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Control de ganancia

“Gain Modulation from Background Synaptic Input” F Chance, L Abbott & A Reyes Neuron, Vol 35, 773-782, 15 August 2002 http://www.neuron.org/content/article/fulltext?uid=PIIS0896627302008206. “Multiplicative Gain Changes Are Induced by Excitation or Inhibition Alone” B Murphy & K Miller

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Presentation Transcript

  1. “Gain Modulation from Background Synaptic Input” F Chance, L Abbott & A Reyes Neuron, Vol 35, 773-782, 15 August 2002 http://www.neuron.org/content/article/fulltext?uid=PIIS0896627302008206 “Multiplicative Gain Changes Are Induced by Excitation or Inhibition Alone” B Murphy & K Miller The Journal of Neuroscience 23(31):10040-10051, 003 http://www.jneurosci.org/cgi/content/full/23/31/10040 “Barrages of synaptic activity control the gain and sensitivity of cortical neurons” Y Shu, A Hasenstaub, M Badoual, T Bal & D McCormick The Journal of Neuroscience 23:10388-10401, 2003 Control de ganancia Bibliografía:

  2. Queremos responder a la pregunta: ¿Cómo interacciona una señal, dependiente de un parámetro sensorial s al cual la neurona es selectiva, con otra señal, independiente de la primera?

  3. ¿En qué problemas ocurren estas interacciones? Algunos ejemplos: Por la atención Por la posición de la cabeza Por la posición del cuerpo Por efecto de sustancias químicas

  4. Efecto de la atención sobre la respuesta C McAdams & J Maunsel J Neurosci 19: 431-441, 1999 paradigma: “Delayed Match-to-Sample”

  5. Registros en V4 Para una neurona Para una población de 197 neuronas McAdams & Maunsell, Figs 1, 2

  6. Registros en V1 McAdams & Maunsell, Fig 10

  7. En la corteza parietal DA-Fig 7.4

  8. Modulación de ganancia dependiente de la dirección de la mirada Corteza Parietal Posterior (área 7a) Las dos curvas de afinación a la posición de un esímulo luminoso corresponden a dos direcciones distintas de la mirada Aadaptado de: Brotchie et al., 1995; Badaptado de: Pouget & Sejnowski, 1995 DA-F7.6

  9. Propiedades de una señal neuronal • 1. La polarización. Se la controla con una corriente constante, I. • 2. La conductancia. Se la controla con una corriente –g(V-V0). • 3. Las señales son variables: se la controla con un modelo de ruido

  10. Modelos de RUIDO Por ejemplo: 1. Trenes de espigas de Poisson 2. Ruido blanco 3. Con diferentes tipos de correlaciones. RUIDO BLANCO: Ver las notas de la clase

  11. Modelo para el control de la ganancia B Murphy & K Miller J Neurosci 23:10040-10051, 2003 RUIDO BLANCO

  12. Control de la respuesta al contraste: Efecto de NMDA, AMPA, GABA_A & GABA_B Estimulación sensorial: Murphy & Miller, Fig 1

  13. Control por una señal constante Murphy & Miller, Fig 2

  14. Control de la respuesta a estímulos orientados Estimulación sensorial: Murphy & Miller, Fig 4

  15. Comportamiento de la neurona “Gain Modulation from Background Synaptic Input” F Chance, L Abbott & A Reyes Neuron, Vol 35, 773-782, 15 August 2002 Conrriente constante Conrriente con ruido

  16. A) Una neurona C) Otra neurona E) Misma neurona que en A. Curvas normalizadas

  17. 32 nS Cambio combinado: excitación e inhibicion en la misma proporción Cambio en la conductancia Cambio en el ruido Modulación de la ganancia

  18. Fin

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