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Enregistrement W2130946032 · doi:10.1103/physreve.67.051928

Periodic forcing of a model sensory neuron

2003· article· en· W2130946032 sur OpenAlexaff
Carlo R. Laing, André Longtin

Notice bibliographique

RevuePhysical review. E, Statistical physics, plasmas, fluids, and related interdisciplinary topics · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
Thématiquestochastic dynamics and bifurcation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForcing (mathematics)Sensory systemPhysicsSensory neuronNeuroscienceAtmospheric sciencesPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the effects of sinusoidally modulating the current injected into a model sensory neuron from the weakly electric fish Apteronotus leptorhynchus. This neuron's behavior is known to switch from quiescence to periodic firing to bursting as the injected current is increased. The bifurcation separating periodic from bursting behavior is a saddle-node bifurcation of periodic orbits, and it has been shown previously that there is "type-I burst excitability" associated with this bifurcation, similar to the usual excitability associated with the transition from quiescence to periodic firing. Here we show numerically that sinusoidal modulation of the dc current injected into the model neuron can switch it from periodic to burst firing, or vice versa, depending on the frequency of modulation and the distance to the burst excitability threshold. This is explained by mapping resonance tongues in parameter space. We also show that such a model neuron can undergo stochastic resonance near the transition from periodic to burst firing, as a result of the burst excitability, regardless of the location (soma or dendrite) of the signal and noise. The novelty is that the "output event" is now a burst rather than a single action potential, and the neuron returns to almost periodic firing between bursts, rather than to the vicinity of a fixed point. Since the neuron under study is a sensory neuron that must encode signals with varying temporal structure in the presence of considerable intrinsic noise, these aspects are of potential importance to electrosensory processing and also to other bursting neurons that have periodic input.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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