Каскад добавления периода в модели нейрон-глиального взаимодействия
- Авторы: Барабаш Н.В.1,2
-
Учреждения:
- Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского
- Волжский государственный университет водного транспорта
- Выпуск: Том 18, № 4 (2023)
- Страницы: 840-843
- Раздел: Материалы конференции
- Статья получена: 15.11.2023
- Статья одобрена: 20.11.2023
- Статья опубликована: 15.12.2023
- URL: https://genescells.ru/2313-1829/article/view/623431
- DOI: https://doi.org/10.17816/gc623431
- ID: 623431
Цитировать
Полный текст
![Открытый доступ](https://genescells.ru/lib/pkp/templates/images/icons/text_open.png)
![Доступ закрыт](https://genescells.ru/lib/pkp/templates/images/icons/text_unlock.png)
![Доступ закрыт](https://genescells.ru/lib/pkp/templates/images/icons/text_lock.png)
Аннотация
В докладе рассматривается система четырёх обыкновенных дифференциальных уравнений, моделирующая динамику нейрон-глиальной сети в приближении среднего поля [1, 2]:
(τÉ=–E+α ln(1+e1/α(JuxE+I0)),
x=(1–x)/τD–uxE, (1)
=U(y)–u/τF+U(y)(1–u)E,
=–y/τy+βσ(x),
где E(t) — средняя активность; x(t) — доля доступного нейротрансмиттера, высвобождаемого в синаптическую щель с вероятностью u(t); y(t) — доля глиатрансмиттера, высвобождаемого астроцитом. Сигмоидальные функции U(y) и σ(x) отвечают изменению базового уровня вероятности u(t) при высвобождении глиатрансмиттера и активации астроцита при высвобождении нейротрансмиттера соответственно. Параметр I0 <0 соответствует входному тормозящему току и в данной работе выбран в качестве бифуркационного параметра. Остальные параметры положительны и фиксированы. Вид функций, значения параметров, а также подробное описание модели см. в работах [1, 2].
При U(x)=const первые три уравнения в системе (1) представляют собой модель Цодыкса–Маркрама, которая описывает явление кратковременной синаптической пластичности [1]. В работе [2] эта модель была дополнена четвёртым уравнением для y, посредством которого было введено влияние астроцитов согласно концепции трёхчастного синапса [3].
Модель (1) демонстрирует большой набор динамических режимов: от покоя и регулярной тонической активности до хаотической пачечной активности. Им соответствуют такие притягивающие множества в фазовом пространстве, как устойчивые состояния равновесия, предельные циклы периода 1, предельные циклы любого периода n∈N и хаотические аттракторы. Изменение параметра I0 приводит к бифуркациям этих множеств — исчезновению (или потере устойчивости) одних аттракторов и рождению других, что и определяет смену динамического режима. Таким образом, с точки зрения динамики основной интерес представляют бифуркационные условия и характер родившихся аттракторов.
В докладе численно получена последовательность бифуркаций в системе (1), соответствующая переходу от тонической активности к пачечной с последующим изменением её характера. В частности, показано, что увеличение числа спайков в одной пачке определено каскадом добавления периода (period adding), в котором предельный цикл периода n теряет устойчивость и место «главного» аттрактора занимает родившийся ранее устойчивый цикл периода n+1. Этот каскад заканчивается исчезновением орбиты бесконечного периода в результате бифуркации двойного предельного цикла (седло-узловой бифуркации циклов) и рождением устойчивого цикла периода 1.
Основные свойства каскада были воспроизведены в построенном нами модельном одномерном кусочно-гладком отображении:
где z∈R1, μ — бифуркационный параметр. Полученные для отображения результаты указывают на то, что изменение пачки при увеличении тока I0 в модели (1) может сопровождаться появлением и исчезновением квазистранных аттракторов (квазиаттракторов), т.е. хаотическим поведением.
Ключевые слова
Полный текст
В докладе рассматривается система четырёх обыкновенных дифференциальных уравнений, моделирующая динамику нейрон-глиальной сети в приближении среднего поля [1, 2]:
(τÉ=–E+α ln(1+e1/α(JuxE+I0)),
x=(1–x)/τD–uxE, (1)
=U(y)–u/τF+U(y)(1–u)E,
=–y/τy+βσ(x),
где E(t) — средняя активность; x(t) — доля доступного нейротрансмиттера, высвобождаемого в синаптическую щель с вероятностью u(t); y(t) — доля глиатрансмиттера, высвобождаемого астроцитом. Сигмоидальные функции U(y) и σ(x) отвечают изменению базового уровня вероятности u(t) при высвобождении глиатрансмиттера и активации астроцита при высвобождении нейротрансмиттера соответственно. Параметр I0 <0 соответствует входному тормозящему току и в данной работе выбран в качестве бифуркационного параметра. Остальные параметры положительны и фиксированы. Вид функций, значения параметров, а также подробное описание модели см. в работах [1, 2].
При U(x)=const первые три уравнения в системе (1) представляют собой модель Цодыкса–Маркрама, которая описывает явление кратковременной синаптической пластичности [1]. В работе [2] эта модель была дополнена четвёртым уравнением для y, посредством которого было введено влияние астроцитов согласно концепции трёхчастного синапса [3].
Модель (1) демонстрирует большой набор динамических режимов: от покоя и регулярной тонической активности до хаотической пачечной активности. Им соответствуют такие притягивающие множества в фазовом пространстве, как устойчивые состояния равновесия, предельные циклы периода 1, предельные циклы любого периода n∈N и хаотические аттракторы. Изменение параметра I0 приводит к бифуркациям этих множеств — исчезновению (или потере устойчивости) одних аттракторов и рождению других, что и определяет смену динамического режима. Таким образом, с точки зрения динамики основной интерес представляют бифуркационные условия и характер родившихся аттракторов.
В докладе численно получена последовательность бифуркаций в системе (1), соответствующая переходу от тонической активности к пачечной с последующим изменением её характера. В частности, показано, что увеличение числа спайков в одной пачке определено каскадом добавления периода (period adding), в котором предельный цикл периода n теряет устойчивость и место «главного» аттрактора занимает родившийся ранее устойчивый цикл периода n+1. Этот каскад заканчивается исчезновением орбиты бесконечного периода в результате бифуркации двойного предельного цикла (седло-узловой бифуркации циклов) и рождением устойчивого цикла периода 1.
Основные свойства каскада были воспроизведены в построенном нами модельном одномерном кусочно-гладком отображении:
где z∈R1, μ — бифуркационный параметр. Полученные для отображения результаты указывают на то, что изменение пачки при увеличении тока I0 в модели (1) может сопровождаться появлением и исчезновением квазистранных аттракторов (квазиаттракторов), т.е. хаотическим поведением.
ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ
Источник финансирования. Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (проект № 22-12-00348).
Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.
Об авторах
Н. В. Барабаш
Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского; Волжский государственный университет водного транспорта
Автор, ответственный за переписку.
Email: barabash@itmm.unn.ru
Россия, Нижний Новгород; Нижний Новгород
Список литературы
- Cortes J.M., Desroches M., Rodrigues S., et al. Short-term synaptic plasticity in the deterministic Tsodyks–Markram model leads to unpredictable network dynamics // Proc Natl Acad Sci U S A. 2013. Vol. 110, N 41. P. 16610–16615. doi: 10.1073/pnas.1316071110
- Barabash N., Levanova T., Stasenko S. Rhythmogenesis in the mean field model of the neuron–glial network // Eur Phys J Spec Top. 2023. Vol. 232. P. 529–534. doi: 10.1140/epjs/s11734-023-00778-9
- Gordleeva S., Stasenko S., Semyanov A., et al. Bi-directional astrocytic regulation of neuronal activity within a network // Front Comput Neurosci. 2012. Vol. 6. P. 92. doi: 10.3389/fncom.2012.00092
Дополнительные файлы
![](/img/style/loading.gif)