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J-GLOBAL ID：201802210215395404   整理番号：18A2005175

ギャップ結合Huber-Braunモデルニューロンの不均一ネットワークにおけるサイレント状態による活性パターン【JST・京大機械翻訳】

Activity patterns with silent states in a heterogeneous network of gap-junction coupled Huber-Braun model neurons

著者 (1件)： Tchaptchet Aubin (Institute of Physiology, Faculty of Medicine, Philipps University of Marburg, 35037 Marburg, Germany)
資料名： Chaos  (Chaos)
巻： 28  号： 10  ページ： 106327-106327-15  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0550A  ISSN： 1054-1500  CODEN： CHAOEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近接ギャップ結合ニューロンのネットワークの数学モデルを用いて,結合強度の増加中のネットワークの活性に及ぼすニューロン不均一性の影響を調べた。不均一性は,スケーリング因子として温度のランダム化を伴うHuber-Braunモデルニューロンによって導入された。これにより,バースト放電,カオス活性,および末梢および中枢神経系において実験的に観察されたそれらの2つの異なるタイプの緊張性発火を含む,インパルスパターンの膨大な多様性のニューロンが得られる。ネットワークがすべてのこれらのタイプのニューロンから構成されるとき,ランダムに選択され,特定の現象が観察される。ある結合強度では,ネットワークは完全にサイレント状態になる。個々のニューロンの電圧トレースとスパイク間隔の検査は,それらの元のパターンにかかわらず,すべてのニューロンが,特に外部電流注入に関する単一ニューロンのそれらに類似して,良く知られた分岐シナリオを通していることを示唆する。すべての本来自然発火ニューロンは,すべての固有およびギャップ結合電流がバランスしている一定の膜電位を達成することができる。限られた多様性,すなわち,より低い温度範囲からの特定のパターンのニューロンを取り出すことによって,自然発火は,特に,緊張性発火領域が失われるとき,結合強度をさらに増加させることによって回復することができた。再結晶化発火は,既にかなり良く同期した作用ポテンシャルを持つ緊張性発火活性をもたらすゆっくりと増加するサブ閾値振動から発達するが,サブ閾値電位は依然として著しく異なる。完全な位相同期は達成されない。基礎となる機構とそのような特別な遷移が現れる条件を解明するために追加の研究が必要である。Copyright 2018 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： バースト ,  電圧 ,  *ニューロン ,  カオス ,  数学モデル ,  位相同期 ,  不均一性 ,  再結晶 ,  膜電位 ,  放電 ,  電流 ,  *ネットワーク ,  *ギャップ結合
準シソーラス用語： 閾値電圧 ,  結合強度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 中枢神経系  (EJ12030F) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (5件)： ギャップ結合 ,  モデル ,  ニューロン ,  不均一 ,  活性