A Network Model Reveals That the Experimentally Observed Switch of the Granule Cell Phenotype During Epilepsy Can Maintain the Pattern Separation Function of the Dentate Gyrus
A Network Model Reveals That the Experimentally Observed Switch of the Granule Cell Phenotype During Epilepsy Can Maintain the Pattern Separation Function of the Dentate Gyrus
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网络模型揭示实验观察到的癫痫期间颗粒细胞表型的转换可以维持齿状回的模式分离功能
DOI：
10.1007/978-3-319-99103-0_23
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发表时间：
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期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Wolfart J
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Hanuschkin A;Yim MY;Wolfart J
该模型是一个基于电导的脑回路神经网络模型，被认为参与海马记忆获取过程中的模式分离：齿状回（DG）。在本章中，我们将解释模式分离的概念以及如何在我们的模型中对其进行测试。我们的假设是，实验约束的神经元固有特性的稳态适应可以恢复DG网络的模式分离能力，如果它在癫痫兴奋性期间丢失（Stegen et al. 2009; Young et al. 2009; Yim et al. 2015）。
The model is a conductance-based neural network model of the brain circuit thought to be involved in pattern separation during hippocampal memory acquisition: the dentate gyrus (DG). In this chapter we explain the concepts of pattern separation and how it was tested in our model. Our hypothesis is that experimentally constrained homeostatic adaptations of intrinsic neuronal properties can restore the pattern separation ability of the DG network, if it was lost during epileptic excitability (Stegen et al. 2009; Young et al. 2009; Yim et al. 2015).
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