1 / 18

Control de ganancia

“Gain Modulation from Background Synaptic Input” F Chance, L Abbott & A Reyes Neuron, Vol 35, 773-782, 15 August 2002 http://www.neuron.org/content/article/fulltext?uid=PIIS0896627302008206. “Multiplicative Gain Changes Are Induced by Excitation or Inhibition Alone” B Murphy & K Miller

farica
Download Presentation

Control de ganancia

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. “Gain Modulation from Background Synaptic Input” F Chance, L Abbott & A Reyes Neuron, Vol 35, 773-782, 15 August 2002 http://www.neuron.org/content/article/fulltext?uid=PIIS0896627302008206 “Multiplicative Gain Changes Are Induced by Excitation or Inhibition Alone” B Murphy & K Miller The Journal of Neuroscience 23(31):10040-10051, 003 http://www.jneurosci.org/cgi/content/full/23/31/10040 “Barrages of synaptic activity control the gain and sensitivity of cortical neurons” Y Shu, A Hasenstaub, M Badoual, T Bal & D McCormick The Journal of Neuroscience 23:10388-10401, 2003 Control de ganancia Bibliografía:

  2. Queremos responder a la pregunta: ¿Cómo interacciona una señal, dependiente de un parámetro sensorial s al cual la neurona es selectiva, con otra señal, independiente de la primera?

  3. ¿En qué problemas ocurren estas interacciones? Algunos ejemplos: Por la atención Por la posición de la cabeza Por la posición del cuerpo Por efecto de sustancias químicas

  4. Efecto de la atención sobre la respuesta C McAdams & J Maunsel J Neurosci 19: 431-441, 1999 paradigma: “Delayed Match-to-Sample”

  5. Registros en V4 Para una neurona Para una población de 197 neuronas McAdams & Maunsell, Figs 1, 2

  6. Registros en V1 McAdams & Maunsell, Fig 10

  7. En la corteza parietal DA-Fig 7.4

  8. Modulación de ganancia dependiente de la dirección de la mirada Corteza Parietal Posterior (área 7a) Las dos curvas de afinación a la posición de un esímulo luminoso corresponden a dos direcciones distintas de la mirada Aadaptado de: Brotchie et al., 1995; Badaptado de: Pouget & Sejnowski, 1995 DA-F7.6

  9. Propiedades de una señal neuronal • 1. La polarización. Se la controla con una corriente constante, I. • 2. La conductancia. Se la controla con una corriente –g(V-V0). • 3. Las señales son variables: se la controla con un modelo de ruido

  10. Modelos de RUIDO Por ejemplo: 1. Trenes de espigas de Poisson 2. Ruido blanco 3. Con diferentes tipos de correlaciones. RUIDO BLANCO: Ver las notas de la clase

  11. Modelo para el control de la ganancia B Murphy & K Miller J Neurosci 23:10040-10051, 2003 RUIDO BLANCO

  12. Control de la respuesta al contraste: Efecto de NMDA, AMPA, GABA_A & GABA_B Estimulación sensorial: Murphy & Miller, Fig 1

  13. Control por una señal constante Murphy & Miller, Fig 2

  14. Control de la respuesta a estímulos orientados Estimulación sensorial: Murphy & Miller, Fig 4

  15. Comportamiento de la neurona “Gain Modulation from Background Synaptic Input” F Chance, L Abbott & A Reyes Neuron, Vol 35, 773-782, 15 August 2002 Conrriente constante Conrriente con ruido

  16. A) Una neurona C) Otra neurona E) Misma neurona que en A. Curvas normalizadas

  17. 32 nS Cambio combinado: excitación e inhibicion en la misma proporción Cambio en la conductancia Cambio en el ruido Modulación de la ganancia

  18. Fin

More Related