Realizamos simulações computacionais de modelos da atividade elétrica de centros geradores de padrões para investigar o fato experimental de organismos vivos utilizarem neurônios caóticos para produzir padrões periódicos. Centros geradores de padrões biológicos produzem atividades motoras periódicas que devem ser robustas a pequenas flutuações das propriedades dos neurônios e sinapses, mas também flexíveis para permitir a neuromodulação do ritmo. Utilizamos principalmente dois modelos de atividade neural, um modelo fenomenológico do tipo Hindmarsh-Rose e um modelo baseado em condutâncias do tipo Hodgking-Huxley. Realizamos também experimentos com redes híbridas, conectando dois tipos de neurônios do gânglio estomatogástrico de crustáceos aos neurônios modelo, que confirmaram os resultados obtidos nas simulações. Observamos o comportamento das redes principalmente em função de dois parâmetros: um que controla a atividade intrínseca dos neurônios e outro que representa a condutância máxima das sinapses químicas usadas para formar a rede. As redes apresentam atividade robusta e flexível quando os neurônios que as compõem apresentam comportamento intrínseco entre rajadas e tônico. Esta é a região onde os neurônios modelo apresentam comportamento caótico, o que é uma evidência do motivo de se observar este tipo de comportamento em neurônios isolados do gânglio estomatogástrico dos crustáceos. Mostramos que o modelo tipo Hodgkin-Huxley, apesar de mais realista do ponto de vista eletrofisiológico, não apresenta um comportamento coletivo satisfatório em termos de flexibilidade e robustez. Os experimentos com redes híbridas evidenciaram como deveria ser modificado o modelo para que o comportamento coletivo fosse restaurado. Investigamos também outros aspectos da atividade neural: a obtenção de padrões oscilatórios com neurônios que não apresentam comportamento intrinsecamente oscilatório e a influência de perturbações causada por ruídos na atividade neural. / Realizamos simulações computacionais de modelos da atividade elétrica de centros geradores de padrões para investigar o fato experimental de organismos vivos utilizarem neurônios caóticos para produzir padrões periódicos. Centros geradores de padrões biológicos produzem atividades motoras periódicas que devem ser robustas a pequenas flutuações das propriedades dos neurônios e sinapses, mas também flexíveis para permitir a neuromodulação do ritmo. Utilizamos principalmente dois modelos de atividade neural, um modelo fenomenológico do tipo Hindmarsh-Rose e um modelo baseado em condutâncias do tipo Hodgking-Huxley. Realizamos também experimentos com redes híbridas, conectando dois tipos de neurônios do gânglio estomatogástrico de crustáceos aos neurônios modelo, que confirmaram os resultados obtidos nas simulações. Observamos o comportamento das redes principalmente em função de dois parâmetros: um que controla a atividade intrínseca dos neurônios e outro que representa a condutância máxima das sinapses químicas usadas para formar a rede. As redes apresentam atividade robusta e flexível quando os neurônios que as compõem apresentam comportamento intrínseco entre rajadas e tônico. Esta é a região onde os neurônios modelo apresentam comportamento caótico, o que é uma evidência do motivo de se observar este tipo de comportamento em neurônios isolados do gânglio estomatogástrico dos crustáceos. Mostramos que o modelo tipo Hodgkin-Huxley, apesar de mais realista do ponto de vista eletrofisiológico, não apresenta um comportamento coletivo satisfatório em termos de flexibilidade e robustez. Os experimentos com redes híbridas evidenciaram como deveria ser modificado o modelo para que o comportamento coletivo fosse restaurado. Investigamos também outros aspectos da atividade neural: a obtenção de padrões oscilatórios com neurônios que não apresentam comportamento intrinsecamente oscilatório e a influência de perturbações causada por ruídos na atividade neural. We have performed computational simulations of models of the neural electrical activity of central pattern generators in order to investigate the experimental fact that living organisms use chaotic neurons to produce periodic patterns. Biological central pattern generators produce periodic motor activity that must be robust to small fluctuacions in the neural and synaptic properties, but they must also be flexible to alow rhythm neuromodulation. We have used mainly two different models of neural activity, one phenomenological Hindmarsh-Rose type and another conductance based Hodgking-Huxley type. We have also performed experiments with hybrid networks, connecting two types crustacean stomatogastric ganglion neurons with the model neurons, which confirmed the results obtained with the simulations. We have simulated the network behavior as a function of two parameters: the maximal conductance of the chemical synapses by which neurons are connected and a parameter that controls the intrinsic behavior of the neurons. The networks present robust and flexible activity when the neurons have intrinsic beharior between bursting and tonic. This is the region in which model neurons present chaotic behavior, what is an evidence of why chaotic behavior takes place in isolated neurons from the stomatogastric ganglion (STG) of crustaceans. We have shown that the Hodgking-Huxley type model does not perform a satisfactory collective behavior in terms of flexibility and robustness, in spite of its electrophysiological realism. Experiments with hybrid networks showed how the model should be modified in order to restore the proper collective behavior. We have also investigated other aspects of the neural activity: the observation of oscillatory patterns in networks composed by neurons that are not endogenous bursters and the influence of perturbations in the neural activity caused by noize.

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Realizamos simulações computacionais de modelos da atividade elétrica de centros geradores de padrões para investigar o fato experimental de organismos vivos utilizarem neurônios caóticos para produzir padrões periódicos. Centros geradores de padrões biológicos produzem atividades motoras periódicas que devem ser robustas a pequenas flutuações das propriedades dos neurônios e sinapses, mas também flexíveis para permitir a neuromodulação do ritmo. Utilizamos principalmente dois modelos de atividade neural, um modelo fenomenológico do tipo Hindmarsh-Rose e um modelo baseado em condutâncias do tipo Hodgking-Huxley. Realizamos também experimentos com redes híbridas, conectando dois tipos de neurônios do gânglio estomatogástrico de crustáceos aos neurônios modelo, que confirmaram os resultados obtidos nas simulações. Observamos o comportamento das redes principalmente em função de dois parâmetros: um que controla a atividade intrínseca dos neurônios e outro que representa a condutância máxima das sinapses químicas usadas para formar a rede. As redes apresentam atividade robusta e flexível quando os neurônios que as compõem apresentam comportamento intrínseco entre rajadas e tônico. Esta é a região onde os neurônios modelo apresentam comportamento caótico, o que é uma evidência do motivo de se observar este tipo de comportamento em neurônios isolados do gânglio estomatogástrico dos crustáceos. Mostramos que o modelo tipo Hodgkin-Huxley, apesar de mais realista do ponto de vista eletrofisiológico, não apresenta um comportamento coletivo satisfatório em termos de flexibilidade e robustez. Os experimentos com redes híbridas evidenciaram como deveria ser modificado o modelo para que o comportamento coletivo fosse restaurado. Investigamos também outros aspectos da atividade neural: a obtenção de padrões oscilatórios com neurônios que não apresentam comportamento intrinsecamente oscilatório e a influência de perturbações causada por ruídos na atividade neural. / Realizamos simulações computacionais de modelos da atividade elétrica de centros geradores de padrões para investigar o fato experimental de organismos vivos utilizarem neurônios caóticos para produzir padrões periódicos. Centros geradores de padrões biológicos produzem atividades motoras periódicas que devem ser robustas a pequenas flutuações das propriedades dos neurônios e sinapses, mas também flexíveis para permitir a neuromodulação do ritmo. Utilizamos principalmente dois modelos de atividade neural, um modelo fenomenológico do tipo Hindmarsh-Rose e um modelo baseado em condutâncias do tipo Hodgking-Huxley. Realizamos também experimentos com redes híbridas, conectando dois tipos de neurônios do gânglio estomatogástrico de crustáceos aos neurônios modelo, que confirmaram os resultados obtidos nas simulações. Observamos o comportamento das redes principalmente em função de dois parâmetros: um que controla a atividade intrínseca dos neurônios e outro que representa a condutância máxima das sinapses químicas usadas para formar a rede. As redes apresentam atividade robusta e flexível quando os neurônios que as compõem apresentam comportamento intrínseco entre rajadas e tônico. Esta é a região onde os neurônios modelo apresentam comportamento caótico, o que é uma evidência do motivo de se observar este tipo de comportamento em neurônios isolados do gânglio estomatogástrico dos crustáceos. Mostramos que o modelo tipo Hodgkin-Huxley, apesar de mais realista do ponto de vista eletrofisiológico, não apresenta um comportamento coletivo satisfatório em termos de flexibilidade e robustez. Os experimentos com redes híbridas evidenciaram como deveria ser modificado o modelo para que o comportamento coletivo fosse restaurado. Investigamos também outros aspectos da atividade neural: a obtenção de padrões oscilatórios com neurônios que não apresentam comportamento intrinsecamente oscilatório e a influência de perturbações causada por ruídos na atividade neural. We have performed computational simulations of models of the neural electrical activity of central pattern generators in order to investigate the experimental fact that living organisms use chaotic neurons to produce periodic patterns. Biological central pattern generators produce periodic motor activity that must be robust to small fluctuacions in the neural and synaptic properties, but they must also be flexible to alow rhythm neuromodulation. We have used mainly two different models of neural activity, one phenomenological Hindmarsh-Rose type and another conductance based Hodgking-Huxley type. We have also performed experiments with hybrid networks, connecting two types crustacean stomatogastric ganglion neurons with the model neurons, which confirmed the results obtained with the simulations. We have simulated the network behavior as a function of two parameters: the maximal conductance of the chemical synapses by which neurons are connected and a parameter that controls the intrinsic behavior of the neurons. The networks present robust and flexible activity when the neurons have intrinsic beharior between bursting and tonic. This is the region in which model neurons present chaotic behavior, what is an evidence of why chaotic behavior takes place in isolated neurons from the stomatogastric ganglion (STG) of crustaceans. We have shown that the Hodgking-Huxley type model does not perform a satisfactory collective behavior in terms of flexibility and robustness, in spite of its electrophysiological realism. Experiments with hybrid networks showed how the model should be modified in order to restore the proper collective behavior. We have also investigated other aspects of the neural activity: the observation of oscillatory patterns in networks composed by neurons that are not endogenous bursters and the influence of perturbations in the neural activity caused by noize.

Die elektrische Signalverarbeitung in Nervenzellen basiert auf deren erregbarer Zellmembran. Üblicherweise wird angenommen, dass die in der Membran eingebetteten leitfähigen Ionenkanäle nicht auf direkte Art gekoppelt sind und dass die Kapazität des von der Membran gebildeten Kondensators konstant ist. Allerdings scheinen diese Annahmen nicht für alle Nervenzellen zu gelten. Im Gegenteil, verschiedene Ionenkanäle “kooperieren” und auch die Vorstellung von einer konstanten spezifischen Membrankapazität wurde kürzlich in Frage gestellt. Die Auswirkungen dieser Abweichungen auf die elektrischen Eigenschaften von Nervenzellen ist das Thema der folgenden kumulativen Dissertationsschrift. Im ersten Projekt wird gezeigt, auf welche Weise stark kooperative spannungsabhängige Ionenkanäle eine Form von zellulärem Kurzzeitspeicher für elektrische Aktivität bilden könnten. Solche kooperativen Kanäle treten in der Membran häufig in kleinen räumlich getrennte Clustern auf. Basierend auf einem mathematischen Modell wird nachgewiesen, dass solche Kanalcluster als eine bistabile Leitfähigkeit agieren. Die dadurch entstehende große Speicherkapazität eines Ensembles dieser Kanalcluster könnte von Nervenzellen für stufenloses persistentes Feuern genutzt werden -- ein Feuerverhalten von Nutzen für das Kurzzeichgedächtnis. Im zweiten Projekt wird ein neues Dynamic Clamp Protokoll entwickelt, der Capacitance Clamp, das erlaubt, Änderungen der Membrankapazität in biologischen Nervenzellen zu emulieren. Eine solche experimentelle Möglichkeit, um systematisch die Rolle der Kapazität zu untersuchen, gab es bisher nicht. Nach einer Reihe von Tests in Simulationen und Experimenten wurde die Technik mit Körnerzellen des *Gyrus dentatus* genutzt, um den Einfluss von Kapazität auf deren Feuerverhalten zu studieren. Die Kombination beider Projekte zeigt die Relevanz dieser oft vernachlässigten Facetten von neuronalen Membranen für die Signalverarbeitung in Nervenzellen. / Electrical signaling in neurons is shaped by their specialized excitable cell membranes. Commonly, it is assumed that the ion channels embedded in the membrane gate independently and that the electrical capacitance of neurons is constant. However, not all excitable membranes appear to adhere to these assumptions. On the contrary, ion channels are observed to gate cooperatively in several circumstances and also the notion of one fixed value for the specific membrane capacitance (per unit area) across neuronal membranes has been challenged recently. How these deviations from the original form of conductance-based neuron models affect their electrical properties has not been extensively explored and is the focus of this cumulative thesis. In the first project, strongly cooperative voltage-gated ion channels are proposed to provide a membrane potential-based mechanism for cellular short-term memory. Based on a mathematical model of cooperative gating, it is shown that coupled channels assembled into small clusters act as an ensemble of bistable conductances. The correspondingly large memory capacity of such an ensemble yields an alternative explanation for graded forms of cell-autonomous persistent firing – an observed firing mode implicated in working memory. In the second project, a novel dynamic clamp protocol -- the capacitance clamp -- is developed to artificially modify capacitance in biological neurons. Experimental means to systematically investigate capacitance, a basic parameter shared by all excitable cells, had previously been missing. The technique, thoroughly tested in simulations and experiments, is used to monitor how capacitance affects temporal integration and energetic costs of spiking in dentate gyrus granule cells. Combined, the projects identify computationally relevant consequences of these often neglected facets of neuronal membranes and extend the modeling and experimental techniques to further study them.