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Noise-induced interspike interval correlations and spike train regularization in spike-triggered adapting neurons

机译：尖峰间隔相关性和尖峰触发的适应神经元的噪声诱导的间隔相关性和尖峰列车正则化

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摘要

Spike generation in neurons produces a temporal point process, whose statistics is governed by intrinsic phenomena and the external incoming inputs to be coded. In particular, spike-evoked adaptation currents support a slow temporal process that conditions spiking probability at the present time according to past activity. In this work, we study the statistics of interspike interval correlations arising in such non-renewal spike trains, for a neuron model that reproduces different spike modes in a small adaptation scenario. We found that correlations are stronger as the neuron fires at a particular firing rate, which is defined by the adaptation process. When set in a subthreshold regime, the neuron may sustain this particular firing rate, and thus induce correlations, by noise. Given that, in this regime, interspike intervals are negatively correlated at any lag, this effect surprisingly implies a reduction in the variability of the spike count statistics at a finite noise intensity. Copyright (C) EPLA, 2016
机译：神经元中的尖峰生成产生了一个时间点过程，其统计数据受到内在现象和要编码的外部传入输入。特别地，尖峰诱发的适应电流支持根据过去的活性在当前时间的尖峰概率来支持慢的时间过程。在这项工作中，我们研究了这种非更新尖峰列车中出现的间隙间隔相关的统计数据，用于在小适应场景中再现不同尖峰模式的神经元模型。我们发现，随着神经元以特定的射击率发射，相关性更强，这由适应过程定义。当在亚阈值制度中设置时，神经元可以维持这种特定的射击率，从而通过噪声引起相关性。鉴于在该制度中，在任何滞后，间隙间隔是负相关的，这种效果令人惊讶地意味着在有限噪声强度下尖峰计数统计的可变性降低。版权所有（c）epla，2016

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  • 来源
    《EPL》 |2016年第6期|共7页
  • 作者

    Urdapilleta Eugenio;

  • 作者单位

    Ctr Atom Bariloche Div Fis Estadist &

    Interdisciplinaria Ave E Bustillo Km 9-500 RA-8400 San Carlos De Bariloche Rio Negro Argentina;

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  • 正文语种 eng
  • 中图分类 物理学;
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