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2017-09-21Dissertation DOI: 10.18452/18391
Information transmission by the synchronous activity of neuronal populations
dc.contributor.authorKruscha, Alexandra
dc.date.accessioned2017-09-21T08:33:45Z
dc.date.available2017-09-21T08:33:45Z
dc.date.issued2017-09-21
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/19068
dc.description.abstractSensorische Nervenzellen kodieren Informationen über die Umwelt mittels elektrischer Impulse, sogenannte Aktionspotentiale oder Spikes. Diese werden weitergeleitet zu postsynaptischen Neuronen im zentralen Nervensystem, welche unterschiedliche Auslesestrategien verwenden. Integratorzellen summieren alle ankommenden Aktionspotentiale auf, wodurch sie die Gesamtaktivität einer präsynaptischen Population messen. Koinzidenzdetektoren hingegen, werden nur durch das synchrone Feuern der zuführenden Neuronenpopulation aktiviert. Die grundlegende Frage dieser Dissertation lautet: Welche Information eines zeitabhängigen Signals kodieren die synchronen Spikes einer Neuronenpopulation im Vergleich zu der Summe all ihrer Aktionspotentiale? Hierbei verwenden wir die Theorie stochastischer Prozesse: wir berechnen Spektralmaße, die es ermöglichen Aussagen darüber zu treffen welche Frequenzkomponenten eines Signals vorwiegend transmittiert werden. Im Gegensatz zu früheren Studien, verstehen wir unter einem synchronen Ereignis nicht zwangsläufig, dass die gesamte Population simultan feuert, sondern, dass ein minimaler Anteil („Synchronizitätsschranke") gleichzeitig aktiv ist. Unsere Analyse zeigt, dass die synchrone Populationsaktivität als ein Bandpass-Informationsfilter agieren kann: die synchronen Spikes kodieren hauptsächlich schnelle Signalanteile. Damit stellt die Selektion simultaner Neuronenaktivität ein potentielles Mittel dar um gleichzeitig anwesende, konkurrierende Signale voneinander zu trennen. Dabei hängen die genauen Charakteristika der Informationsfilterung ausschlaggebend von der Synchronizitätsschwelle ab. Insbesondere zeigt sich, dass eine Symmetrie in der Schwelle vorliegt,die die Äquivalenz der Kodierungseigenschaften von synchronem Feuern und synchronem Schweigen offenlegt. Unsere analytischen Ergebnisse testen wir mittels numerischer Simulationen und vergleichen sie mit Experimenten am schwach elektrischen Fisch.ger
dc.description.abstractPopulations of sensory neurons encode information about the environment into electrical pulses, so called action potentials or spikes. Neurons in the brain process these pulses further by using different readout strategies. Integrator cells sum up all incoming action potentials and are thus sensitive to the overall activity of a presynaptic population. Coincidence detectors, on the other hand, are activated by the synchronous firing of the afferent population. The main question of this thesis is: What information about a common time-dependent stimulus is encoded in the synchronous spikes of a neuronal population in comparison to the sum of all spikes? We approach this question within the framework of spectral analysis of stochastic processes, which allows to assess which frequency components of a signal are predominantly encoded. Here, in contrast to earlier studies, a synchronous event does not necessarily mean that all neurons of the population fire simultaneously, but that at least a prescribed fraction ('synchrony threshold') needs to be active within a small time interval. We derive analytical expressions of the correlation statistics which are compared to numerical simulations and experiments on weakly electric fish. We show that the information transmission of the synchronous output depends highly on the synchrony threshold. We uncover a symmetry in the synchrony threshold, unveiling the similarity in the encoding capability of the common firing and the common silence of a population. Our results demonstrate that the synchronous output can act as a band-pass filter of information, i.e. it extracts predominantly fast components of a stimulus. If signals in different frequency regimes are concurrently present, the selection of synchronous firing events can thus be a tool to separate these signals.eng
dc.language.isoeng
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin
dc.rightsCC0 1.0 Universell
dc.rightsNamensnennung-Keine Bearbeitung 3.0 Deutschland
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de/
dc.subjectSynchrone Neuronenaktivitätger
dc.subjectstochastische Neuronenmodelleger
dc.subjectKorrelationsanalyseger
dc.subjectSchwach elektrischer Fischger
dc.subjectsynchronous activityeng
dc.subjectstochastic neuron modeleng
dc.subjectcorrelation statisticseng
dc.subjectweakly electric fisheng
dc.subject.ddc539 Moderne Physik
dc.titleInformation transmission by the synchronous activity of neuronal populations
dc.typedoctoralThesis
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-110-18452/19068-1
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/18391
dc.date.accepted2017-05-22
dc.contributor.refereeLindner, Benjamin
dc.contributor.refereeNawrot, Martin
dc.contributor.refereeMaler, Leonard
dc.subject.rvkWW 3880
local.edoc.pages131
local.edoc.type-nameDissertation
local.edoc.institutionMathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät

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