Minimal conductance-based model of auditory coincidence detector neurons.
Minimal conductance-based model of auditory coincidence detector neurons.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0122796
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Kretzberg J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ashida G;Funabiki K;Kretzberg J
声音定位是多种动物的基本感觉功能。耳间时间差（ITD）是声音定位的重要线索，在听觉脑干中计算。在我们以前的建模研究中，我们引入了一个两室Hodgkin-Huxley型模型，以研究细胞和突触特化如何有助于仓鸮的听觉重合检测器神经元的精确ITD计算。虽然我们的模型成功地再现了在体内观察到的基本生理特性，但由于存在许多非线性变量，因此不适合用于数学分析和大规模模拟。在本研究中，我们减少了我们的前模型分为三种类型的电导为基础的集成和火灾（IF）模型。我们测试他们的电生理特性，使用数据发表在体内和体外研究。他们的鲁棒性参数变化和计算效率也检查。我们的数值结果表明，单室主动IF模型是上级优于其他简化模型的生理再现性和计算性能。该模型将允许未来的理论研究使用更严格的数学分析和网络模拟。
Sound localization is a fundamental sensory function of a wide variety of animals. The interaural time difference (ITD), an important cue for sound localization, is computed in the auditory brainstem. In our previous modeling study, we introduced a two-compartment Hodgkin-Huxley type model to investigate how cellular and synaptic specializations may contribute to precise ITD computation of the barn owl's auditory coincidence detector neuron. Although our model successfully reproduced fundamental physiological properties observed in vivo, it was unsuitable for mathematical analyses and large scale simulations because of a number of nonlinear variables. In the present study, we reduce our former model into three types of conductance-based integrate-and-fire (IF) models. We test their electrophysiological properties using data from published in vivo and in vitro studies. Their robustness to parameter changes and computational efficiencies are also examined. Our numerical results suggest that the single-compartment active IF model is superior to other reduced models in terms of physiological reproducibility and computational performance. This model will allow future theoretical studies that use more rigorous mathematical analysis and network simulations.
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DOI：
10.1044/1092-4388(2002/100
发表时间：
2002-12-01
影响因子：
2.6
作者：
Boettcher, FA
通讯作者：
Boettcher, FA
DOI：
10.1137/120883657
发表时间：
2013
期刊：
SIAM journal on scientific computing : a publication of the Society for Industrial and Applied Mathematics
影响因子：
--
作者：
Börgers C;Nectow AR
通讯作者：
Nectow AR
影响因子：
7.8
作者：
BUGMANN, G
通讯作者：
BUGMANN, G
影响因子：
2.5
作者：
Ashida, Go;Abe, Kousuke;Konishi, Masakazu
通讯作者：
Konishi, Masakazu
DOI：
10.1523/jneurosci.6154-08.2009
发表时间：
2009-06-24
期刊：
The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience
影响因子：
--
作者：
Carr CE;Soares D;Smolders J;Simon JZ
通讯作者：
Simon JZ