Resultados de la simulación de una red
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Resultados de la simulación de una red. // COMPILACION : gcc dynamics.c -o xdynamics -lm -Wall -g // EJECUCION : ./ xdynamics. La dinámica. Dinámica del potencial. Modelo COBA ( Conductance BAsed ). Modelo CUBA ( Current BAsed ).

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Presentation Transcript


Resultados de la simulación de una red


// COMPILACION:

gccdynamics.c-o xdynamics-lm -Wall -g

// EJECUCION:

./xdynamics


La dinámica

Dinámica del potencial

Modelo COBA (ConductanceBAsed)

Modelo CUBA (CurrentBAsed)

Dinámica de las conductancias (corrientes)


Explorando algunas propiedades de la red

TP Vogels, LF Abbott - Journal of Neuroscience 25: 10786, 2005


TP Vogels, LF Abbott - Journal of Neuroscience 25: 10786, 2005


Traza del potencial de membrana de una neurona

Vth = -50 mVVrest=Vreset= -60 mV


Detalle de la traza anterior

dt=0.1 ms


Distribución de la media temporal del potencial de membrana en la población


Notar que las corrientes excitadoras e inhibidoras presentan un cierto grado de balance


Distribución del CV en la población

La irregularidad de los disparos es grande debido al balance


Notar que el rate de la población está en un régimen estacionario, presentando fluctuaciones alrededor de una media

En la simulación no se han realizado “trials”, aquí el promedio se efectúa sobre las neuronas de la población


Distribución de la media temporal de la frecuencia de disparo en la población


Cálculo del CV

Durante la simulación:

Dentro del if:

if (V[i]>VTh){

Evaluamos:

ISI = tRunning - t_previous_spike[i];

// "ISI": ms. "t_previous_spike": el tiempo del spike previo de la neurona i

NetISI += ISI; // Para evaluar la media, en toda la red, de las cantidades ISI

FirstMoment_ISI[i] += ISI;

SecondMoment_ISI[i] += ISI*ISI; //To compute theISI's CV


Al final de la simulación:

//---------- CV

Num_bins_CV_histogram = 30;

CVHistogram = calloc(Num_bins_CV_histogram, sizeof(double));

for (i_bin=0; i<Num_bins_CV_histogram; i_bin++) CVHistogram[i_bin] = 0.0;

Max = 3.;

bin_CV = Max/((double) Num_bins_CV_histogram);

meanCV = 0.;

failure = 0.; //to count the number of cells that did not produce spikes

//those are simply not included in the statistics


for (i=0; i<cells; i++){

if(spike_counter[i] > 1){

FirstMoment_ISI[i] /= spike_counter[i];

SecondMoment_ISI[i] /= spike_counter[i];

SD_ISI = pow( (SecondMoment_ISI[i] - FirstMoment_ISI[i]*FirstMoment_ISI[i]), 0.5);

CV = SD_ISI/FirstMoment_ISI[i];

meanCV += CV;

iHist = (int) (CV/bin_CV);

if (iHist >= Num_bins_CV_histogram) iHist= Num_bins_CV_histogram - 1;

CVHistogram[iHist] += 1.0;

}else{ failure++; }

}


//---------- CV (normalizacion)

norm = 0.0;

for (i_bin=0; i_bin<Num_bins_CV_histogram; i_bin++) norm+= CVHistogram[i_bin];

for (i_bin=0; i_bin<Num_bins_CV_histogram; i_bin++) {

CVHistogram[i_bin] /= norm;

fprintf(CV_histogram_File, "%lf %lf \n", i_bin*bin_CV, CVHistogram[i_bin] ) ;

}

meanCV /= (double) (cells-failure);

fprintf(Output_File, "\n Population mean of the CV = %lf \n", meanCV) ;


Similarmente para V, al final de la simulación:

//---------- V (solo normalizacion)

norm = 0.0;

for (i_bin=0; i_bin<Num_bins_V_histogram; i_bin++) norm += VHistogram[i_bin];

for (i_bin=0; i_bin<Num_bins_V_histogram; i_bin++) {

VHistogram[i_bin] /= norm;

fprintf(V_histogram_File, "%lf %lf \n", Min_V + i_bin*bin_V, VHistogram[i_bin] );

//"bin_V" isalreadygiven in physicalunits (mV)

}


fin


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