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1. Modelo “LIF”, integración, variabilidad 2.Plasticidad sináptica de corta duración. 1.1 Simulación numérica del modelo de integración y disparo. 1.2 Variabilidad de la respuesta neuronal. 1.3 Frecuencia de disparo instantánea. 2.1 Plasticidad sináptica de corta duración
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1. Modelo “LIF”, integración, variabilidad 2.Plasticidad sináptica de corta duración • 1.1 Simulación numérica del modelo de integración y disparo. • 1.2 Variabilidad de la respuesta neuronal. • 1.3 Frecuencia de disparo instantánea. • 2.1 Plasticidad sináptica de corta duración • 2.2 Modelos para la depresión y facilitación sináptica de corta duración • 2.3 Ejemplo: localización de una fuente de sonido. Modelo de Jeffress. Papel de la depresión en la sinapsis entre el núcleo magnocelluralis y el núcleo laminaris (aves) en la localización del sonido.
LIF Neurona de Integración-y-disparo (modelo LIF)
Neurona de Integración-y-disparo (modelo “LIF”) (traza negra: sólo población excitadora. Mismas trazas que en la diapositiva anterior)
La frecuencia de disparo instantánea (número de potenciales de acción por unidad de tiempo) Area MT. Estímulo: “puntos aleatorios” DA-F1.19 (adaptada de Bair & Koch, 1996)
Variabilidad (Jaime) Variabilidad de la Respuesta: régimen sub-umbral • Subthreshold: • Fluctuations drive the neuron • Irregular firing • Suprathreshold: • Mean drives the neuron • Regular firing
Plasticidad sináptica de Corta Duración Plasticidad sináptica de Corta Duración. Depresión y Facilitación Markram & Tsodyks, Nature 382: 807-810 (1996)
Dinámica de canales: depresión El potencial postsináptico está modulado en el tiempo porx(t) EPSP = J x(t) 0< x(t) <1 x(t) son los “recursos” disponibles al tiempo t. Se recuperan en un tiempo t_d Tsodyks & Markram 1996, Abbot et al 1997
Dinámica de canales: facilitación El potencial postsináptico está modulado porx(t) y u(t) PSP = J x(t) u(t+) u(t) es el “Ca residual” disponibles al tiempo t. Este se elimina en un tiempo t_f Tsodyks & Markram 1996, Abbot et al 1997
Listado de ecuaciones de STP PSP = J x(t) u(t+) u(t+) !!
Modelos determinista y estocástico Models of STD: deterministic vs. stochastic
Varela et al, F3-EPSC Synapsis: layer 4 layer 2/3 Estimulación con trenes Poisson Estimulación periódica (5 y 10 Hz) (predicción obtenida con los parámetros del ajuste hecho en la fig A) Estimulación con un pulso aislado Varela et al, The Journal of Neuroscience 17: 7926-7940 (1997) EPSC promedio de 10 repeticiones del experimento
Varela et al, F4Field Potentials Estimulación con trenes Poisson Estimulación periódica (5 y 10 Hz) (predicción obtenida con los parámetros del ajuste hecho en la fig A) Estimulación con un pulso aislado LFP Synapsis: layer 4 layer 2/3 promedio de 5 repeticiones del experimento Varela et al, The Journal of Neuroscience 17: 7926-7940 (1997)
Texto Stevens (1), Nature 421: 29-30, 2003. N&V on Cook et al ITD
Grothe, F2 (B Grothe, vol 4: 1-11, 2003) También los mamíferos utilizan el ITD
Grothe, F4 Núcleo Laminaris (NL) DETECTOR DE COINCIDENCIAS Núcleo Magnocellularis (NM) B Grothe, Nature Rev Nsci 4: 1-11, 2003 - Fig 4
Texto Stevens (2) Modelo de Jeffress, 1948 NL NM (der) NM (izq) B Grothe, vol 4: 1-11, 2003 – Fig 3a
Texto Stevens (3) (y Cook F2) Estímulo:TONO PURO p !! p aumenta con la intensidad del sonido EPSP’s en NL producidos por NM ipsilaterales EPSP’s en NL producidos por NM contralaterales Cook et al, Nature 421: 66-70, 2003
Cook et al F1 estimulación mínima de NM EPSP´s Amplitud media de los EPSP’s (relativa al primer EPSP) Rate * Amplitud
Cook et al F4 CON DEPRESIÓN SINÁPTICA SIN DEPRESION SINÁPTICA Gmax = 9.0nS Sin depresión sináptica no es posible encontrar un valor de Gmax para el que exista selectividad a la ITD para varios valores de la intensidad del sonido