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Plasticidade sináptica num modelo estocástico de redes de neurônios

Processo: 15/10785-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de setembro de 2015
Vigência (Término): 30 de abril de 2017
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística
Pesquisador responsável:Jefferson Antonio Galves
Beneficiário:Guillem Via Rodriguez
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/07699-0 - Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática - NeuroMat, AP.CEPID
Assunto(s):Plasticidade neuronal

Resumo

O artigo Galves e Loecherbach (2013) introduziu um novo modelo estocástico para redes de neurônios. Trata-se de um sistema com um conjunto enumerável de cadeias estocásticas com memória de alcance variável interagindo entre si. Este modelo é suficientemente simples para poder ser estudado matematicamente e suficientemente rico para descrever de maneira realista fenômenos neurobiológicos. No entanto, uma clara lacuna do modelo é o fato dele não incorporar a noção de plasticidade sináptica. Em termos matemáticos isto significa que no modelo os pesos sinápticos permanecem constantes ao longo do tempo. Sabe-se experimentalmente que os pesos sinápticos mudam em função da atividade do sistema. Completar esta lacuna do modelo e estudar suas conseqüências no comportamento do sistema é o principal objetivo deste projeto.O quadro neurobiológico no qual este projeto se insere é o seguinte. Uma das principais questões ainda em aberto na neurociência é como os neurônios enviam e transmitem informações entre si. Plasticidade sináptica, a capacidade das sinapses (ligações entre os neurônios) de mudar como resultado da atividade neuronal, parece ter um papel importante nesta atividade. Neste projeto nos interessamos pela plasticidade sináptica dependente do instante de ocorrência do disparo, chamada em inglês de spike-time-dependent plasticity (STDP). Este projeto tem o objetivo de enfrentar o problema biológico mencionado acima. As extensões propostas serão aplicadas no modelo introduzido por Galves e Loecherbach (2013). Nosso projeto será desenvolvido em estreita ligação com resultados experimentais disponíveis e utilizando o quadro conceitual matemático desenvolvido pela equipe NeuroMat.

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
PECHERSKY, EUGENE; VIA, GUILLEM; YAMBARTSEV, ANATOLY. Stochastic Ising model with plastic interactions. Statistics & Probability Letters, v. 123, p. 100-106, APR 2017. Citações Web of Science: 0.

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