Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-13T17:40:43Z No. of bitstreams: 1 NIVALDO ANTONIO PORTELA DE VASCONCELOS - TESE PPGCC 2010..pdf: 20480342 bytes, checksum: 82f77f75c6f1cf552f12520c132add82 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-13T17:40:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 NIVALDO ANTONIO PORTELA DE VASCONCELOS - TESE PPGCC 2010..pdf: 20480342 bytes, checksum: 82f77f75c6f1cf552f12520c132add82 (MD5) Previous issue date: 2010-11-25 / Capes / Apesar dos grandes avanços da neurociência, a codificação de objetos complexos,realizada por assembléias neuronais, ao nível telencefálico, permanece ainda não muito clara. Alguns trabalhos têm obtido sucesso utilizando a informação da ativação de conjuntos neuronais no córtex inferior temporal de primatas adultos. Nesta Tese, procuramos investigar a codificação para objetos complexos em ratos, durante a vigília, quando são observados conjuntos de neurônios de regiões primárias e do hipocampo. Como abordagem de análise, propôs-se a implementação de uma população de classificadores capaz de decidir entre as diferentes respostas neuronais, relativas aos estímulos provenientes de diferentes objetos. Os resultados encontrados, utilizando classificadores baseados em cinco diferentes modelos, demonstram a viabilidade de classificação das respostas dos neurônios biológicos em função do contato com os objetos, e que isso pode acontecer com intervalos amostrais (bins) entre 50ms e 500ms. Os resultados sugerem que esta codificação parece estar distribuída na ativação do conjunto de neurônios, ao invés de ser representada por um grupo pequeno de neurônios altamente específicos. Uma contribuição importante desta Tese foi mostrar que esta codificação de objetos pode ser encontrada também em áreas corticais primárias de animais como ratos, não ficando restrita ao córtex inferior temporal de primatas adultos. Outra contribuição da abordagem de análise proposta neste estudo foi mostrar que mesmo com o animal no escuro, é possível obter informação suficiente na ativação neuronal do córtex visual primário para decidir sobre com qual objeto o animal está em contato táctil. Tais resultados sugerem uma mudança dos modelos de processamento de informação nas áreas sensoriais primárias e no hipocampo. Os resultados sugerem que os circuitos hipocampo-corticais se organizam como uma grade computacional, na qual o engajamento no processamento de informação depende de disponibilidade e demanda. / Despite major advances in neuroscience, the coding of complex objects, held by neuronal ensemblesattelencephaliclevel,stillnotveryclear. Someworkshavebeensuccessfulusing the information on the activation of neuronal assemblies within Inferior Temporal cortex in adult primates. In this thesis, we investigate coding of complex objects in rats, during wakefulness, based on primary sensory neurons and hippocampal regions. As analysis approach,proposed the implementation of a population of classifiers able to decide between the different neuronal responses, relative to stimuli from different objects. The results so far, using five classifiers different models, demonstrate the feasibility of classification of responses of biological neurons as a function of the contact with objects, and that this can be done using 250ms bin width. The results suggest that this coding seems to be distributed in the activation of the set of neurons, rather than being represented by specific neurons. An important contribution of this thesis was to show that this coding of complex objects can also be found in the primary areas of animals like mice, not getting inferior temporal cortex restricted to adult primates. Another contribution of the approach analysis proposed in this thesis was to show that even with the animal in the dark, you can get sufficient information on the neuronal activation of primary visual cortex to decide whether to what object the animal is in contact touch. The cerebral cortex, including primary sensory areas and hippocampus, processes information like a computer grid, in which idle computing resources are dynamically allocated in a distributed manner to perform the task at hand, according to global demand and local availability.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-03-09T12:11:00Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertacao_LeonardoDallaPorta.pdf: 4244662 bytes, checksum: 214ab17f2ee3583441af553e0a0a7931 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-09T12:11:00Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertacao_LeonardoDallaPorta.pdf: 4244662 bytes, checksum: 214ab17f2ee3583441af553e0a0a7931 (MD5) Previous issue date: 2016-08-26 / FACEPE / Avalanches neuronais, assim como oscilações e sincronização, são padrõesde atividade espontânea observados em redes neuronais. O conceito de avalanches neuronais foi concebido na última década.EssepadrãodeatividadetemdistribuiçõesdetamanhosP(s)eduraçõesP(d)invariantes por escala, i.e., obedecem relações do tipo lei de potênciaP(s)∼s−τ, com expoenteτ≃3/2, e P(d)∼d−τt, com expoenteτt ≃2, respectivamente. Essas propriedades são compatíveis com a ideia de que o cérebro opera em um regime crítico. A partir dessas constatações, muitos estudos teóricos e experimentais reportaram os potenciais benefícios de um cérebro operando na criticalidade, como por exemplo a máxima sensibilidade aos estímulos sensoriais, máxima capacidade de informação e transmissão e uma ótima capacidade computacional. Modelos da classe de universalidade de percolação direcionada (DP) têm sido amplamente utilizados para explicar a estatística invariante por escala das avalanches neuronais. Porém estes modelos não levam em consideração a dinâmica dos neurônios inibitórios e, além disso, como apresentam uma transição de fase entre um estado absorvente e uma fase ativa, torna-se difícil conciliar o modelo com correlações temporais de longo alcance que são observadas experimentalmente em diferentes escalas espaciais. Neste contexto, um novo modelo computacional (CROs, do original em inglês Critical Oscillations) surgiu na literatura (Poil et al., J. Neurosci.,32 9817, 2012), incluindo neurônios inibitórios e buscando conciliar correlações temporais com avalanches neuronais. Neste modelo não há uma fase absorvente, e uma suposta transição de fases ocorre entre uma fase ativa e outra com oscilações coletivas. Devido à ausência de uma fase absorvente, avalanchesneuronaissãodefinidascomparando-seaatividadeinstantâneadaredecomumlimiar que depende da mediana da atividade total. Justamente na linha crítica do espaço de parâmetros, quandoháumabalançoentreexcitaçãoeinibiçãoneuronal,avalanchesneuronaisinvariantespor escala são observadas juntamente com correlações temporais de longo alcance (ruído 1/f). No presente trabalho, um estudo mais profundo a respeito dos resultados reportados para o modelo CROs foi realizado. As oscilações neuronais mostraram-se robustas para diferentes tamanhos de rede, e observamos que a dinâmica local reflete a dinâmica oscilatória global da rede. Correlações temporais de longo alcance foram observadas (num intervalo de escalas temporais) através da técnica deDetrendedFluctuationAnalysis, sendo robustas perante modificações no tamanho da rede. O resultado foi confirmado pela análise direta do espectro, que apresentou decaimento do tipo 1/f numa determinada faixa de frequências. O diagrama de fases do modelo mostrou-se robusto em relação ao tamanho da rede, mantendo-se o alcance das interações locais. Entretanto,osresultadosmostraram-sefortementedependentesdolimiarutilizadoparadetecção dasavalanchesneuronais.Porfim,mostramosquedistribuiçõesdeduraçõesdeavalanchessãodo tipo lei de potência, com expoenteτt ≃2. Este resultado é inédito e o valor encontrado coincide com o expoente crítico da classe de universalidade de DP na dimensão crítica superior. Em conjunto, nossos resultados fornecem mais evidências de que o modelo CROs de fato apresenta uma transição de fases. / Neuronal avalanches, as well as waves and synchronization, are types of spontaneous activity experimentally observed in neuronal networks. The concept of neuronal avalanches was conceivedinthepastdecade.ThispatternofactivityhasdistributionsofsizeP(s)anddurationP(d) which are scale invariant, i.e., follow power-law relationsP(s)∼s−τ, with exponentτ≃3/2, and P(d)∼ d−τd, with exponentτt ≃ 2, respectively. These properties are compatible with the idea that the brain operates in a critical regime. From these findings, many theoretical and experimental studies have reported the potential benefits of a brain operating at criticality, such as maximum sensitivity to sensory stimuli, maximum information capacity and transmission and an optimal computational capabilities. Models belonging to the directed percolation universality class (DP) have been widely used to explain the scale invariant statistic of neuronal avalanches. However,these modelsdo not take into account the dynamics ofinhibitory neuronsand, since as they present a phase transition between an absorbing state and an active phase, it is difficult to reconcile the model with long-range temporal correlations that are observed experimentally at different spatial scales. In this context, a new computational model (CROs, Critical Oscillations) appeared in the literature (Poil et al., J. Neurosci.,32 9817, 2012), including inhibitory neurons and seeking to reconcile temporal correlations with neuronal avalanches. In this model there is no absorbing phase, and a supposed phase transition occurs between an active phase and another with collective oscillations. Due to the lack of an absorbing phase, neuronal avalanches are defined comparing by the instant network activity with a threshold that depends of the total activity median. Precisely at the critical line in parameter space, when a balance between neuronal excitation and inhibition occurs, scale invariant neuronal avalanches are observed with long-range temporal correlations (1/f-like noise). In the present work, a deeper study about the resultsreportedfortheCROsmodelwasperformed.Neuronaloscillationshavebeenshowntobe robust to increasing network sizes, and it was observed that local dynamic reflects the oscillatory global dynamic of the network. Long-range temporal correlations were observed (in a range of time scales) via Detrended Fluctuation Analysis, being robust against changes in network size. The result was confirmed by direct analysis of the spectrum, which showed a decay like 1/f in a given frequency band. The phase diagram of the model was robust with respect to the network size, as long as the range of local interactions was kept. However, the results were dependent of the thresholdused to detect neuronal avalanches.Finally,we have shown thatthe distributions of avalanches duration follows a power-law with exponentτt ≃2. This result is unprecedented and the value obtainedcoincides with the criticalexponent of the DP universality class in the upper criticaldimension.Together,ourresultsprovidefurtherevidencethatinfacttheCROsmodel presents aphasetransition.

A teoria de redes complexas se consolidou nos últimos anos, graças ao seu potencial como ferramenta versátil no estudo de diversos sistemas discretos. É possível enumerar aplicações em áreas tão distintas como engenharia, sociologia, computação, linguística e biologia. Tem merecido atenção, por exemplo, o estudo da organização estrutural do cérebro, tanto em nível microscópico (em nível de neurônios) como regional (regiões corticais). Acredita-se que tal organização visa otimizar a dinâmica, favorecendo processos como sincronização e processamento paralelo. Estrutura e funcionamento, portanto, estão relacionados. Tal relação é abordada pela teoria de redes complexas nos mais diversos sistemas, sendo possivelmente seu principal objeto de estudo. Neste trabalho exploramos as relações entre aspectos estruturais de redes neuronais e corticais e a atividade nas mesmas. Especificamente, estudamos como a interconectividade entre o córtex e o tálamo pode interferir em estados de ativação do último, considerando-se o sistema tálamo-cortical do gato bem como alguns modelos para geração de rede encontrados na literatura. Também abordamos a relação entre a morfologia individual de neurônios e a conectividade em redes neuronais, e consequentemente o impacto da forma neuronal em dinâmicas atuando sobre tais redes e a eficiência das mesmas no transporte de informação. Como tal eficiência pode ter como consequência a facilitação de processos maléficos às redes, como por exemplo, ataques causados por vírus neurotrópicos, também exploramos possíveis correlações entre características individuais dos elementos que formam as redes complexas e danos causados por processos infecciosos iniciados nos mesmos. / Complex network theory has been consolidated along the last years, owing to its potential as a versatile framework for the study of diverse discrete systems. It is possible to enumerate applications in fields as distinct as Engineering, Sociology, Computing, Linguistics and Biology, to name a few. For instance, the study of the structural organization of the brain at the microscopic level (neurons), as well as at regional level (cortical areas), has deserved attention. It is believed that such organization aims at optimizing the dynamics, supporting processes like synchronization and parallel processing. Structure and functioning are thus interrelated. Such relation has been addressed by complex network theory in diverse systems, possibly being its main subject. In this thesis we explore the relations between structural aspects and the activity in cortical and neuronal networks. Specifically, we study how the interconnectivity between the cortex and thalamus can interfere in activation states of the latter, taking into consideration the thalamocortical system of the cat, along with networks generated through models found in literature. We also address the relation between the individual morphology of the neurons and the connectivity in neuronal networks, and consequently the effect of the neuronal shape on dynamic processes actuating over such networks and on their efficiency on information transport. As such efficiency can consequently facilitate prejudicial processes on the networks, e.g. attacks promoted by neurotropic viruses, we also explore possible correlations between individual characteristics of the elements forming such systems and the damage caused by infectious processes started at these elements.

Esta tese aborda o interrelacionamento entre morfologia, topologia e dinâmica de ativação em redes neuronais morfologicamente realistas, construídas com neurônios da base pública Neuromorpho. Foi desenvolvido um arcabouço computacional capaz de simular a dinâmica de ativação neuronal (através do modelo integra-e-dispara) ao longo do desenvolvimento da conexão das redes tridimensionais respectivas. Tal arcabouço permitiu investigar como aspectos da dinâmica de ativação variam ao longo das épocas de desenvolvimento das redes, incluindo antes, durante e depois da percolação. Em particular, calcularam-se correlações de Pearson entre várias medidas dinâmicas e topológicas ao longo das épocas de evolução, de forma a se quantificar de maneira objetiva os possíveis relacionamentos entre a ativação neuronal e a topologia das redes. Foram considerados três tipos de neurônios piramidais: occipitais e pré-frontais de humanos e células piramidais de macado (macaco Rhesus). Os dois primeiros tipos foram verificados (através de histogramas de médias e análise por componentes principais) possuírem características morfológicas semelhantes, enquanto o grupo de células piramidais do macaco apresentaram substancial diferenciação. Vários resultados foram obtidos respectivamente às correlações entre medidas dinâmicas e topológicas. Em particular, verificou- se que os graus médios de entrada e saída das redes estão significativamente correlacionados com as taxas médias de ativação, convergindo rapidamente após a formação do componente fraco. A correlação do grau de entrada mostrou-se mais elevada do que a obtida para o grau de saída. Além disto, a correlação entre o grau de entrada e a taxa média de disparos tendeu a diminuir ao longo das épocas finais das simulações. Verificou-se também como os perfis de evolução de várias correlações entre dinâmica e topologia implicam na diferenciação dos tipos neuronais considerados. / This thesis addresses the interrelationships between morphology, topology and activation dynamics in morphologically realistic neuronal networks, derived from the public data base Neuromorpho. A computational framework has been developed that is capable of simulating the dynamics of neuronal activation (via the integrate-and-fire dynamics) during the development of the network connection in three-dimensional spaces. This framework allowed to investigate how aspects of the activation dynamics vary over the epochs of network development, including before, during and after the critical event of percolation. In particular, we calculated Pearson correlation coefficients between various topological and dynamical measurements throughout the epochs of evolution, in order to quantify in an objective way how the relationships between neuronal activation and network topology changed along the development of the connectivity. We considered three types of neurons: occipital and prefrontal pyramidal cells of human and diverse pyramidal cells of monkey individuals (monkey Rhesus). The first two types were found (via histograms and principal component analysis) to have mostly similar morphological characteristics, while the group of pyramidal cells from apes showed substantial differentiation. Several results were obtained respectively to the correlations between measurements of dynamics and morphology along the epochs of development. In particular, it was found that the input and output average degrees of the network are significantly correlated with the average rates of activation. After a period of large variation that precedes the formation of the weakly connected component, these correlation values converge rapidly to a regime of smooth decrease which suggests saturation of the activation in the network. The correlation implied by the indegree proved to be clearly higher than that obtained for the outdegree. It was also investigated how the profiles of the various correlations along the development epochs implied in the differentiation between the neuronal types considered.

Durante o desenvolvimento de um neurônio, genes são ativados e desativados, a anatomia se forma e as funcionalidades emergem. Estes três componentes influenciam continuamente uns aos outros. O estudo da forma, função e expressão gênica nos neurônios e no cérebro permanece um tema desafiador e com potencial a ser explorado. Neste contexto, uma importante questão ainda a ser respondida é como quantificar o inter-relacionamento entre forma, função e genes. Para isso, foram realizadas atividades envolvendo caracterização e comparação da forma neuronal, o estudo de processos dinâmicos ocorrendo em redes de estruturas ramificadas, e a comparação entre expressões gênicas. Os dados da base pública NeuroMorpho, que possui quase 6.000 neurônios segmentados, foram caracterizados utilizando-se métodos estatísticos e foram analisados pelo conceito de morfoespaço proposto por McGhee. Outra base pública explorada foi o Mouse Allen Brain Atlas, com imagens de expressão gênica de cérebros de camundongo. Foi proposta a utilização de um método baseado em diagramas de Voronoi para a comparação da distribuição espacial de densidades de expressão gênica entre genes, com o propósito de encontrar correlações entre distribuições. Também foram gerados dados sobre raízes de feijão para o estudo da influência de sua estrutura ramificada na dinâmica de propagação de doenças, seguindo o modelo SIR (Suscetível-Infectado-Recuperado). Integrando os desenvolvimentos anteriores, foi proposto um arcabouço para mensurar a influência da expressão gênica ao longo da escala biológica. Este arcabouço permite mensurar a influência da expressão gênica (escala molecular) na morfologia dos neurônios (escala celular), avançando à escala topológica formada pelas conexões sinápticas, e alcançando o nível funcional das dinâmicas sobre essa rede. Nesse contexto, deve-se ressaltar que a influência da expressão gênica é direta sobre a morfologia e indireta sobre a topologia e a dinâmica. As informações obtidas a partir do arcabouço são relevantes na investigação de como a expressão gênica influencia todo o processo, desde o neurônio individual até o funcionamento cerebral. O arcabouço proposto fornece uma metodologia sistemática, com um conjunto de ferramentas para essas análises. / During the development of a neuron, genes are turned on and off, the anatomy is shaped and the functionality emerges. These three components influence each other continuously. The study of form, function and gene expression in neurons and brain is still challenging and has many issues yet to be explored. In this context, an important question yet to be answered is how to quantify the inter-relationship between form, function and gene expression. In this way, we developed activities involving characterization and comparison of the neuronal form, the study of dynamical processes occurring in networks of branching structures, and the comparison between gene expressions. The data of the public database NeuroMorpho, which comprise almost 6,000 segmented neurons, were characterized using statistical methods and were analyzed by the concept of McGhee\'s morphospace. Another public database that was explored was the Mouse Allen Brain Atlas, with images of gene expression of mouse brains. We proposed to use a method based on Voronoi diagrams to compare the spatial distribution of the gene expression densities between genes, in order to find correlations in the distribution. We also generated data on bean roots to study the influence of their branched structures in the dynamics of disease spread, following the SIR model (Susceptible-Infected-Recovered). Integrating the previous developments, we proposed a framework to measure the gene expression influence through the biological scale. This framework allows the measurement of the gene expression (molecular scale) influence in the morphology of the neurons (cellular scale), advancing towards the topological scale formed by the synaptic connections, and reaching the functional level of the dynamics over this network. In this context, it is worth to note that the gene expression influence is direct on the morphology and indirect on the topology and dynamics. The obtained information through the framework is important on the investigation of how the gene expression influences the whole process, since the individual neuron to the cerebral functioning. The proposed framework yields a systematic methodology with a toolbox to carry out these analyses.

Orientador: Patricia Pintor dos Reis / Resumo: Introdução: O tumor carcinoide do pulmão pertence ao tipo neuroendócrino das neoplasias pulmonares. Devido à sua baixa incidência (~2%), pouco se conhece sobre suas alterações moleculares. Os microRNAs (miRNAs) têm importante papel na regulação gênica e têm sido associados ao câncer como biomarcadores diagnósticos, prognósticos e preditivos. Objetivos: Determinar o perfil global de expressão de miRNAs em tumores carcinoides do pulmão e identificar (in silico) vias moleculares envolvendo os miRNAs desregulados e genes-alvo preditos. Material e Métodos: Dois fragmentos de um tumor carcinoide típico e sua metástase correspondente foram obtidos, o RNA extraído de cada amostra e analisado na plataforma TaqMan Low Density Array (TLDA), a qual contém sondas para 384 miRNAs. Os dados foram analisados no Expression Suite software. Adicionalmente, 7 tumores (5 carcinoides típicos e 2 atípicos) foram utilizados para análise de expressão de 2,578 miRNAs na plataforma GeneChip™ miRNA 4.0 e os dados analisados utilizando o Transcriptome Analysis Console software. A análise estatística dos dados foi realizada para identificação dos miRNAs significativamente (p<0,05) alterados. Métodos de análise in silico incluíram a identificação de mRNAs-alvo dos miRNAs e vias moleculares de tumorigênese. Resultados e Discussão: No tumor carcinoide típico e metástase (TLDA), 15 miRNAs estavam com expressão comumente diminuída, os quais regulam genes associados a vias de resposta imune adaptativa. Adiciona... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Introduction: Lung carcinoid tumors are a type of neuroendocrine lung neoplasia. Due to its low incidence (~2%), little is known about the molecular alterations associated with these tumors. microRNAs (miRNAs) have an important role in gene regulation and have been associated with cancer as diagnostic, prognostic and predictive biomarkers. Objectives: To determine the global expression miRNA profiles of lung carcinoid tumors and to identify (in silico) molecular pathways including deregulated miRNAs and predicted target-genes. Material and Methods: Two fragments of a typical carcinoid tumor and its corresponding metastasis were obtained, the RNA extracted and analyzed using the TaqMan Low Density Array (TLDA) platform containing 384 miRNAs. Data were analyzed using Expression Suite software. Additionally, 7 tumors (5 typical and 2 atypical carcinoids) were used for expression analysis of 2,578 miRNAs in the GeneChip™ miRNA 4.0 platform and data were analyzed using the Transcriptome Analysis Console software. Statistical analysis was performed to identify the significantly (p<0,05) deregulated miRNAs. In silico analyses methods included the identification of miRNA target genes (and enriched pathways. Results and Discussion: In the typical carcinoid tumor and metastasis (TLDA data), 15 miRNAs were commonly down-regulated and these modulate genes associated with the adaptive immune system pathway. Additionally, the comparison of typical carcinoids or atypical vs. normal (GeneChi... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Made available in DSpace on 2017-07-21T19:25:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lameu, Ewandson Luiz.pdf: 7848775 bytes, checksum: 6554423cbb845e57ef8b0353b78352c9 (MD5) Previous issue date: 2016-10-25 / Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Paraná / In this thesis we present a theoretical model of a neural network based on real anatomical structure of connections between cat’s cerebral cortex areas. This anatomical network contains 65 cortical areas organized into four regions called visual, auditory, somatosensory-motor and frontolimbic. We analize for which probabilities of connections the proposed network approaches with greater fidelity the real anatomical network. To describe the neuron dynamics we use a system known as Rulkov bidimensional map, which is a phenomenological model that simulates the changes in the neuronal membrane potential. For the coupling between neurons we consider electrical and chemical synapses. Then, we study the phenomenon of synchronization of neuronal firing due to its relationship with some neurological disorders such as Parkinson’s disease and epilepsy. In addition to seeking the cause of these disorders, the study of effective techniques to prevent such behavior becomes indispensable. In light of this, we propose three methods of applying external perturbations over the system with the aim of suppress synchronization. The first of these disorders simulates a stimulus by light that is capable of inducing a neuron to have a spike, the second perturbation used was the introduction of a periodic electrical current on the network, and the third was based on reinjection of an electric signal collected from the system itself. We show the coupling intervals where disturbances are able to suppress the synchrony and evaluate which of them has higher efficiency. / Nesta tese apresentamos um modelo teórico de uma rede neuronal baseado na estrutura anatõmica real das conexões entre áreas do córtex cerebral do gato. Esta rede anatômica contém 65 áreas corticais que estão organizadas em quatro regiões denominadas visual, auditiva, somatosensorialmotora e frontolımbica. Analisamos para quais probabilidades de conexões a rede modelada se aproxima com maior fidelidade da rede real anatomica. Para descrever a dinãmica neuronal consideramos um sistema bidimensional conhecido como mapa de Rulkov, sendo este um modelo fenomenol´ogico que simula as variações do potencial de membrana neuronal. Para o acoplamento entre os neuronios consideramos sinapses eletricas e quımicas. Entao, estudamos o fenomeno da sincronização dos disparos neuronais devido a sua relação com algumas desordens neurológicas, como Parkinson e epilepsia. Além de buscar compreender a causa destas desordens, o estudo de tecnicas eficazes para evitar tais comportamentos torna-se imprescindıvel. Com isso em mente, propomos tres métodos de aplicações de perturbações externas sobre o sistema com a finalidade de suprimir a sincronizaçãoo. A primeira destas perturbaçoes simula um estımulo por luz que é capaz de induzir um neuronio a ter um pico de potencial, a segunda perturbação utilizada foi a introdução de uma corrente eletrica periodica sobre a rede e a terceira baseou-se na reinjeção de uma sinal eletrico coletado do proprio sistema. Mostramos os intervalos de acoplamento onde as perturbacoes sao capazes de suprimir a sincronia e avaliamos qual delas apresenta maior eficiencia.

Made available in DSpace on 2017-07-21T19:25:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fernando da Silva Borges.pdf: 3003505 bytes, checksum: c77a390868c21644a0396314c4bf4e0e (MD5) Previous issue date: 2016-11-22 / Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Paraná / In this thesis, we use mathematical models to study the dynamic range of neural networks. The dynamic range is the difference between maximum and minimum levels of sensation produced by known stimuli. Using cellular automata to model neuronal dynamics and different network topologies with different types of synapses, we investigate for which conditions the dynamic range is enhanced. In a network where local connections represent the electrical synapses and nonlocal connections the chemical synapses, we analyze the dynamic range in function of the number of nonlocal connections and time delay between these connections. We find that the dynamic range is enhanced for neural networks with low time delay when the number of nonlocal connections increases. Furthermore, we propose a neural network model separated into two layers, where one layer corresponds to inhibitory and the other to excitatory neurons. We randomly distribute electrical and chemical synapses in the network in order to analyse the effects on the dynamic range. In our proposed model, the chemical synapses, that are directed, can be excitatory or inhibitory, while the electrical synapses are bidirectional. Through the mean-field approximation, we analytically calculate the dynamic range as a function of the model parameters. The values that we find are very close to the results obtained from simulations. We verify that electrical synapses have a complementary effect on the enhancement of the dynamic range. Finally, we found that electrical synapses on excitatory layer are responsible for this complementary effect, while the electrical synapses in inhibitory layer promote a small increase in the dynamic range value. / Nesta tese usamos modelos matemáticos para estudar a faixa dinâmica de redes neuronais. A faixa dinâmica é a diferença entre a resposta máxima e mínima produzida por um determinado estímulo. Utilizando autômatos celulares para modelar a dinamica neuronal e diversas topologias de redes com diferentes tipos de sinapses, investigamos para quais configurações a faixa dinamica ´e maximizada. Em uma rede onde conexões locais representam sinapses elétricas e conexões não locais as sinapses químicas, analisamos o que ocorre com a faixa dinamica quando varia-se a quantidade de conexões não locais ou um tempo de atraso entre essas conexões é considerado. Neste caso, verificamos que a faixa dinamica é maior para redes neuronais com valores baixos de atraso e aumenta com o acréscimo de conexões não locais. Além disso, propomos um modelo de rede de neurônios dispostos em duas camadas, uma excitatória e outra inibitótira, com sinapses química e elétricas distribuidas aleatoriamente. Neste modelo, as sinapses quimicas são direcionadas e podem ser excitatorias ou inibitórias, enquanto as sinapses elétricas são bidirecionais e apresentam apenas carater excitatorio. Fazendo aproximações de campo médio, calculamos analiticamente a faixa dinamica em função dos parametros do modelo. Os valores encontrados estão muito próximos dos obtidos por simulações e mostram que a faixa dinãmica é maximizada em pontos que dependem complementarmente das sinapses quimicas e elétricas. Finalmente, verificamos que as sinapses eletricas na camada excitatória sao responsaveis por esse efeito complementar, enquanto as sinapses elétricas na camada inibitoria promovem um pequeno acrescimo no valor da faixa dinamica.

A teoria de redes complexas se consolidou nos últimos anos, graças ao seu potencial como ferramenta versátil no estudo de diversos sistemas discretos. É possível enumerar aplicações em áreas tão distintas como engenharia, sociologia, computação, linguística e biologia. Tem merecido atenção, por exemplo, o estudo da organização estrutural do cérebro, tanto em nível microscópico (em nível de neurônios) como regional (regiões corticais). Acredita-se que tal organização visa otimizar a dinâmica, favorecendo processos como sincronização e processamento paralelo. Estrutura e funcionamento, portanto, estão relacionados. Tal relação é abordada pela teoria de redes complexas nos mais diversos sistemas, sendo possivelmente seu principal objeto de estudo. Neste trabalho exploramos as relações entre aspectos estruturais de redes neuronais e corticais e a atividade nas mesmas. Especificamente, estudamos como a interconectividade entre o córtex e o tálamo pode interferir em estados de ativação do último, considerando-se o sistema tálamo-cortical do gato bem como alguns modelos para geração de rede encontrados na literatura. Também abordamos a relação entre a morfologia individual de neurônios e a conectividade em redes neuronais, e consequentemente o impacto da forma neuronal em dinâmicas atuando sobre tais redes e a eficiência das mesmas no transporte de informação. Como tal eficiência pode ter como consequência a facilitação de processos maléficos às redes, como por exemplo, ataques causados por vírus neurotrópicos, também exploramos possíveis correlações entre características individuais dos elementos que formam as redes complexas e danos causados por processos infecciosos iniciados nos mesmos. / Complex network theory has been consolidated along the last years, owing to its potential as a versatile framework for the study of diverse discrete systems. It is possible to enumerate applications in fields as distinct as Engineering, Sociology, Computing, Linguistics and Biology, to name a few. For instance, the study of the structural organization of the brain at the microscopic level (neurons), as well as at regional level (cortical areas), has deserved attention. It is believed that such organization aims at optimizing the dynamics, supporting processes like synchronization and parallel processing. Structure and functioning are thus interrelated. Such relation has been addressed by complex network theory in diverse systems, possibly being its main subject. In this thesis we explore the relations between structural aspects and the activity in cortical and neuronal networks. Specifically, we study how the interconnectivity between the cortex and thalamus can interfere in activation states of the latter, taking into consideration the thalamocortical system of the cat, along with networks generated through models found in literature. We also address the relation between the individual morphology of the neurons and the connectivity in neuronal networks, and consequently the effect of the neuronal shape on dynamic processes actuating over such networks and on their efficiency on information transport. As such efficiency can consequently facilitate prejudicial processes on the networks, e.g. attacks promoted by neurotropic viruses, we also explore possible correlations between individual characteristics of the elements forming such systems and the damage caused by infectious processes started at these elements.

Tese de Mestrado Integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Área de Especialização de Energia). Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2012