1.1 Simulación numérica del modelo de integración y disparo. 1.2 Variabilidad de la respuesta...

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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.

1. Modelo “LIF”, integración, variabilidad

2.Plasticidad sináptica de corta duración

Neurona de Integración-y-disparo (modelo LIF)

LIF

Neurona de Integración-y-disparo

Neurona de Integración-y-disparo (modelo “LIF”)

(traza negra: sólo población excitadora. Mismas trazas que en la diapositiva anterior)

Descripción de un tren de pulsos (potenciales de acción)

)()()()( 21 nttttttt

1t 2t 3t nt

)()()()( 21 nttttttt

)()()()( 21 nttttttt

Variabilidad

DA-F1.19 (adaptada de Bair & Koch, 1996)Area MT. Estímulo: “puntos aleatorios”

La frecuencia de disparo instantánea

)(t(número de potenciales de

acción por unidad de tiempo)

Subthreshold:- Fluctuations drive the neuron- Irregular firing

Suprathreshold:- Mean drives the neuron- Regular firing

Variabilidad (Jaime)

Variabilidad de la Respuesta: régimen sub-umbral

Markram & Tsodyks, Nature 382: 807-810 (1996)

Plasticidad sináptica de Corta Duración.

Depresión y Facilitación

Plasticidad sináptica de Corta

Duración

Dinámica de canales: depresión

x(t) son los “recursos” disponibles al tiempo t. Se recuperan en un tiempo _d

EPSP = J x(t)El potencial postsináptico está modulado en el tiempo por x(t)

0< x(t) <1

Tsodyks & Markram 1996, Abbot et al 1997

Dinámica de canales: facilitación

Tsodyks & Markram 1996, Abbot et al 1997

PSP = J x(t) u(t+)El potencial postsináptico está modulado por x(t) y u(t)

u(t) es el “Ca residual” disponibles al tiempo t. Este se elimina en un tiempo _f

Listado de ecuaciones de STP

u(t+) !!

PSP = J x(t) u(t+)

Models of STD: deterministic vs. stochastic

Modelos determinista y estocástico

Varela et al, F3-EPSC

EPSC

Varela et al, The Journal of Neuroscience 17: 7926-

7940 (1997)

Estimulación con trenes Poisson

Estimulación periódica (5 y 10 Hz)

(predicción obtenida con los parámetros del ajuste hecho en la fig A)

Synapsis: layer 4 layer 2/3

Estimulación con un pulso aislado

promedio de 10 repeticiones del experimento

Varela et al, F4Field Potentials

LFP

Varela et al, The Journal of Neuroscience 17: 7926-

7940 (1997)

Estimulación con trenes Poisson

Estimulación periódica (5 y 10 Hz)

(predicción obtenida con los parámetros del ajuste hecho en la fig A)

Synapsis: layer 4 layer 2/3

Estimulación con un pulso aislado

promedio de 5 repeticiones del experimento

Interaural Time Difference (ITD)

Texto Stevens (1), Nature 421: 29-30, 2003. N&V on

Cook et al

ITD

Grothe, F2

También los mamíferos utilizan el ITD

(B Grothe, vol 4: 1-11, 2003)

Grothe, F4

B Grothe, Nature Rev Nsci 4: 1-11, 2003 - Fig 4

Núcleo Magnocellularis (NM)

Núcleo Laminaris (NL)

DETECTOR DE COINCIDENCIAS

Texto Stevens (2)

B Grothe, vol 4: 1-11, 2003 – Fig 3a

Modelo de Jeffress, 1948

NL

NM (der)

NM (izq)

Texto Stevens (3) (y Cook F2)

EPSP’s en NL producidos por NM

ipsilaterales

Estímulo: TONO PURO

EPSP’s en NL producidos por NM

contralaterales

p !!

p aumenta con la

intensidad del sonido

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

SIN DEPRESION SINÁPTICACON DEPRESIÓN SINÁPTICA

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

Gmax = 9.0nS

Fin