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Spatio-Temporal Dynamics of Pattern Formation in the Cerebral Cortex

Visual Maps, Population Response and Action Potential Generation

dc.contributor.advisorWolf, Fred Prof. Dr.de
dc.contributor.authorHuang, Minde
dc.date.accessioned2009-04-30T06:52:41Zde
dc.date.accessioned2013-01-18T14:25:58Zde
dc.date.available2013-01-30T23:50:19Zde
dc.date.issued2009-04-30de
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-B4E4-8de
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-3248
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-3248
dc.description.abstractIn dieser Dissertation werden die Methoden der nichtlinearen Dynamik angewandt um die Strukturbildung in der Großhirnrinde auf zwei Ebenen zu studieren: die Entwicklung räumlich kohärenter visueller Karten auf der Ebene der kortikalen Säulen und die Dynamik der Aktionspotentialinitiierung auf der Ebene der einzelnen Neuronen.Im ersten Teil meiner Arbeit entwickle ich eine quantitativ kontrollierte nummerische Methode für die Untersuchung der dynamischen Prozesse der sich aus dem Hebbschen Lernen ergebenden Entwicklung der Orientierungspräferenz Karten (OPM). Kohonen s selbstorganisierte Abbildung der Feature-Karten (SOFM) hat oft Anwendung gefunden bei der Simulation der Entstehung und Struktur der verschiedenen Karten aber ihre Attraktor-Zustände sind weitgehend uncharakterisiert geblieben. Zuerst identifiziere ich verschiedene dynamische Regimes des Kohonen models und führe eine umfassende Studie für verschiedene Systemgrößen, Dimensionen des Feature-Raums und Verteilungen der Stimuli. Ich habe eine 2-D Abbildung in der Nähe der Schwelle zur Symmetriebrechung identifiziert, der der 2 Dimensionen aktiv sind und die restlichen N-2 Dimensionen des Feature-Raums unterdrückt werden bis zum Auftreten zusätzlicher Bifurkationen. Die Transformation des anfangs Pinwheel-reichen Patterns zur Streifen oder Kristallstruktur sind robuste dynamische Phänomene in der Abbildung verschieden dimensionaler Feature-Räume.Im zweiten Teil meiner Arbeit beschäftige ich mich mit der Phasendarstellung der Aktionspotentialinitiierung in Leitfähigkeits-basierte Modellen und deren Auswirkung auf die Eigenschaften der Populationskodierung. Ich entwickle und charakterisiere eine neue Klasse von Leitfähigkeits-basierten Modellen die einen Prozentsatz kooperativer Natrium Kanäle mit variabler inter-kanal Kooperativität enthalten. Für einen kleinen Prozentsatz stark kooperativer Kanäle für dieses Model zu einen bi-phasischen Aktionspotentialdynamik, die in den Neuronen des Zentralen Nervensystems der Säugetiere oft beobachtet wurde. Es konnte gezeigt werden, dass starke Kooperativität die Kodierung schneller Input-Signale verstärkt. Desweiteren untersuche ich die alternative Hypothese dass die schnelle Initiierung der somatischen Aktionspotentiale durch den lateralen Strom aus dem Axoninitialsegments (AIS) verursacht wird. Dazu charakterisiere ich die Form der Aktionspotentiale in der Phasendarstellung in den Multi-Kompartment-Modellen. In den physiologisch bekannten Parameterbereichen sind die Phasenraumdarstellungen der Aktionspotentiale am Soma und am AIS mit einander verknüpft und die Eigenschaften der somatischen Potentiale können über die zeitliche Struktur der Aktionspotentiale am Ort ihrer Entstehung (AIS) Auskunft geben.Es konnte kein Einfluss der lateralen Ströme auf die Initiierungsdynamik der Aktionspotentiale festgestellt werden, außer in Modellen mit langen passiven Dendriten und einer extrem hohen Natriumkanal-Dichte am AIS. Desweiten zeigt diese Studie, dass leicht kleinere Gain Reduktion in dem Hochfrequenzbereich mit zunehmender Natriumkanal Dichte am AIS als in den Einzel-Kompartment Modellen gezeigt wurde.de
dc.format.mimetypeapplication/pdfde
dc.language.isoengde
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.0/de/de
dc.titleSpatio-Temporal Dynamics of Pattern Formation in the Cerebral Cortexde
dc.title.alternativeVisual Maps, Population Response and Action Potential Generationde
dc.typedoctoralThesisde
dc.title.translatedRaum-zeitliche Dynamik der Musterbildung in der kortikalen Großhirnrindede
dc.contributor.refereeTreue, Stefan Prof. Dr.de
dc.date.examination2009-04-24de
dc.subject.dnb500 Naturwissenschaftende
dc.description.abstractengIn this thesis I apply the tools of nonlinear dynamical systems theory to study pattern formation in the cerebral cortex on two different scales: the development of spatially complex visual maps on the level of cortical columns, and the onset dynamics of action potential generation on the level of single neurons.In the first part of this thesis, I develop a quantitatively controlled numerical method to study the dynamical processes resulting from competitive Hebbian learning in the development of orientation preference maps (OPMs). Kohonen"s self-organization feature mapping (SOFM) has been widely used to simulate the emergence and arrangement of different feature maps, but their attractor states have largely remained uncharacterized. I first identify different dynamical regimes in the Kohonen model and performs a comprehensive study for various system sizes, feature space dimensionalities and stimulus distributions. I find an essential 2D mapping close to the symmetry breaking threshold, whereas the additional n-2 feature dimensions are suppressed until the subsequent bifurcations. The transformation from initial pinwheel-rich patterns to either stripes or crystals are robust dynamical phenomena in mappings of feature spaces of different dimensionalities.In the second part of this thesis, I study the phase plot dynamics of action potential (AP) initiation in conductance based (CB) neuron models and its impact on population coding properties. I construct and characterize a new class of CB model including a fraction of cooperative sodium channels with variable strength of inter-channel cooperativity. For a low fraction of strongly cooperative channels this model reproduces the bi-phasic action potential dynamics frequently observed in neurons of the mammalian central nerves system. Strong sodium channel cooperativity is found to boost the encoding of fast varying inputs. To examine an alternative hypothesis that the rapid onset of somatic APs is due to lateral currents from the axon initial segment(AIS), I further characterize AP waveforms in multi-compartment neuron models. In models constrained to fit known physiological parameters, phase plots of somatic APs faithfully reveal the characteristics of the AP generator. Lateral currents are found to have little impact on the onset dynamics of somatic APs except in the models with large passive dendrites and an extremely high Na channel density at the AIS. Finally, the study shows a slightly weaker gain attenuation in the high frequency sensitivity with increasing of Na density at AIS than is observed in single compartment models.de
dc.contributor.coRefereeMoser, Tobias Dr.de
dc.title.alternativeTranslatedVisuelle Karten, Populationsantwort und Enstehung der Aktionspotentialede
dc.subject.topicMolecular Biology & Neurosciences Programde
dc.subject.gerOrientierungspräferenzkartede
dc.subject.gerselbstorganisierte Feature-Kartede
dc.subject.gerAktionpotentialde
dc.subject.gerPhasendarstellungde
dc.subject.germulti-Kompartment Modellede
dc.subject.gerHodgkin-Huxley Modellede
dc.subject.engOrientation Preference Mapde
dc.subject.engSOFMde
dc.subject.engAction Potentialde
dc.subject.engphase plotde
dc.subject.engmulti-compartment modelde
dc.subject.engHodgkin-Huxley modelde
dc.subject.bk42.10de
dc.subject.bk42.12de
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:7-webdoc-2103-6de
dc.identifier.purlwebdoc-2103de
dc.affiliation.instituteGöttinger Graduiertenschule für Neurowissenschaften und molekulare Biowissenschaften (GGNB)de
dc.subject.gokfullWC 000: Biophysikde
dc.subject.gokfullWD 000: Bioinformatik {Biologie}de
dc.subject.gokfullMED 530: Neurologie - Allgemein- und Gesamtdarstellungende
dc.identifier.ppn612532372de


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