Finite size effect induces stochastic gamma oscillation in inhibitory network with conduction delay
Notice bibliographique
Résumé
Cortical gamma frequency (30-100 Hz) are known to be associated with many cognitive processes. Understanding the dynamics in the gamma band is crucial in neuroscience. Stochastic gamma oscillations due to finite size effects were reported using the stochastic Wilson-Cowan model ([1] and [2]). On the other hand, temporal correlation can be induced by excitation [3] as well as inhibition [4]. Especially, oscillations induced by the conduction delay of the inhibitory feedback is a possible mechanism ([4], [5] and [6]) for gamma rhythms. We investigate the role of both finite size effects and the conduction delay on the emergence of gamma oscillations in an inhibitory all-to-all neural network. To this end, we expand the recently proposed linear noise approximation (LNA) technique to this non-markovian ”delay” case [1]. This allows us to compute a theoretical expression for the power spectrum of the population activity. Our analytical result is in good agreement with the power spectrum obtained via numerical simulations for a range of parameters. We show in the left part of the Figure Figure11 a raster plot depicting the spiking time of each neuron where each neuron follows the stochastic random walk between active and silent state, in red the spike timing of one particular neuron. The second plot is a comparison between the deterministic rate model (black curve) and the stochastic spiking process (blue curve). If the deterministic counterpart reaches a stable fixed point, the stochastic process exhibits self sustained oscillations. In the third plot, the theoretical power spectrum obtained via the LNA method (black curve) and the power spectrum obtained from the numerical simulations (blue curve) are shown to agree nicely. In the last plot we give the phase diagram, showing that the model is under the oscillatory regime. This tells us that gamma oscillations can be caused by the combination of delay and finite size effects in such an inhibitory neural network. Figure 1 The left panel is a raster plot of 200 interneurons. The blue line represents the global activity of the network. The second panel shows a comparison between the stochastic process and its deterministic counterpart. The third panel compares the numerical ...
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».