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Mechanisms of Self-Sustained Oscillatory States in Hierarchical Modular Networks with Mixtures of Electrophysiological Cell Types

  • In a network with a mixture of different electrophysiological types of neurons linked by excitatory and inhibitory connections, temporal evolution leads through repeated epochs of intensive global activity separated by intervals with low activity level. This behavior mimics "up" and "down" states, experimentally observed in cortical tissues in absence of external stimuli. We interpret global dynamical features in terms of individual dynamics of the neurons. In particular, we observe that the crucial role both in interruption and in resumption of global activity is played by distributions of the membrane recovery variable within the network. We also demonstrate that the behavior of neurons is more influenced by their presynaptic environment in the network than by their formal types, assigned in accordance with their response to constant current.

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Verfasserangaben:Peter Tomov, Rodrigo F. O. Pena, Antonio C. Roque, Michael A. Zaks
DOI:https://doi.org/10.3389/fncom.2016.00023
ISSN:1662-5188
Pubmed ID:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27047367
Titel des übergeordneten Werks (Englisch):Frontiers in computational neuroscience / Frontiers Research Foundation
Verlag:Frontiers Research Foundation
Verlagsort:Lausanne
Publikationstyp:Wissenschaftlicher Artikel
Sprache:Englisch
Jahr der Erstveröffentlichung:2016
Erscheinungsjahr:2016
Urhebende Körperschaft:HESS Collaboration
Datum der Freischaltung:22.03.2020
Freies Schlagwort / Tag:chaotic neural dynamics; cortical network models; cortical oscillations; hierarchical modular networks; intrinsic neuronal diversity; irregular firing activity; self-sustained activity; up-down states
Band:10
Seitenanzahl:17
Erste Seite:476
Letzte Seite:+
Fördernde Institution:IRTG [1740/TRP 2011/50150-0]; DFG/FAPESP; Research, Innovation and Dissemination Center for Neuromathematics FAPESP grant [2013/07699-0]; FAPESP scholarship [2013/25667-8, 2015/09916-3]; CNPq research grant [306251/2014-0]; DFG [PI 220/17-1]
Organisationseinheiten:Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät / Institut für Physik und Astronomie
Peer Review:Referiert
Verstanden ✔
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