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記憶に依存した興奮性およびスパイク性のリーチハートニューロンのネットワークにおけるバーストの出現 | 日本語AI翻訳でPubMed論文検索 | WHITE CROSS 歯科医師向け情報サイト

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J R Soc Interface.2020 Jun;17(167):20190859. doi: 10.1098/rsif.2019.0859.Epub 2020-06-24.

記憶に依存した興奮性およびスパイク性のリーチハートニューロンのネットワークにおけるバーストの出現

Emergence of bursting in a network of memory dependent excitable and spiking leech-heart neurons.

  • Sanjeev Kumar Sharma
  • Argha Mondal
  • Arnab Mondal
  • Ranjit Kumar Upadhyay
  • Chittaranjan Hens
PMID: 32574543 PMCID: PMC7328401. DOI: 10.1098/rsif.2019.0859.

抄録

興奮性の細胞は、神経系における信号の送信と処理を理解するのに役立つ様々な振動性の活動を生み出すことが多い。個々のニューロンの多様な興奮性は、いくつかの以前の記憶効果を保持する分数次の生物物理学的モデルによって再現することができます。しかし、分数次のダイナミクスが興奮性細胞の発火特性をどの程度変化させるのかは完全には明らかではない。本論文では、非結合型と結合型の分数的なリーチハート(L-H)ニューロンのスパイクとバーストの交互現象を調べた。本論文では、非結合型L-Hニューロンと結合型L-Hニューロンのバースト現象の交互性を調べることを目的とした。分数領域の安定性解析を用いて、非結合L-Hニューロンにおいて静止状態や定常状態が出現するパラメータ空間を定義する。最後に、分数次モデルニューロンの大規模ネットワークの活動を捉えるために、低次モデルを導入する。

Excitable cells often produce different oscillatory activities that help us to understand the transmitting and processing of signals in the neural system. The diverse excitabilities of an individual neuron can be reproduced by a fractional-order biophysical model that preserves several previous memory effects. However, it is not completely clear to what extent the fractional-order dynamics changes the firing properties of excitable cells. In this article, we investigate the alternation of spiking and bursting phenomena of an uncoupled and coupled fractional leech-heart (L-H) neurons. We show that a complete graph of heterogeneous de-synchronized neurons in the backdrop of diverse memory settings (a mixture of integer and fractional exponents) can eventually lead to bursting with the formation of cluster synchronization over a certain threshold of coupling strength, however, the uncoupled L-H neurons cannot reveal bursting dynamics. Using the stability analysis in fractional domain, we demarcate the parameter space where the quiescent or steady-state emerges in uncoupled L-H neuron. Finally, a reduced-order model is introduced to capture the activities of the large network of fractional-order model neurons.