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Parameter estimation for bursting neural models

机译：突发神经模型的参数估计

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This paper presents work on parameter estimation methods for bursting neural models. In our approach we use both geometrical features specific to bursting, as well as general features such as periodic orbits and their bifurcations. We use the geometry underlying bursting to introduce defining equations for burst initiation and termination, and restrict the estimation algorithms to the space of bursting periodic orbits when trying to fit periodic burst data. These geometrical ideas are combined with automatic differentiation to accurately compute parameter sensitivities for the burst timing and period. In addition to being of inherent interest, these sensitivities are used in standard gradient-based optimization algorithms to fit model burst duration and period to data. As an application, we fit Butera et al.'s (Journal of Neurophysiology 81, 382-397, 1999) model of preBotzinger complex neurons to empirical data both in control conditions and when the neuromodulator norepinephrine is added (Viemari and Ramirez, Journal of Neurophysiology 95, 2070-2082, 2006). The results suggest possible modula-tory mechanisms in the preBotzinger complex, including modulation of the persistent sodium current.
机译：本文介绍了用于突发神经模型的参数估计方法的工作。在我们的方法中，我们既使用了特定于爆发的几何特征，又使用了诸如周期性轨道及其分叉的一般特征。我们使用爆发基础的几何结构来引入定义突发爆发和终止的方程式，并在尝试拟合周期性爆发数据时将估计算法限制在爆发周期轨道的空间。这些几何构想与自动微分相结合，可以准确地计算出突发时间和周期的参数敏感性。除了固有的兴趣外，这些灵敏度还用于基于标准梯度的优化算法中，以使模型突发持续时间和周期适合数据。作为应用，我们在控制条件下和添加神经调节剂去甲肾上腺素时将ButBotzinger复杂前神经元的Butera等人（Journal of Neurophysiology 81，382-397，1999）模型拟合为经验数据（Viemari和Ramirez，Journal of神经生理学95，2070-2082，2006）。结果表明preBotzinger复合物中可能存在的调节机制，包括持续钠电流的调节。

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