NeurÃnios excitÃveis conectados eletricamente modelados por redes de mapas acoplados

AUTOR(ES)

AntÃnio Josà da Cruz Filho

DATA DE PUBLICAÇÃO

2006

RESUMO

Utilizamos redes de mapas acoplados para modelar o comportamento coletivo de neurÃnios, onde cada elemento da rede à modelado pelo mapa nÃo-linear proposto por Kuva et al. (2001). O mapa possui trÃs variÃveis, duas variÃveis rÃpidas e uma lenta (que pode ser vista como uma corrente lenta), e mostra-se hÃbil para representar uma grande variedade de comportamentos de um neurÃnio individual real, tal como "bursting", disparos regulares, disparos rÃpidos e comportamento excitÃvel. O modelo consiste em redes hipercÃbicas de neurÃnios excitÃveis, acoplados eletricamente atravÃs de uma condutÃncia passiva G entre os primeiros vizinhos. As regiÃes onde a rede apresenta comportamento excitÃvel coletivo sÃo determinadas via anÃlise de estabilidade linear. O limite de validade do modelo à determinado pelas linhas de bifurcaÃÃo, em G = Gc, que delimitam a regiÃo de excitabilidade da rede: para valores da condutÃncia acima do valor crÃtico, a rede passa de um regime excitÃvel para um regime caÃtico. Com o sistema na regiÃo excitÃvel, simulamos redes unidimensionais (1D) e bidimensionais (2D). Em 2D, alÃm da rede completa, simulamos redes diluÃdas introduzindo uma probabilidade P de existir uma sinapse elÃtrica (com condutÃncia G) entre dois vizinhos (percolaÃÃo de ligaÃÃo). O estÃmulo na rede à induzido por um processo de Poisson. Em 1D, a resposta da rede (a mÃdia da taxa de disparos na rede) como funÃÃo da intensidade de estÃmulo apresenta um alargamento na faixa dinÃmica, em comparaÃÃo com a resposta de neurÃnios individuais. Esse resultado estÃ, qualitativamente, de acordo com resultados experimentais e previsÃes teÃricas obtidas atravÃs de modelos simplificados de autÃmatos celulares, o que fortalece a idÃia de que o acoplamento elÃtrico pode levar ao aumento da faixa dinÃmica. Em 2D, esse efeito à atrapalhado pela ocorrÃncia de atividade auto-sustentÃvel (ondas espirais), para a rede completa (P = 1). Isso pode ser corrigido com a escolha de um P apropriado para a diluiÃÃo da rede. Dado G

ASSUNTO(S)

redes neurais coupled maps lattices fisica redes de mapas acoplados neural networks

Documentos Relacionados

• Da epidemiologia para a neurociÃncia: entendendo NeurÃnios disparantes acoplados eletricamente atravÃs do Modelo sirs estocÃstico na rede hipercÃbica
• Baixa dimensionalidade numa rede de neurÃnios de FitzHugh-Nagumo
• AdministraÃÃo de L-Arginina em ratos lactentes normais e desnutridos: efeitos sobre os neurÃnios que contÃm NADPH-diaforase, no cÃrtex visual
• Efeitos da ausÃncia de glicose e glicose e oxigÃnio sobre neurÃnios gabaÃrgicos e retina interna do primata do novo mundo Callithrix jacchus
• RepercussÃes da deficiÃncia crÃnica em Ãcidos graxos essenciais sobre a distribuiÃÃo e diferenciaÃÃo de neurÃnios dopaminÃrgicos da substÃncia negra