C. elegans 神经网络中的动力学复杂性
神经元与认知
2016-11-03 v1 混沌动力学
摘要
我们利用 Hindmarsh-Rose 常微分方程组对 C. elegans 土壤线虫的神经元回路进行建模，并利用 walktrap 和 Louvain 方法将其回路划分为六个社区。利用这些方程的数值解，我们分析了动力学复杂性的重要度量，即同步性、最大 Lyapunov 指数以及 自回归整合信息理论度量，后者被认为可以反映不同的意识水平。我们表明 为 C. elegans 大脑动态网络所包含的信息提供了一种有用的度量。我们的分析揭示，C. elegans 大脑动态网络产生的信息多于其组成部分的总和，并且在耦合条件下，当其所有社区高度同步，或处于高度同步与去同步社区混合的状态时，达到更高的整合信息水平。这两种情况都以相对较低的混沌行为为特征。
引用
@article{arxiv.1510.07260,
title = {Dynamical Complexity in the C.elegans Neural Network},
author = {Chris G. Antonopoulos and Athanasios S. Fokas and Tassos C. Bountis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1510.07260},
year = {2016}
}
备注
20 pages, 2 figures