A mean-field method for generic conductance-based integrate-and-fire neurons with finite timescales

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Becker, Marcelo Porto
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/247995
Resumo: A construção de funções de transferência na neurociência teórica desempenha um importante papel na determinação do comportamento das taxas de disparos de neurônios em redes. Elas podem ser obtidas por uma variedade de métodos de ajuste onde a relevância dos parâmetros biológicos não são sempre claros. Entretanto, esses tipos de funções podem ser obtidos para entradas estacionárias pelo uso de métodos de campo médio, sem o ajuste de parâmetros livres. Para um neurônio simples de integração e disparo baseado em correntes, onde o ruído é branco e aditivo, a função de transferência foi obtida por Amit e Brunel através da construção de uma equação de Fokker-Planck. Varias extensões para esse método foram introduzidas para dar conta de diferentes tipos de neurônios, mas o problema de um ruído genérico, colorido e multiplicativo ainda não foi atacado. Aqui nós propomos uma solução a esse problema. Para fazer isso, nos reduzimos o sistema estocástico que resulta da aplicação da aproximação de difusão a uma equação de Langevin unidimensional. Essa equação de Langevin é então colorida e não pode produzir uma equação de Fokker-Planck exata. Nos então usamos uma extensão para a teoria de Fox para construir uma equação de Fokker-Planck efetiva com múltiplas fontes de ruído colorido e multiplicativo. A taxa de disparos foi então calculada numericamente partindo da Fokker-Planck estacionária resultante. A solução foi capaz de reproduzir o comportamento da função de transferência dos neurônios simulados em uma grande gamma de parâmetros. O método também pode ser facilmente estendido para considerar diferentes fontes de ruído com diferentes termos multiplicativos, e a princípio pode ser utilizado em outros tipos de problemas.
id URGS_287c644b4c66804c0ed54626fdab7f72
oai_identifier_str oai:www.lume.ufrgs.br:10183/247995
network_acronym_str URGS
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
repository_id_str 1853
spelling Becker, Marcelo PortoIdiart, Marco Aurelio Pires2022-08-27T05:05:26Z2022http://hdl.handle.net/10183/247995001148204A construção de funções de transferência na neurociência teórica desempenha um importante papel na determinação do comportamento das taxas de disparos de neurônios em redes. Elas podem ser obtidas por uma variedade de métodos de ajuste onde a relevância dos parâmetros biológicos não são sempre claros. Entretanto, esses tipos de funções podem ser obtidos para entradas estacionárias pelo uso de métodos de campo médio, sem o ajuste de parâmetros livres. Para um neurônio simples de integração e disparo baseado em correntes, onde o ruído é branco e aditivo, a função de transferência foi obtida por Amit e Brunel através da construção de uma equação de Fokker-Planck. Varias extensões para esse método foram introduzidas para dar conta de diferentes tipos de neurônios, mas o problema de um ruído genérico, colorido e multiplicativo ainda não foi atacado. Aqui nós propomos uma solução a esse problema. Para fazer isso, nos reduzimos o sistema estocástico que resulta da aplicação da aproximação de difusão a uma equação de Langevin unidimensional. Essa equação de Langevin é então colorida e não pode produzir uma equação de Fokker-Planck exata. Nos então usamos uma extensão para a teoria de Fox para construir uma equação de Fokker-Planck efetiva com múltiplas fontes de ruído colorido e multiplicativo. A taxa de disparos foi então calculada numericamente partindo da Fokker-Planck estacionária resultante. A solução foi capaz de reproduzir o comportamento da função de transferência dos neurônios simulados em uma grande gamma de parâmetros. O método também pode ser facilmente estendido para considerar diferentes fontes de ruído com diferentes termos multiplicativos, e a princípio pode ser utilizado em outros tipos de problemas.The construction of transfer functions in theoretical neuroscience plays an important role in determining the behavior of the spiking rate of neurons in networks. They can be obtained by a variety of fitting methods where the biological relevance of the parameters is not always clear. However, this type of function can be obtained for stationary inputs by the use of mean-field methods, without adjustment of free parameters. For a simple current base integrate and fire neuron, where the noise is white and addictive, the transfer function was obtained by Amit and Brunel through the construction of a Fokker-Planck equation. Several extensions to this method were introduced to account for different types of neurons, but the problem of a generic colored multiplicative noise has yet to be tackled. Here we proposed a solution to this problem. To do this, we reduced the stochastic system resulting from the application of the diffusion approximation to a one dimensional Langevin equation. This Langevin equation is therefore colored and cannot produce a exact Fokker-Planck equation. We then used an extension to the Fox theory to build an effective Fokker-Planck equation with the multiple sources of colored and multiplicative noise. The firing rate was then calculated numerically from the resulting stationary Fokker-Planck. The solution was able to reproduce the transfer function behavior of the simulated neurons in a wide range of parameters. The method is also easily extendable to account for different sources of noise with different multiplicative terms, and in principle can be used in other types of problems.application/pdfengNeurociênciasNeurôniosEquação de Fokker-PlanckA mean-field method for generic conductance-based integrate-and-fire neurons with finite timescalesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de FísicaPrograma de Pós-Graduação em FísicaPorto Alegre, BR-RS2022mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001148204.pdf.txt001148204.pdf.txtExtracted Texttext/plain110245http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/247995/2/001148204.pdf.txt127b53f0397ac94448edfac8980d58d3MD52ORIGINAL001148204.pdfTexto completo (inglês)application/pdf2656985http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/247995/1/001148204.pdfc1105046ada305e0841cd5f47e4940e3MD5110183/2479952022-09-08 04:52:23.577994oai:www.lume.ufrgs.br:10183/247995Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532022-09-08T07:52:23Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv A mean-field method for generic conductance-based integrate-and-fire neurons with finite timescales
title A mean-field method for generic conductance-based integrate-and-fire neurons with finite timescales
spellingShingle A mean-field method for generic conductance-based integrate-and-fire neurons with finite timescales
Becker, Marcelo Porto
Neurociências
Neurônios
Equação de Fokker-Planck
title_short A mean-field method for generic conductance-based integrate-and-fire neurons with finite timescales
title_full A mean-field method for generic conductance-based integrate-and-fire neurons with finite timescales
title_fullStr A mean-field method for generic conductance-based integrate-and-fire neurons with finite timescales
title_full_unstemmed A mean-field method for generic conductance-based integrate-and-fire neurons with finite timescales
title_sort A mean-field method for generic conductance-based integrate-and-fire neurons with finite timescales
author Becker, Marcelo Porto
author_facet Becker, Marcelo Porto
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Becker, Marcelo Porto
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Idiart, Marco Aurelio Pires
contributor_str_mv Idiart, Marco Aurelio Pires
dc.subject.por.fl_str_mv Neurociências
Neurônios
Equação de Fokker-Planck
topic Neurociências
Neurônios
Equação de Fokker-Planck
description A construção de funções de transferência na neurociência teórica desempenha um importante papel na determinação do comportamento das taxas de disparos de neurônios em redes. Elas podem ser obtidas por uma variedade de métodos de ajuste onde a relevância dos parâmetros biológicos não são sempre claros. Entretanto, esses tipos de funções podem ser obtidos para entradas estacionárias pelo uso de métodos de campo médio, sem o ajuste de parâmetros livres. Para um neurônio simples de integração e disparo baseado em correntes, onde o ruído é branco e aditivo, a função de transferência foi obtida por Amit e Brunel através da construção de uma equação de Fokker-Planck. Varias extensões para esse método foram introduzidas para dar conta de diferentes tipos de neurônios, mas o problema de um ruído genérico, colorido e multiplicativo ainda não foi atacado. Aqui nós propomos uma solução a esse problema. Para fazer isso, nos reduzimos o sistema estocástico que resulta da aplicação da aproximação de difusão a uma equação de Langevin unidimensional. Essa equação de Langevin é então colorida e não pode produzir uma equação de Fokker-Planck exata. Nos então usamos uma extensão para a teoria de Fox para construir uma equação de Fokker-Planck efetiva com múltiplas fontes de ruído colorido e multiplicativo. A taxa de disparos foi então calculada numericamente partindo da Fokker-Planck estacionária resultante. A solução foi capaz de reproduzir o comportamento da função de transferência dos neurônios simulados em uma grande gamma de parâmetros. O método também pode ser facilmente estendido para considerar diferentes fontes de ruído com diferentes termos multiplicativos, e a princípio pode ser utilizado em outros tipos de problemas.
publishDate 2022
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2022-08-27T05:05:26Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2022
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10183/247995
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv 001148204
url http://hdl.handle.net/10183/247995
identifier_str_mv 001148204
dc.language.iso.fl_str_mv eng
language eng
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron_str UFRGS
institution UFRGS
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
bitstream.url.fl_str_mv http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/247995/2/001148204.pdf.txt
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/247995/1/001148204.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 127b53f0397ac94448edfac8980d58d3
c1105046ada305e0841cd5f47e4940e3
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
repository.mail.fl_str_mv lume@ufrgs.br||lume@ufrgs.br
_version_ 1810085594004455424