场理论。计算神经科学:一种综合方法431-490.
[42] 雷纳德,A;Masson,GS;Chavane,F,区域v1中平衡的短期和长期皮质内相互作用导致的局部输入正常化动力学,《神经科学杂志:神经科学学会官方杂志》,32,12558-69,(2012)·doi:10.1523/JNEUROSCI.1618-12.2012
[43] 肖姆,D;德国格拉泽;阿里利,A;肯特,T;维恩伯根,C;托莱多,Y;希尔德斯海姆,R;Grinvald,A,用新型蓝色电压敏感染料在高时空分辨率下成像皮层动力学,《神经元》,24791-802,(1999)·doi:10.1016/S0896-6273(00)81027-2
[44] 斯特勒,DD;Das,A;Bennett,J;Gilbert,CD,猕猴初级视觉皮层的横向连接和上下文相互作用,神经元,36739-750,(2002)·doi:10.1016/S0896-6273(02)01029-2
[45] 斯特里亚德,M;蒂莫菲耶夫,I;格雷尼尔,F,《自然觉醒和睡眠状态:从新皮质神经元内部的观点》,《神经生理学杂志》,85,1969-1985,(2001)·doi:10.1152/jn.2001.85.5.1969
[46] Tan,AY;陈,Y;肖尔,B;塞德曼,E;新泽西州普里贝,《感官刺激将视觉皮层从同步状态转换为异步状态》,《自然》,509226-229,(2014)·doi:10.1038/nature13159
[47] 弗瑞斯维克,C;Sompolinsky,H,具有平衡兴奋和抑制活性的神经元网络中的混沌,《科学》(纽约),2741724-6,(1996)·数字对象标识代码:10.1126/science.274.5293.1724
[48] Vogels,TP;Abbott,LF,《整合和核心神经元网络中的信号传播和逻辑门控》,《神经科学杂志》,25,10786-10795,(2005)·doi:10.1523/JNEUROSCI.3508-05.2005
[49] Yger,P;El Boustani,S;Destexhe,A型;Yves,F,基于电导的完整和完整神经元平衡网络中的拓扑不变宏观统计,计算神经科学杂志,31,229-245,(2011)·Zbl 1446.92097号 ·doi:10.1007/s10827-010-0310-z
[50] 泽劳特,Y;Telenczuk,B;德勒兹,C;平衡,T;Ouanounou,G;Destexhe,A,波动驱动状态下小鼠V层锥体神经元的异质性放电反应,《生理学杂志》,594,3791-808,(2016)·doi:10.1113/JP272317
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