国家自然科学基金(30270432)
- 作品数：7 被引量：42H指数：6
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- 神经起步点自发放电节律及节律转化的分岔规律被引量：12
- 2003年
- 在神经起步点的实验中观察到了复杂多样的神经放电([Ca2+]u)节律模式,如周期簇放电、周期峰放电、混沌簇放电、混沌峰放电以及随机放电节律等。随着细胞外钙离子浓度的降低,神经放电节律从周期1簇放电,经过复杂的分岔过程(包括经倍周期分岔到混沌簇放电、混沌簇放电经激变到混沌峰放电、以及混沌峰放电经逆倍周期分岔到周期峰放电)转化为周期1峰放电。在神经放电理论模型——Chay模型中,调节与实验相关的参数(Ca2+平衡电位),可以获得与实验相似的神经放电节律和节律转换规律。这表明复杂的神经放电节律之间存在着一定的分岔规律,它们是理解神经元信息编码的基础。
- 李莉古华光杨明浩刘志强任维
- 关键词：分岔神经元自发放电倍周期分岔混沌
- 实验性神经起步点产生的整数倍簇放电节律被引量：12
- 2003年
- 随机Hindmarsh-Rose模型中产生簇(bursting)放电节律是神经放电中存在随机自共振的一个重要理论证据,但是,该簇放电节律在实验中一直没有被发现。在实验性神经起步点细胞外[Ca^(2+)](Ca^(2+)]o)低于周期1节律的[Ca^(2+)]o时,发现了一种簇放电节律。其簇簇间期(inter-burst intervals,IBIs)呈现出与随机自共振引起的整数倍峰放电(integer multiple spiking)节律的峰峰间期类似的整数倍特征。随机Hindmarsh-Rose模型中产生的簇(bursting)放电节律也表现出类似的特征。结果验证了随机自共振簇放电的存在性,揭示该簇放电节律的统计特征。此外,该簇放电节律的参数区间以及其与整数倍峰放电节律的区别被揭示,簇放电节律的[Ca^(2+)]o低于峰放电节律的[Ca^(2+)]o。
- 古华光李莉杨明浩刘志强任维
- 关键词：簇放电随机自共振峰峰间期
- 神经自发整数倍峰放电节律的随机性和确定性模式的比较被引量：11
- 2003年
- 为进一步区分神经自发整数倍峰放电节律的随机性和确定性模式的动力学性质, 详细研究了实验神经起步点、随机理论模型(Chay模型)和确定性理论模型(Wang模型)产生的3种整数倍峰放电节律及其变化规律。结果发现,实验和随机模型经随机自共振产生的整数倍峰放电节律具有相同的统计性质(峰峰间期越大,出现的频度越低,约呈指数递减)和变化规律,与确定性Wang模型产生的整数倍节律明显不同。这提示,呈指数衰减分布的整数倍峰放电节律是经随机自共振产生的,是确定性因素和随机因素共同作用的结果。
- 古华光任维杨明浩李莉刘志强
- 关键词：随机性自发放电随机自共振
- 神经放电节律的两类新的分岔序列模式
- 神经放电节律分岔序列规律是认识神经放电模式的框架结构。实验发现了两类分岔序列规律,一类分岔的过程为周期1簇放电,经随机簇节律、周期2簇放电、随机簇节律、周期3簇放电,到混沌簇节律,再经混沌峰放电、周期2峰放电,到周期1峰...
- 李莉古华光杨明浩刘志强许玉林刘红菊任维
- 关键词：分岔神经放电混沌
- 神经放电节律的非线性动力学机制及其生物学意义
- 神经系统通过产生电脉冲即动作电位来实现其功能。动作电位的峰与峰之间的时间间隔的序列称为节律,与生理功能密切相关。节律的产生过程是复杂的非线性动力学过程。本文主要对于节律自身的动力学,在感觉神经编码中的动力学机制和生物学意...
- 古华光
- 文献传递
- 神经放电节律的两类新的分岔序列模式
- 神经放电节律分岔序列规律是认识神经放电模式的框架结构。实验发现了两类分岔序列规律,一类分岔的过程为周期1簇放电,经随机簇节律、周期2簇放电、随机簇节律、周期3簇放电,到混沌簇节律,再经混沌峰放电、周期2峰放电,到周期1峰...
- 李莉古华光杨明浩刘志强许玉林刘红菊任维
- 关键词：分岔神经放电混沌
- 文献传递
- 神经起步点产生的一种新型簇放电节律——阵发周期1节律被引量：12
- 2002年
- 实验中发现了神经起步点产生的一种新型的簇放电节律——阵发周期1节律。其特征如下:连续周期1放电与休止期(quiescence)轮流出现;非周期性, 连续放电持续期、连续放电次数以及休止期有较大变异性;位于周期1节律和静息状态之间。具有较长周期的伪单色噪声激励的FHN(FitzHugh-Nagumo)模型可以产生类似的阵发周期1节律。模型和实验中的阵发周期1节律的统计特征、变化规律和所处的参数区间相类似。这表明:阵发周期1节律是由与伪单色噪声类似的长时程振荡激励引起的。
- 古华光任维杨明浩陆启韶
- 关键词：簇放电阵发自发放电节律随机自共振
- 感觉神经放电中的随机共振现象和噪声的作用被引量：4
- 2004年
- 随机共振现象是非线性系统中普遍存在的自然现象 ,其中 ,噪声可以帮助检测弱信号而不是淹没弱信号。本文介绍了感觉神经放电活动中的随机共振现象和产生的机制 ,揭示了神经系统利用噪声检测弱信号的机制 ,并提出了随机共振在神经系统信息处理中的可能作用。
- 古华光任维
- 关键词：感觉神经随机共振噪声
- 神经放电加周期分岔中由随机自共振引起一类新节律被引量：10
- 2004年
- 当改变实验性神经起步点细胞外[Ca2+]时,放电节律表现出从周期1节律转换为周期4节律的加周期分岔序列。其中,周期n节律转换为周期n+1节律的过程中(n=1,2,3)存在一种新的具有交替特征的节律,该新节律为周期n簇与周期n+1簇放电的交替,并且周期n+1簇的时间间隔序列呈现出整数倍特征。确定性神经放电理论模型(Chay模型)只能模拟周期n节律直接到周期n+1节律的加周期分岔序列;而随机Chay模型可以模拟实验中的加周期分岔过程和新节律。进一步,新节律被确认是经随机自共振机制产生的。这不仅解释了实验现象,也将随机自共振的产生区间从以前认识到的Hopf分岔点附近扩大到加周期分岔点附近,同时扩大了噪声在神经放电和神经编码中起重要作用的参数区间。
- 杨明浩古华光李莉刘志强任维
- 关键词：神经放电峰峰间期随机自共振
- 神经放电节律转化的分岔序列模式被引量：9
- 2004年
- 神经元接受到的外界信号是动态变化的,神经放电节律模式则会依据一定的规律动态转化来反映这种变化,以往确定性理论模型(如Chay模型和Rose-Hindmarsh模型)模拟出了部分神经放电模式转化的整体分岔规律。利用Chay模型仿真,通过调节具有生理学意义的参数,模拟出了神经元放电的一系列分岔序列,同时在神经起步点的实验中,应用与模型对应的参数进行调节,观察到了与仿真结果整体上一致的分岔序列,印证了数值模拟的结果,展现了真实的神经元放电整体分岔结构的基本规律,为理解具体的生理调节活动中神经放电节律的转化提供了理论基础。
- 李莉古华光杨明浩刘志强任维
- 关键词：倍周期分岔混沌
