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二次整合和放电神经元网络中的跨尺度兴奋性
作者:数学建模与神经计算 发布日期:2024-3-5
 点击:431
关键词:-

无



Cross-scale excitability in networks of quadratic integrate-and-fire neurons
Daniele Avitabile1,2, Mathieu Desroches2, Jordi Garcia-Ojalvo, and Giulio Ruffini3


1. Department of Mathematics, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands,
2 MathNeuro Team, Inria at Universite Cote d’Azur, Sophia Antipolis, France,
3 Department of Mathematics, University of Pittsburgh, Pittsburgh, Pennsylvania, United States of America



从神经元和心肌细胞的动作电位到卵母细胞中钙信号的放大,兴奋性是许多生物信号传递过程的标志。近年来,单细胞的兴奋性与多时间尺度动力学有关,这是决定全反应或无反应的有效阈值的特殊解。然而,在大规模人群中出现的兴奋性仍然是一个开放的问题。在这里,我们展示了大型网络中的兴奋性机制和耦合二次积分-火 (QIF) 单元的平均场描述反映了单个组件的兴奋性机制。我们首先利用奥特-安东森·安萨茨来推导耦合网络的低维动力学,并利用它通过慢周期强迫来描述运河的结构。我们证明,种群放电的起始和偏移的阈值可以以与单细胞相同的方式找到。我们结合理论分析和数值计算,开发了一个新的和全面的大种群兴奋性框架,不仅适用于适用于 Ott-Anthonsen 简化的模型,也适用于没有封闭形式平均场极限的网络,特别是稀疏网络。




原文:Cross-scale excitability in networks of quadratic integrate-and-fire neurons


译文:二次整合和放电神经元网络中的跨尺度兴奋性

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