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Enregistrement W2321124279 · doi:10.1152/jn.00240.2010

Linear Versus Nonlinear Signal Transmission in Neuron Models With Adaptation Currents or Dynamic Thresholds

2010· article· en· W2321124279 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAdaptation (eye)AfterhyperpolarizationBiological systemConductancePhysicsSIGNAL (programming language)Current (fluid)NeuroscienceControl theory (sociology)ElectrophysiologyComputer scienceOpticsBiologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spike-frequency adaptation is a prominent aspect of neuronal dynamics that shapes a neuron's signal processing properties on timescales ranging from about 10 ms to >1 s. For integrate-and-fire model neurons spike-frequency adaptation is incorporated either as an adaptation current or as a dynamic firing threshold. Whether a physiologically observed adaptation mechanism should be modeled as an adaptation current or a dynamic threshold, however, is not known. Here we show that a dynamic threshold has a divisive effect on the onset f-I curve (the initial maximal firing rate following a step increase in an input current) measured at increasing mean threshold levels, i.e., adaptation states. In contrast, an adaptation current subtractively shifts this f-I curve to higher inputs without affecting its slope. As a consequence, an adaptation current acts essentially linearly, resulting in a high-pass filter component of the neuron's transfer function for current stimuli. With a dynamic threshold, however, the transfer function strongly depends on the input range because of the multiplicative effect on the f-I curves. Simulations of conductance-based spiking models with adaptation currents, such as afterhyperpolarization (AHP)-type, M-type, and sodium-activated potassium currents, do not show the divisive effects of a dynamic threshold, but agree with the properties of integrate-and-fire neurons with adaptation current. Notably, the effects of slow inactivation of sodium currents cannot be reproduced by either model. Our results suggest that, when lateral shifts of the onset f-I curve are seen in response to adapting inputs, adaptation should be modeled with adaptation currents and not with a dynamic threshold. In contrast, when the slope of onset f-I curves depends on the adaptation state, then adaptation should be modeled with a dynamic threshold. Further, the observation of divisively altered onset f-I curves in adapted neurons with notable variability of their spike threshold could hint to yet known biophysical mechanisms directly affecting the threshold.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,879
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,243 · 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