噪声、瞬态动力学与方波爆发神经元中真实峰间期变异的产生

产生重复脉冲爆发的生物神经元，其峰间期（interspike intervals）的首次回归图可呈现刻板结构（神经元特征）。此类结构与产生和控制节律性运动模式的神经网络中多重编码和多功能性的可能性相关联。在某些情况下，将神经元从其突触网络中分离出来，会揭示出不规则的复杂特征，这被视为内在混沌行为的证据。我们表明，在方波爆发（square-wave bursting）的最小神经元模型（无论是基于电导的还是抽象的）中引入动力学噪声，无需精细调节参数或为诱导混沌活动而进行临时构造，即可产生类似于生物实例的特征。随机项的形式不受强烈约束，可近似多种可能的噪声源，例如随机通道门控或突触轰击。这种特征产生机制的基石是神经元方波（鞍结/同宿）爆发模式中固有的丰富、瞬态但确定性的动力学。我们表明，即使对于仅产生周期性活动（无论是爆发模式还是强直尖峰模式）的模型，噪声也会导致动力学填充状态空间中复杂的瞬态支架或骨架。