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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