dc.contributor.advisor | Timme, Marc Prof. Dr. | de |
dc.contributor.advisor | Herz, Andreas Prof. Dr. | de |
dc.contributor.author | Kirst, Christoph | de |
dc.date.accessioned | 2012-09-27T15:59:23Z | de |
dc.date.accessioned | 2013-01-18T13:41:56Z | de |
dc.date.available | 2013-01-30T23:51:12Z | de |
dc.date.issued | 2012-09-27 | de |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-000D-F08D-2 | de |
dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.53846/goediss-2923 | |
dc.description.abstract | Ein omnipräsentes Phänomen in der
kollektiven Dynamik komplexer neuronaler Netzwerke ist
Synchronisation, die sich in der gleichzeitigen Erzeugung von
Aktionspotentialen von Neuronen und auf größeren räumlichen Skalen
in kollektiven Oszillationen neuronaler Ensembles manifestiert.
Synchrone neuronale Aktivität ist mit verschiedenen
Gehirnfunktionen, neuronaler Informationsverarbeitung und Kodierung
verbunden, steht aber auch in Zusammenhang mit Gehirnkrankheiten.
Regulierende Mechanismen im Gehirn agieren typischerweise lokal,
indem sie die dynamischen Eigenschaften einzelner Neuronen oder
deren synaptische Verbindungen ändern. Ein detailliertes
Verständnis wie solche lokalen Eigenschaften die kollektive
Synchronisationsdynamik beeinflussen ist daher eine hilfreiche
Grundlage für das Studium pathologischer Synchronisation oder der
Informationsübertragung im Gehirn. In dieser Dissertation
untersuchen wir theoretisch und experimentell wie lokale
Eigenschaften von Neuronen oder Gruppen von Neuronen netzwerkweite
Synchronisation, dynamische Ensemblebildung und
Informationsübertragung beeinflussen. Im ersten Teil dieser Arbeit
führen wir ein generelles Modell für plus-gekoppelte neuronale
Schwelleneinheiten mit einem partiellen Reset ein, das die
Antworteigenschaften von Neuronen auf überschwellige Stimulation
erfasst. Wir zeigen analytisch, dass dieser partielle Reset eine
Sequenz von desynchronisierenden Bifurkationen in der kollektiven
Netzwerkdynamik kontrolliert. Es wird ein mathematischer
Formalismus zur Analyse der Phasenraumstruktur von puls-gekoppelten
Einheiten mit zeit-verzögerten Interaktionen entwickelt. Damit
zeigen wir, dass der partielle Reset eine neuartige Bifurkation von
instabilen Attraktor-Netzwerken, die in Systemen mit verzögerter
Puls-Kopplung vorherrschen, zu heteroklinen Netzwerkstrukturen
induziert. Im zweiten Teil der Dissertation zeigen wir, dass die
neuronale Erregbarkeit, d.h. die intrinsische Dynamik zur Erzeugung
von Aktionspotentialen, dynamisch geändert werden kann. Für die
allgemeine Klasse von leitfähigkeitsbasierten Modellen leiten wir
analytisch die Bifurkationsstruktur des Überganges in der
neuronalen Erregbarkeit her und zeigen, dass er durch | de |
dc.format.mimetype | application/pdf | de |
dc.language.iso | eng | de |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ | de |
dc.title | Synchronization, Neuronal Excitability, and Information Flow in Networks of Neuronal Oscillators | de |
dc.type | doctoralThesis | de |
dc.title.translated | Synchronisation, Neuronale Erregbarkeit und Informations-Fluss in Netzwerken Neuronaler Oszillatoren | de |
dc.contributor.referee | Geisel, Theo Prof. Dr. | de |
dc.date.examination | 2011-09-28 | de |
dc.subject.dnb | 530 Physik | de |
dc.subject.gok | RDH 200 | de |
dc.subject.gok | RDI 000 | de |
dc.subject.gok | WC 000 | de |
dc.subject.gok | WE 000 | de |
dc.description.abstracteng | Synchronization is an omnipresent
phenomenon in the dynamics of complex neuronal networks, emerging
between single neurons as the simultaneous generation of action
potentials and on larger spatial scales in the collective
oscillations of neuronal ensembles. Synchronized neuronal activity
is connected to various brain functions, neuronal processing and
coding but is also associated with brain diseases. Several
regulatory mechanism in the brain act locally by changing the
dynamical properties of individual neurons or their synaptic
connections. Understanding how local properties affect or even
control the collective synchronization dynamics thus may provide
helpful insights for the study of e.g. pathological synchronization
or information transmission in the brain. In this dissertation, we
theoretically and experimentally study how local properties of
neurons or groups of neurons affect network wide synchronization,
dynamic grouping and information routing. First, we propose and
derive a general model of pulse-coupled neuronal threshold units
with a partial reset that captures the response of neurons to
supra-threshold stimulation. We analytically show that this partial
reset controls a sequence of desynchronizing bifurcations that
destabilize synchronized groups of neurons in the collective
network dynamics. Moreover, we develop a general mathematical
formalism to study the phase space structure of pulse-coupled units
with delayed interactions and reveal that the partial reset
controls a novel type of bifurcation scenario from unstable
attractor networks prevalent in units with delayed pulse-coupling
to heteroclinic switching dynamics. Second, we show that the
excitability type of neurons, i.e. their intrinsic characteristic
dynamics of generating action potentials, can be changed
dynamically. For the general class of conductance based neuron
models we analytically derive the bifurcation structure of the
neuronal excitability transition and show that it can be induced by
a change in neuronal morphology or in leak conductance. Using
dynamic patch clamp experiments we confirm the main theoretical
predictions, including a qualitative change in the relation between
input current to output spike rate, a transition from integration
to resonance properties and a region of bistable dynamics. The
results indicate that synaptic activity is sufficient to
dynamically induce this neuronal excitability switch, thereby
providing a flexible mechanism for the dynamic control of
synchronization and grouping of neurons in the collective network
dynamics. Third, we study the impact of local changes on the
information flow in neuronal networks undergoing collective
neuronal oscillations. For the general class of stochastic
phase-reduced oscillator networks we derive expressions for the
delayed mutual information between clusters as a function of the
underlying network structure. We use this theory to reveal how
information can be rerouted dynamically by switching between
different dynamical states. In hierarchical clustered networks we
further show how local changes within a group of neurons control
the global inter-cluster information flow. Finally, we confirm
these findings in a more biophysical realistic network model of
spiking neurons undergoing collective gamma oscillations and extend
the results to information transfer in the precisely timed spike
patterns. | de |
dc.contributor.coReferee | Kree, Reiner Prof. Dr. | de |
dc.subject.topic | Physics | de |
dc.subject.ger | Synchronisation | de |
dc.subject.ger | neuronale Erregbarkeit | de |
dc.subject.ger | Informationsfluss | de |
dc.subject.ger | neuronale Oszillationen | de |
dc.subject.ger | puls-gekopplete Oszillatoren | de |
dc.subject.ger | Phasen-Oszillatoren | de |
dc.subject.ger | dynamic clamp | de |
dc.subject.ger | Informationsleitung | de |
dc.subject.ger | modulare Netzwerke | de |
dc.subject.eng | synchronization | de |
dc.subject.eng | neuronal excitability | de |
dc.subject.eng | information flow | de |
dc.subject.eng | neuronal oscillations | de |
dc.subject.eng | pulse-coupled oscillators | de |
dc.subject.eng | phase oscillators | de |
dc.subject.eng | dynamic clamp | de |
dc.subject.eng | dynamic grouping | de |
dc.subject.eng | information routing | de |
dc.subject.eng | modular networks | de |
dc.subject.bk | 33.10 | de |
dc.subject.bk | 30.20 | de |
dc.subject.bk | 42.12 | de |
dc.identifier.urn | urn:nbn:de:gbv:7-webdoc-3716-7 | de |
dc.identifier.purl | webdoc-3716 | de |
dc.affiliation.institute | Fakultät für Physik | de |
dc.identifier.ppn | 737899050 | de |