耦合Pre-Botzinger复合体中神经元的反相簇放电模式及同步研究

本文以pre-B(o)tzinger复合体中两个耦合兴奋性神经元为研究对象,分别研究了耦合神经元反相簇放电类型及其同步转迁.当钠电导参数在一定范围内变化时,耦合神经元分别表现为“sup-Hopf/fold cycle”型和“fold/fold cycle”型反相簇放电.通过计算耦合神经元的簇放电内的峰相位差,进而判定反相簇放电中的峰同步行为,并且研究了反相放电的类型与同步的关系.     

Pre-Btzinger复合体中耦合神经元簇同步模式及转迁的分岔分析

Pre-Btzinger复合体中兴奋性神经元节律性簇放电与呼吸节律的产生关系密切.泄漏电流对神经元簇放电具有重要的调节作用.本文利用双参数分岔分析和快慢变量分离等方法,研究了泄漏电流对耦合神经元簇同步模式及其转迁机制的影响.结果表明,在不同初始条件下,当泄漏电导改变时耦合神经元分别表现为同相"fold/homoclinic"型、"sub Hopf/homoclinic"型和反相"fold/fold cycle"型和"sub Hopf/fold cycle"型簇放电.本文的研究为进一步探索呼吸节律的产生机制提供了一些见解.     

Pre-Botzinger复合体中耦合神经元簇同步模式及转迁的分岔分析

Pre-Botzinger复合体中兴奋性神经元节律性簇放电与呼吸节律的产生关系密切.泄漏电流对神经元簇放电具有重要的调节作用.本文利用双参数分岔分析和快慢变量分离等方法,研究了泄漏电流对耦合神经元簇同步模式及其转迁机制的影响.结果表明,在不同初始条件下,当泄漏电导改变时耦合神经元分别表现为同相“fold/homoclinic”型、“subHopf/homoclinic”型和反相“fold/fold cycle”型和“subHopf/fold cycle”型簇放电.本文的研究为进一步探索呼吸节律的产生机制提供了一些见解.     

两房室神经元模型的同步簇放电的动力学分析

研究一个具有电流反馈的两房室锥体神经元的簇放电动力学问题.首先,利用数值模拟研究了该神经元的树突和胞体两个房室之间的峰相位同步行为.其次,基于快慢动力学分析方法,给出了快子系统的双参数分岔曲线图,结果表明快子系统产生了3个余维-2分岔点,它们分别为fold-Hopf分岔点ZH、Cusp分岔点CP和Bogdanov-Takens分岔点BT.最后,根据这些余维-2分岔点确定系统存在着丰富的簇放电模式,如"fold/fold"型,"Hopf/Hopf"型,"Hopf/homoclinic"型以"fold/homoclinic"型簇振荡等,并分析研究了簇放电模式的产生以及它们之间相互转迁的动力学机理.本文的研究结果进一步表明了神经元的几何形态特性对于神经元放电模式多样性的重要影响.     

耦合pre-B tzinger复合体神经元中混合簇放电的多时间尺度动力学分析

Pre-B tzinger复合体是新生哺乳动物呼吸节律起源的关键部位,是呼吸节律产生的中枢.本文以pre-B tzinger复合体中两个耦合的神经元为研究对象,并考虑钙离子动力学的耦合神经元模型.利用多时间尺度动力学、快慢尺度分解和分岔分析,研究混合簇同步放电模式及其产生机制,并研究了耦合神经元同相和反相簇放电类型及其同步转迁.结果表明钙离子的周期性波动对混合簇放电模式的产生有极大的影响,钙离子波动导致的时间尺度变化及分岔曲线相对位置的改变是混合簇放电产生的主要原因.本文的研究对认识pre-B tzinger中大规模网络的动力学有着重要的意义,为进一步探索呼吸节律的产生机制提供了一些有益的思考和见解.     

不同耦合类型的三维Hybrid神经元同步动力学

神经元网络的信息传递与多个神经元间的耦合同步密切相关.大量研究表明,神经元耦合系统的同步化问题是研究大脑处理信息的关键.本文基于三维混合神经元模型研究了神经元的复杂放电,该模型由Wilson模型的快子系统和H-R模型的慢子系统组成.该模型能够重现大脑皮层神经元一系列包括规则峰放电、快速峰放电和簇放电等神经动力学行为.本文基于三维混合神经元模型,探讨了三维混合神经元在电突触耦合、化学突触耦合和磁通耦合条件下的同步放电行为,模拟膜电位序列图、相位差图等探讨恒同及非恒同下耦合强度对神经元同步放电的影响.本研究将为人们进一步了解神经系统疾病的发病机制提供指导和帮助,并为神经科学领域提供可能的研究思路.     

对称电耦合连接方式下的多尺度同步行为和转迁过程

本文研究了改进的ML神经元模型在环式和链式两种对称连接结构下的多尺度同步转迁过程.通过定义峰相位、簇相位、网络的平均峰频率差和平均簇频率差,发现随着耦合强度的增加,耦合神经元从互不相关到簇同步再到峰同步过渡,最后达到几乎完全同步.簇同步和峰同步属于相位同步的两种节律类型,对应慢时间尺度的簇同步通常先于对应快时间尺度的峰...     

具有时滞的耦合Hindmarsh-Rose神经元系统的放电模式

基于在无时滞的情况下,非全同的HindmarshRose耦合神经元达到几乎完全同步的放电模式,通过数值模拟的方法,研究了时滞对耦合HindmarshRose神经元同步后放电模式的影响.结果表明时滞使得神经元的放电模式发生改变,同时时滞的增加能够诱导簇中的峰逐渐地减小或消失.这一研究将有助于我们更深入地了解时滞对耦合神经元系统行为的影响.     

ML神经元的放电模式及时滞对神经元同步的影响

研究了单个ML神经元的放电模式及其动力学特征．通过快慢动力学分析得出随着参数的变化,神经元可以呈现出静息态、簇放电及峰放电等多种放电模式．本文同时研究了耦合强度和时滞对突触耦合的两个神经元同步的影响．在无时滞时,随着耦合强度的增大,耦合神经元的在相同步得到增强．而在某段时滞范围内,神经元在比较小的耦合强度下就能达到同步,这说明有效的时滞能够增强同步．此外,时滞只能在某些耦合强度下才对耦合系统的同步起作用．     

模块神经元网络中耦合时滞诱导的簇同步转迁

利用Courbage-Nekorkin-Vdovin神经元构建含有耦合时滞的模块神经元网络模型,通过数值模拟研究了耦合强度及耦合时滞对模块神经元网络簇同步放电特性的影响.研究结果表明,适当大的耦合强度可以诱导模块神经元网络达到簇同步.同时,研究发现耦合时滞可以诱导模块神经元网络出现簇同步转迁,且当时滞大小约为网络中所有神经元平均振荡周期的整数倍数时,模块神经元网络的簇同步现象能够间歇性出现.此外,研究结果表明时滞诱导的簇同步转迁对子网络内的耦合强度、子网络间的连接概率具有鲁棒性.     

含时滞和Ih流的神经元的同步放电行为

本文研究了时滞和超极化激活的阳离子流Ih对抑制耦合的水蛭神经元的同步放电行为的调控.通过数值仿真揭示了时滞、耦合强度和Ih流都能诱发丰富的同步转迁行为,如从同步的周期-6簇放电到同步的周期-1簇放电.借助ISI分岔和快慢变量分离方法获得了Ih流诱导同步转迁行为的动力学原因.研究结果表明,时滞和Ih流都是影响水蛭神经元同步行为的重要因素.     

混合突触作用下耦合时滞对模块神经元网络簇同步的影响

针对电突触耦合和化学突触耦合混合作用下含有耦合时滞的模块神经元网络,利用非线性动力学理论和数值仿真方法,探讨了耦合强度及耦合时滞对模块神经元网络簇同步特性的影响.结果发现,模块神经元网络中子网络内、子网络间的耦合强度都能促使簇放电神经元取得簇同步,但是时滞却对耦合诱导的簇同步具有显著的抑制作用.进一步的研究证实了本文所得的研究结果不依赖于子网络的数目与子网络的节点个数.需要指出的是,耦合时滞对神经元网络簇同步的抑制作用对治疗簇同步引发的一些神经性疾病(如帕金森病、癫痫等)具有一定的理论指导意义.     

考虑树突整合效应的神经元网络的放电和同步特性

生物神经网络的同步被认为在大脑神经信息的处理过程中发挥了重要作用.本文在Hodgkin-Huxley(HH)神经元网络模型中考虑树突整合效应,得到修正后的DHH(Dendritic-integration-rule-based HH)神经元网络模型,研究了网络的放电和同步特性.首先以三个抑制性神经元构成的耦合系统为例,发现树突整合效应的加入提高了神经元的放电阈值;然后分别建立全局耦合的抑制性和兴奋性神经元网络,发现大的耦合强度能够诱导抑制性和兴奋性神经元网络达到几乎完全同步的状态,并且对神经元的放电幅值有较大的影响;更有趣的是,当树突整合系数为某一值时,抑制性神经元网络的同步达到最高,而兴奋性神经网络的同步达到最低.     

耦合Hindmarsh-Rose神经元的同步放电模式及转迁

通过数值模拟和分岔分析,探究了具有不同放电模式的两电耦合Hindmarsh-Rose神经元的几乎完全同步,并研究了同步放电模式对单个个体的放电模式的依赖性.研究结果有助于我们更好地理解神经元放电模式转迁的动力学机理和生物学意义.     

前包钦格复合体中钙动力学对放电模式的影响

本文以前包钦格复合体中两个耦合神经元为研究对象,并考虑钙离子动力学的神经元动力学模型。利用相平面分析、分岔分析和快慢动力学分析等方法,研究钙离子动力学和控制钙激活的非特异性阳离子电流的电导对前包钦格复合体的放电模式的影响,并从动力学的角度解释了其放电活动产生及其转迁的机制。结果表明钙离子的周期性波动和非特异性阳离子电流都会影响簇放电的类型,钙离子的周期性波动是产生复杂簇放电的关键因素。     

兴奋性化学突触耦合的神经元的同步

基于动力系统的稳定性理论、数值计算分岔图和线性化系统的最大Lyapunov指数,研究了经兴奋性化学耦合的快峰神经元的同步动力学.研究表明,随着一些关键参数的改变,耦合神经元能呈现丰富的同步行为,如各种周期的同步和混沌的同步.研究结果对理解神经元系统的同步运动具有指导意义.     

应用Simulink模拟耦合神经元的同步活动

癫痫是一组由神经元异常放电所引起的短暂中枢神经系统功能异常为特征的慢性脑部疾病。其发病的原因正是由于神经元集体的异常同步放电行为所致。以FitzHugh-Nagumo神经元为例,使用simulink对耦合神经元的同步活动进行模拟,供相关研究人员进行研究。     

外加电流和磁流下前包钦格复合体神经元中混合簇放电的动力学分析

新生哺乳动物呼吸节律的产生与pre-Btzinger复合体中神经元的节律性放电密切相关.放电行为是神经系统中一种复杂的非线性现象,表现为多种模式.混合簇放电是实验观察到的一类放电模式,其产生涉及复杂的动力学机制.磁流和电流的引入对神经元的放电模式具有重要的调节作用.我们分别探索了磁流和电流对单个pre-Btzinger复合体神经元内混合簇放电模式的影响.通过快慢分解和双参数分岔分析,研究了磁流和电流对混合簇放电的产生及转迁的动力学机制.结果表明,磁流和刺激电流都能引起混合簇个数的增减性的多次变化,不同于其它簇放电在磁流和刺激电流的作用下引起混合簇个数的单调增加或减少的现象,该结果显示了节律变化现象的多样性.本研究结果有助于揭示和解释呼吸节律中复杂节律模式的动力学机制.     

周期微扰动作用下神經元放电行为的控制研究

对直流和混沌电流激励下的Hodgkin—Huxley(H—H)神经元，将周期的微扰动信号分别作用于神经元的不同离子通道，控制神经元放电行为．数值结果表明：作用于不同离子通道的微扰动控制信号，引起完全不同的神经元放电行为；如这些扰动信号可以使神经元从周期性放电转变为抛物线型簇放电、从混沌放电转变为周期放电。     

混合振荡神经元网络中反相干共振向相干共振的转迁

混合振荡和相干共振广泛存在于生物神经系统,且与某些生理功能有密切联系.本文采用能产生混合振荡的改进FitzHugh–Nagumo神经元模型构建电耦合神经元网络模型.在确定性的网络模型中,发现耦合强度的增大不仅能使得神经元的放电达到完全同步,还能使得放电模式从混合振荡变为周期1峰放电.引入高斯白噪声后,发现当耦合强度在较大范围内时,随着噪声强度的增大,放电峰峰间期的变差系数先增大后减小再增大,即出现反相干共振向相干共振的转迁.该结果不仅扩展了神经元网络的复杂随机动力学,还揭示了混合振荡的潜在功能.