A Neural Model for Insect Steering Applied to Olfaction and Path Integration
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Notice bibliographique
Résumé
Many animal behaviors require orientation and steering with respect to the environment. For insects, a key brain area involved in spatial orientation and navigation is the central complex. Activity in this neural circuit has been shown to track the insect's current heading relative to its environment and has also been proposed to be the substrate of path integration. However, it remains unclear how the output of the central complex is integrated into motor commands. Central complex output neurons project to the lateral accessory lobes (LAL), from which descending neurons project to thoracic motor centers. Here, we present a computational model of a simple neural network that has been described anatomically and physiologically in the LALs of male silkworm moths, in the context of odor-mediated steering. We present and analyze two versions of this network, one rate based and one based on spiking neurons. The modeled network consists of an inhibitory local interneuron and a bistable descending neuron (flip-flop) that both receive input in the LAL. The flip-flop neuron projects onto neck motor neurons to induce steering. We show that this simple computational model not only replicates the basic parameters of male silkworm moth behavior in a simulated odor plume but can also take input from a computational model of path integration in the central complex and use it to steer back to a point of origin. Furthermore, we find that increasing the level of detail within the model improves the realism of the model's behavior, leading to the emergence of looping behavior as an orientation strategy. Our results suggest that descending neurons originating in the LALs, such as flip-flop neurons, are sufficient to mediate multiple steering behaviors. This study is therefore a first step to close the gap between orientation circuits in the central complex and downstream motor centers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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 découle