利用神经元模型刻画鱼类的爆发-滑翔运动与社会领导行为
神经元与认知
2023-04-04 v1 生物物理
种群与进化
摘要
尽管数学模型（尤其是自驱动粒子（SPP）模型）捕捉了大型鱼群的许多观测性质，它们并不总能捕捉较小鱼群的交互。这些模型也往往未考虑以下观测：当单独或小规模群游时，许多鱼类物种使用间歇式运动，常被称为爆发-滑行或爆发- coast。近期实证研究表明，爆发-滑翔运动确实是个体鱼类社会交互的关键。本文中，我们结合一个被广泛研究的神经元动力学模型——FitzHugh-Nagumo 模型——与鱼类运动模型，提出一种社会爆发-滑翔运动模型。我们首先展示该模型可捕捉单条鱼沿通道游动的运动。进而扩展至双鱼模型，其中另一条鱼位置的光视觉刺激影响该鱼内部的爆发或滑翔状态，我们发现模型捕捉了多种鱼类物种中丰富的游动动力学。这些包括：领导者-跟随者行为；领导权的周期性更替；明显随机（即混沌）的领导权变更；以及钟摆式针锋相对轮流转向。与假设鱼以恒定速度运动的 SPP 模型不同，本模型产生个体鱼的真实运动。此外，不同于先前使用随机分量以产生领导权切换的研究，我们展示周期性及混沌的领导权切换均可为确定性交互的结果。我们就鱼类如何交互给出若干可实证检验的预测，并结合近期建立的鱼类运动与脑活动间相关性讨论结果。
引用
@article{arxiv.2304.00727,
title = {Using neuronal models to capture burst and glide motion and leadership in fish},
author = {Linnéa Gyllingberg and Alex Szorkovszky and David J. T. Sumpter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.00727},
year = {2023}
}