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首页> 外文期刊>Journal of Neuroscience Methods >An efficient method for studying short-term plasticity with random impulse train stimuli.
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An efficient method for studying short-term plasticity with random impulse train stimuli.

机译：研究随机脉冲列车刺激的短期可塑性的有效方法。

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In this article, we introduce an efficient method that models quantitatively nonlinear dynamics associated with short-term plasticity (STP) in biological neural systems. It is based on the Voterra-Wiener modeling approach adapted for special stimulus/response datasets. The stimuli are random impulse trains (RITs) of fixed amplitude and Poisson distributed, variable interimpulse intervals. The class of stimuli, we use can be viewed as a hybrid between the paired impulse approach (variable interimpulse interval between two input impulses) and the fixed frequency approach (impulses repeated at fixed intervals, varying in frequency from one stimulus dataset to the next). The responses are sequences of population spike amplitudes of variable size and are assumed to be contemporaneous with the corresponding impulses in the RITs they are evoked by. The nonlinear dynamics of the mechanisms underlying STP are captured by kernels used to create compact STP models with predictive capabilities. Compared to similarmethods in the literature, the method presented in this article provides a comprehensive model of STP with considerable improvement in prediction accuracy and requires shorter experimental data collection time.
机译：在本文中，我们介绍了一种有效的方法，该方法可以对生物神经系统中与短期可塑性（STP）相关的非线性动力学进行定量建模。它基于适用于特殊刺激/响应数据集的Voterra-Wiener建模方法。刺激是具有固定振幅和泊松分布的可变脉冲间隔的随机脉冲序列（RIT）。我们使用的刺激类别可以看作是成对的脉冲方法（两个输入脉冲之间可变的脉冲间间隔）和固定频率的方法（固定间隔重复的脉冲，从一个刺激数据集到下一个刺激数据集的频率变化）之间的混合体。 。响应是可变大小的种群尖峰幅度的序列，并假定与它们引起的RIT中的相应脉冲同时发生。 STP基础机制的非线性动力学由内核捕获，这些内核用于创建具有预测功能的紧凑型STP模型。与文献中的类似方法相比，本文介绍的方法提供了一种全面的STP模型，在预测精度上有相当大的提高，并且需要较短的实验数据收集时间。

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