Synchronous behaviour in network model based on human cortico-cortical connections

Autor(es):Mostrar menos -

Protachevicz, P. R. ^[1] ; Borges, R. R. ^[2] ; Reis, A. S. ^[3] ; Borges, F. S. ^[4] ; Iarosz, K. C. ^{[5, 6, 7]} ; Caldas, I. L. ^[7] ; Lameu, E. L. ^{[5, 8]} ; Macau, E. E. N. ^{[9, 8]} ; Viana, R. L. ^[3] ; Sokolov, I. M. ^[5] ; Ferrari, F. A. S. ^[10] ; Kurths, I ^{[5, 6]} ; Batista, A. M. ^{[6, 11, 1]} ; Lo, C-Y ^[12] ; He, Y. ^{[13, 14, 15]} ; Lin, C-P ^[16]

Afiliação do(s) autor(es):Mostrar menos -

^[1] Univ Estadual Ponta Grossa, Ponta Grossa, Graduat Sci Program Phys, Ponta Grossa, PR - Brazil

^[2] Univ Tecnol Fed Parana, Dept Math, Apucarana, PR - Brazil

^[3] Univ Fed Parana, Dept Phys, Curitiba, PR - Brazil

^[4] Fed Univ ABC, Ctr Math Computat & Cognit, Sao Bernardo Do Campo, SP - Brazil

^[5] Humboldt Univ, Dept Phys, Berlin - Germany

^[6] Potsdam Inst Climate Impact Res, Potsdam - Germany

^[7] Univ Sao Paulo, Inst Phys, Sao Paulo, SP - Brazil

^[8] Natl Inst Space Res, Sao Jose Dos Campos, SP - Brazil

^[9] Univ Fed Sao Paulo, Sao Jose Dos Campos, SP - Brazil

^[10] Fed Univ Vales Jequitinhonha & Macuri, Inst Engn Sci & Technol, Janauba, MG - Brazil

^[11] Univ Estadual Ponta Grossa, Dept Math & Stat, Ponta Grossa, PR - Brazil

^[12] Fudan Univ, Inst Sci & Technol Brain Inspired Intelligence, Shanghai - Peoples R China

^[13] Beijing Normal Univ, Natl Key Lab Cognit Neurosci & Learning, Beijing - Peoples R China

^[14] Beijing Normal Univ, Beijing Key Lab Brain Imaging & Connect, Beijing - Peoples R China

^[15] Beijing Normal Univ, IDG McGovern Inst Brain Res, Beijing - Peoples R China

^[16] Natl Yang Ming Univ, Inst Neurosci, Taipei - Taiwan

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: Physiological Measurement; v. 39, n. 7 JUL 2018.
• Citações Web of Science: 5

Resumo

Objective: We consider a network topology according to the cortico-cortical connection network of the human brain, where each cortical area is composed of a random network of adaptive exponential integrate-and-fire neurons. Approach: Depending on the parameters, this neuron model can exhibit spike or burst patterns. As a diagnostic tool to identify spike and burst patterns we utilise the coefficient of variation of the neuronal inter-spike interval. Main results: In our neuronal network, we verify the existence of spike and burst synchronisation in different cortical areas. Significance: Our simulations show that the network arrangement, i.e. its rich-club organisation, plays an important role in the transition of the areas from desynchronous to synchronous behaviours. (AU)

• Processo FAPESP: 15/50122-0 - Fenômenos dinâmicos em redes complexas: fundamentos e aplicações
• Beneficiário: Elbert Einstein Nehrer Macau
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Processo FAPESP: 16/23398-8 - Plasticidade sináptica em redes neuronais com atraso
• Beneficiário: Ewandson Luiz Lameu
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 11/19296-1 - Dinâmica não linear
• Beneficiário: Iberê Luiz Caldas
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Processo FAPESP: 17/20920-8 - Plasticidade em redes neuronais
• Beneficiário: Kelly Cristiane Iarosz
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 15/07311-7 - Comportamento dinâmico de redes neurais
• Beneficiário: Kelly Cristiane Iarosz
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 17/13502-5 - Sincronização em redes com atraso e plasticidade sináptica
• Beneficiário: Ewandson Luiz Lameu
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 17/18977-1 - Análise da Contribuição das Sinapses Elétricas na Sicronização Neuronal
• Beneficiário: Fernando da Silva Borges
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado