混合非线性神经元模型中对瞬态输入的 III 型响应
神经元与认知
2020-07-24 v1 动力系统
适应与自组织系统
摘要
神经元动力学的实验表征涉及记录自发活动模式以及对瞬态和持续输入的响应。尽管大量理论关注集中于神经元的自发活动，但关于塑造其对瞬态输入响应的动态机制所知较少，尽管这些具有显著的生理学意义。在此，我们研究一类广泛使用的神经元模型（非线性自适应混合模型）中对瞬态输入的响应，该类模型以能复现若干生物学真实行为而著称。我们聚焦于先前与 III 型神经元相关联的瞬态输入响应，III 型在霍奇金分类中可谓研究最少的类别，即那些对持续兴奋性电流从不表现连续放电的神经元。我们研究的两个现象是抑制后易化（PIF），即一个原本阈下的兴奋性输入若在抑制脉冲后以恰当时序施加则可诱发尖峰；以及斜率检测，即神经元仅当瞬态输入的变率在某一特定有界范围内时才对该输入放电。我们分析了这些现象在非线性混合模型中的起源，给出了系统中与 PIF 相关的动力学结构的几何刻画，以及对帐篷形输入的斜率检测的解析研究。尽管这些行为的必要与充分条件在具有 III 型兴奋性的神经元中易满足，我们的证明相当一般，对不表现 III 型兴奋性的神经元同样成立。因此，本研究为在其他系统中对与 III 型神经元相关的这些瞬态输入响应进行数学分析，以及推进我们对这些系统计算性质的理解，提供了一个框架。
引用
@article{arxiv.2007.11968,
title = {Type III Responses to Transient Inputs in Hybrid Nonlinear Neuron Models},
author = {Jonathan Rubin and Justyna Signerska-Rynkowska and Jonathan D. Touboul},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.11968},
year = {2020}
}