Linear Versus Nonlinear Signal Transmission in Neuron Models With Adaptation Currents or Dynamic Thresholds
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».