Les neurones du cortex sont organisés en réseaux qui permettent de réaliser des fonctions complexes. Des anomalies des connexions neuronales qui forment ces réseaux peuvent altérer son fonctionnement et générer des activités pathologiques comme c’est le cas dans certaines formes d’épilepsie. L’épilepsie-absence est caractérisée par des crises généralisées non-convulsives présentant lors d’un enregistrement électroencéphalographique des décharges de pointes-ondes (DPO) bilatérales et synchrones qui s’accompagnent d’une altération de la conscience. Plusieurs équipes ont montré chez l’Homme et dans des modèles animaux que ces DPO sont initiées au niveau du cortex. Cependant, notre connaissance des altérations de connectivité neuronale qui sous-tendent ces activités reste encore très limitée. Nous avons émis l’hypothèse que les DPO sont favorisées par une connectivité neuronale exacerbée. Nous avons examiné cette hypothèse dans un modèle génétique d’épilepsie-absence, le rat GAERS. En étudiant la connectivité structurelle du cortex somatosensoriel primaire, aire d’initiation des DPO chez le GAERS, par traçage rétrograde monosynaptique ainsi que sa connectivité fonctionnelle par enregistrements électrophysiologiques extracellulaires multi-canaux in vivo, nous avons caractérisé le circuit de génération et de propagation des DPO entre les couches corticales. Ce circuit pathologique est différent du circuit canonique d’intégration de l’information sensorielle puisque les DPO sont initiées par les neurones des couches profondes. Ces neurones présentent une hyperconnectivité intralaminaire globale et translaminaire GABAergique et lorsque l’on altère ces connexions pathologiques par microtransection rayon-X synchrotron on réduit la puissance des DPO. Nous nous sommes ensuite intéressés à l’interférence que pouvait avoir le circuit pathologique sur l’intégration sensorielle. En utilisant un test de discrimination de texture nous avons monté que le traitement de l’information sensorielle liée aux vibrisses n’est pas altéré chez le GAERS. Grâce à des stimulations des vibrisses pendant des enregistrements électrophysiologiques extracellulaires multi-canaux in vivo, nous avons pu montrer que le circuit canonique est fonctionnel chez le GAERS. L’ensemble de nos données suggèrent que, chez le GAERS, les DPO sont sous-tendues par un réseau structurellement anormal au sein du cortex somatosensoriel mais que ce circuit pathologique n’empêche pas la fonction physiologique de cette région du cortex. / Cortical neurons are organized in networks which allow complex functions. Abnormalities of neuronal connections composing these networks can lead to functional alterations and pathological activities as in some forms of epilepsy. Absence-epilepsy is characterized by non-convulsive generalized seizures associated with synchronous and bilateral spike-and-wave discharges (SWD) on electroencephalographic recordings and impairment of consciousness. Many studies in patients and animal models have shown that SWD are initiated in the cortex but our understanding of underlying neuronal connection alterations remain limited. We hypothesized that SWD may result from an increased neuronal connectivity. To test this hypothesis, we used a genetic model of absence-epilepsy, the GAERS rat. By studying the structural connectivity of primary somatosensory cortex, the SWD-initiating area in GAERS, by retrograde monosynaptic tracers and the functional connectivity by in vivo multi-channel extracellular electrophysiology, we were able to describe the circuit of SWD generation and propagation across cortical layers. This pathological circuit is different from the canonical circuit of sensory information processing as SWD are initiated by deep layer neurons. These neurons present an intralaminar global and a translaminar GABAergic hyperconnectivity and by decreasing these connections by synchrotron-generated microtransections we were able to reduce the power of SWD. We next investigated if the pathological circuit would interfere with sensory integration. By using a texture discrimination task we showed that sensory information integration is unaltered in GAERS. By using vibrissae stimulations during in vivo multi-channel extracellular electrophysiology recordings we showed that the canonical circuit remain functional in GAERS. Altogether, our data suggest that SWD in GAERS are generated by an abnormal structural network in the somatosensory cortex but that this pathological circuit do not interfere with the physiological function of this brain area.

Apresenta-se, neste trabalho, o desenvolvimento de um modelo bioinspirado a partir do circuito neural de insetos. Este modelo é obtido através da análise de primeira ordem dada pelo STA (Spike Triggered Average) e pela transferência de informação entre os sinais neurais. São aplicadas técnicas baseadas na identificação dos atrasos de tempo da máxima coerência da informação. Utilizam-se, para esta finalidade, os conceitos da teoria de informação: a DMI (Delayed Mutual Information) e a TE (Transfer Entropy). Essas duas abordagens têm aplicação em transferência de informação, cada uma com suas particularidades. A DMI é uma ferramenta mais simples do que a TE, do ponto de vista computacional, pois depende da análise estatística de funções densidades de probabilidades de segunda ordem, enquanto que a TE, de funções de terceira ordem. Dependendo dos recursos computacionais disponíveis, este é um fator que deve ser levado em consideração. Os resultados de atraso da informação são muito bem identificados pela DMI. No entanto, a DMI falha em distinguir a direção do fluxo de informação, quando se tem sistemas com transferência de informação indireta e com sobreposição da informação. Nesses casos, a TE é a ferramenta mais indicada para a determinação da direção do fluxo de informação, devido à dependência condicional imposta pelo histórico comum entre os sinais analisados. Em circuitos neurais, estas questões ocorrem em diversos casos. No gânglio metatorácico de insetos, os interneurônios locais possuem diferentes padrões de caminhos com sobreposição da informação, pois recebem sinais de diferentes neurônios sensores para o movimento das membros locomotores desses animais. O principal objetivo deste trabalho é propor um modelo do circuito neural do inseto, para mapear como os sinais neurais se comportam, quando sujeitos a um conjunto de movimentos aleatórios impostos no membro do inseto. As respostas neurais são reflexos provocados pelo estímulo táctil, que gera o movimento na junção femorotibial do membro posterior. Nestes circuitos neurais, os sinais neurais são processados por interneurônios locais dos tipos spiking e nonspiking que operam em paralelo para processar a informação vinda dos neurônios sensores. Esses interneurônios recebem sinais de entrada de mecanorreceptores do membro posterior e da junção motora dos insetos. A principal característica dos interneurônios locais é a sua capacidade de se comunicar com outros neurônios, tendo ou não a presença de impulsos nervosos (spiking e nonspiking). Assim, forma-se um circuito neural com sinais de entradas (neurônios sensores) e saídas (neurônios motores). Neste trabalho, os algoritmos propostos analisam desde a geração aleatória dos movimentos mecânicos e os estímulos nos neurônios sensores que chegam até o gânglio metatorácico, incluindo suas respostas nos neurônios motores. São implementados os algoritmos e seus respectivos pseudocódigos para a DMI e para a TE. É utilizada a técnica de Surrogate Data para inferir as medidas de significância estatística em relação à máxima coerência de informação entre os sinais neurais. Os resultados a partir dos Surrogate Data são utilizados para a compensação dos erros de desvio das medidas de transferência de informação. Um algoritmo, baseado na IAAFT (Iterative Amplitude Adjusted Fourier Transform), gera os dados substitutos, com mesmo espectro de potência e diferentes distribuições dos sinais originais. Os resultados da DMI e da TE com os Surrogate Data fornecem os valores das linhas de base quando ocorre a mínima transferência de informação. Além disso, foram utilizados dados simulados, para uma discussão sobre os efeitos dos tamanhos das amostras e as forças de associação da informação. Os sinais neurais coletados estão disponíveis em um banco de dados com diversos experimentos no gânglio metatorácico dos gafanhotos. No entanto, cada experimento possui poucos sinais coletados simultaneamente; assim, para diferentes experimentos, os sinais ficam sujeitos às variações de tamanho de amostras, além de ruídos que interferem nas medidas absolutas de transferência de informação. Para se mapear essas conexões neurais, foi utilizada a metodologia baseada na normalização e compensação dos erros de desvio para os cálculos da transferência de informação. As normalizações das medidas utilizam as entropias totais do sistema. Para a DMI, utiliza-se a média geométrica das entropias de X e Y , para a TE aplica-se a CMI (Conditional Mutual Information) para a sua normalização. Após a aplicação dessas abordagens, baseadas no STA e na transferência de informação, apresenta-se o modelo estrutural do circuito neural do sistema neuromotor de gafanhotos. São apresentados os resultados com o STA e a DMI para os neurônios sensores, dos quais são levantadas algumas hipóteses sobre o funcionamento desta parte do FeCO (Femoral Chordotonal Organ). Para cada tipo de neurônio foram identificados múltiplos caminhos no circuito neural, através dos tempos de atraso e dos valores de máxima coerência da informação. Nos interneurônios spiking obtiveram-se dois padrões de caminhos, enquanto que para os interneurônios nonspiking identificaram-se três padrões distintos. Esses resultados são obtidos computacionalmente e condizem com que é esperado a partir dos modelos biológicos descritos em Burrows (1996). / Herein, we present the development of a bioinspired model by the neural circuit of insects. This model is obtained by analyzing the first order from STA (Spike Triggered Average) and the transfer of information among neural signals. Techniques are applied based on the identification of the time delays of the information maximum coherence. For this purpose we use the concepts of the theory of information: DMI (Delayed Mutual Information) and TE (Transfer Entropy). These two approaches have applications on information transfer and each one has peculiarities. The DMI is a simpler tool than the TE, from the computational point of view. Therefore, DMI depends on the statistical analysis of second order probability density functions, whereas the TE depends on third order functions. If computational resources are a problem, those questions can be taken into consideration. The results of the information delay are very effective for DMI. However, DMI fails to distinguish the direction of the information flow when we have systems subjected to indirect information transfer and superposition of the information. In these cases, the TE is the most appropriate tool for determining the direction of the information flow, due to the conditional dependence imposed by a common history among the signals. In neural circuits, those issues occur in many cases. For example, in metathoracic ganglion of insects, the local interneurons have different pathways with superposition of the information. Therefore, the interneurons receive signals from different sensory neurons for moving the animals legs . The main objective of this work is propose a model of the neural circuit from an insect. Additionally, we map the neural signals when the hind leg is subjected to a set of movements. Neural responses are reflexes caused by tactile stimulus, which generates the movement of femoro-tibial joint of the hind leg. In these neural circuits, the signals are processed by neural spiking and nonspiking local interneurons. These types of neurons operate in parallel processing of the information from the sensory neurons. Interneurons receive input signals from mechanoreceptors by the leg and the insect knees. The main feature of local interneurons is their ability to communicate with others neurons. It can occur with or without of the presence of impulses (spiking and nonspiking). Thus, they form a neural circuit with input signals (sensory neurons) and outputs (motor neurons). The proposed algorithms analyze the random generation of movements and mechanical stimuli in sensory neurons. Which are processing in the metathoracic ganglion, including their responses in the motor neurons. The algorithms and the pseudo-code are implemented for TE and DMI. The technique of Surrogate Data is applied to infer the measures of statistical significance related to the information maximum coherence among neural signals. The results of the Surrogate Data are used for bias error compensation from information transfer. An algorithm, based on IAAFT (Iterative Amplitude Adjusted Fourier Transform), generates Surrogate Data with the same power spectrum and different distributions of the original signals. The results of the surrogate data, for DMI and TE, achieve the values of baselines when there are minimum information transfer. Additionally, we used simulated data to discuss the effects of sample sizes and different strengths of information connectivity. The collected neural signals are available from one database based on several experiments of the locusts metathoracic ganglion. However, each experiment has few simultaneously collected signals and the signals are subjected of variations in sample size and absolute measurements noisy of information transfer. We used a methodology based on normalization and compensation of the bias errors for computing the information transfer. The normalization of the measures uses the total entropy of the system. For the DMI, we applied the geometric mean of X and Y . Whereas, for the TE is computed the CMI (Conditional Mutual Information) for the normalization. We present the neural circuit structural model of the locusts neuromotor system, from those approaches based on STA and the information transfer. Some results are presented from STA and DMI for sensory neurones. Then, we achieve some new hypothesis about the neurophisiology function of FeCO. For each type of neuron, we identify multiple pathways in neural circuit through the time delay and the information maximum coherence. The spiking interneurons areyielded by two pathways, whereas the nonspiking interneurons has revealed three distinct patterns. These results are obtained computationally and are consistent with biological models described in Burrows (1996).

Apresenta-se, neste trabalho, o desenvolvimento de um modelo bioinspirado a partir do circuito neural de insetos. Este modelo é obtido através da análise de primeira ordem dada pelo STA (Spike Triggered Average) e pela transferência de informação entre os sinais neurais. São aplicadas técnicas baseadas na identificação dos atrasos de tempo da máxima coerência da informação. Utilizam-se, para esta finalidade, os conceitos da teoria de informação: a DMI (Delayed Mutual Information) e a TE (Transfer Entropy). Essas duas abordagens têm aplicação em transferência de informação, cada uma com suas particularidades. A DMI é uma ferramenta mais simples do que a TE, do ponto de vista computacional, pois depende da análise estatística de funções densidades de probabilidades de segunda ordem, enquanto que a TE, de funções de terceira ordem. Dependendo dos recursos computacionais disponíveis, este é um fator que deve ser levado em consideração. Os resultados de atraso da informação são muito bem identificados pela DMI. No entanto, a DMI falha em distinguir a direção do fluxo de informação, quando se tem sistemas com transferência de informação indireta e com sobreposição da informação. Nesses casos, a TE é a ferramenta mais indicada para a determinação da direção do fluxo de informação, devido à dependência condicional imposta pelo histórico comum entre os sinais analisados. Em circuitos neurais, estas questões ocorrem em diversos casos. No gânglio metatorácico de insetos, os interneurônios locais possuem diferentes padrões de caminhos com sobreposição da informação, pois recebem sinais de diferentes neurônios sensores para o movimento das membros locomotores desses animais. O principal objetivo deste trabalho é propor um modelo do circuito neural do inseto, para mapear como os sinais neurais se comportam, quando sujeitos a um conjunto de movimentos aleatórios impostos no membro do inseto. As respostas neurais são reflexos provocados pelo estímulo táctil, que gera o movimento na junção femorotibial do membro posterior. Nestes circuitos neurais, os sinais neurais são processados por interneurônios locais dos tipos spiking e nonspiking que operam em paralelo para processar a informação vinda dos neurônios sensores. Esses interneurônios recebem sinais de entrada de mecanorreceptores do membro posterior e da junção motora dos insetos. A principal característica dos interneurônios locais é a sua capacidade de se comunicar com outros neurônios, tendo ou não a presença de impulsos nervosos (spiking e nonspiking). Assim, forma-se um circuito neural com sinais de entradas (neurônios sensores) e saídas (neurônios motores). Neste trabalho, os algoritmos propostos analisam desde a geração aleatória dos movimentos mecânicos e os estímulos nos neurônios sensores que chegam até o gânglio metatorácico, incluindo suas respostas nos neurônios motores. São implementados os algoritmos e seus respectivos pseudocódigos para a DMI e para a TE. É utilizada a técnica de Surrogate Data para inferir as medidas de significância estatística em relação à máxima coerência de informação entre os sinais neurais. Os resultados a partir dos Surrogate Data são utilizados para a compensação dos erros de desvio das medidas de transferência de informação. Um algoritmo, baseado na IAAFT (Iterative Amplitude Adjusted Fourier Transform), gera os dados substitutos, com mesmo espectro de potência e diferentes distribuições dos sinais originais. Os resultados da DMI e da TE com os Surrogate Data fornecem os valores das linhas de base quando ocorre a mínima transferência de informação. Além disso, foram utilizados dados simulados, para uma discussão sobre os efeitos dos tamanhos das amostras e as forças de associação da informação. Os sinais neurais coletados estão disponíveis em um banco de dados com diversos experimentos no gânglio metatorácico dos gafanhotos. No entanto, cada experimento possui poucos sinais coletados simultaneamente; assim, para diferentes experimentos, os sinais ficam sujeitos às variações de tamanho de amostras, além de ruídos que interferem nas medidas absolutas de transferência de informação. Para se mapear essas conexões neurais, foi utilizada a metodologia baseada na normalização e compensação dos erros de desvio para os cálculos da transferência de informação. As normalizações das medidas utilizam as entropias totais do sistema. Para a DMI, utiliza-se a média geométrica das entropias de X e Y , para a TE aplica-se a CMI (Conditional Mutual Information) para a sua normalização. Após a aplicação dessas abordagens, baseadas no STA e na transferência de informação, apresenta-se o modelo estrutural do circuito neural do sistema neuromotor de gafanhotos. São apresentados os resultados com o STA e a DMI para os neurônios sensores, dos quais são levantadas algumas hipóteses sobre o funcionamento desta parte do FeCO (Femoral Chordotonal Organ). Para cada tipo de neurônio foram identificados múltiplos caminhos no circuito neural, através dos tempos de atraso e dos valores de máxima coerência da informação. Nos interneurônios spiking obtiveram-se dois padrões de caminhos, enquanto que para os interneurônios nonspiking identificaram-se três padrões distintos. Esses resultados são obtidos computacionalmente e condizem com que é esperado a partir dos modelos biológicos descritos em Burrows (1996). / Herein, we present the development of a bioinspired model by the neural circuit of insects. This model is obtained by analyzing the first order from STA (Spike Triggered Average) and the transfer of information among neural signals. Techniques are applied based on the identification of the time delays of the information maximum coherence. For this purpose we use the concepts of the theory of information: DMI (Delayed Mutual Information) and TE (Transfer Entropy). These two approaches have applications on information transfer and each one has peculiarities. The DMI is a simpler tool than the TE, from the computational point of view. Therefore, DMI depends on the statistical analysis of second order probability density functions, whereas the TE depends on third order functions. If computational resources are a problem, those questions can be taken into consideration. The results of the information delay are very effective for DMI. However, DMI fails to distinguish the direction of the information flow when we have systems subjected to indirect information transfer and superposition of the information. In these cases, the TE is the most appropriate tool for determining the direction of the information flow, due to the conditional dependence imposed by a common history among the signals. In neural circuits, those issues occur in many cases. For example, in metathoracic ganglion of insects, the local interneurons have different pathways with superposition of the information. Therefore, the interneurons receive signals from different sensory neurons for moving the animals legs . The main objective of this work is propose a model of the neural circuit from an insect. Additionally, we map the neural signals when the hind leg is subjected to a set of movements. Neural responses are reflexes caused by tactile stimulus, which generates the movement of femoro-tibial joint of the hind leg. In these neural circuits, the signals are processed by neural spiking and nonspiking local interneurons. These types of neurons operate in parallel processing of the information from the sensory neurons. Interneurons receive input signals from mechanoreceptors by the leg and the insect knees. The main feature of local interneurons is their ability to communicate with others neurons. It can occur with or without of the presence of impulses (spiking and nonspiking). Thus, they form a neural circuit with input signals (sensory neurons) and outputs (motor neurons). The proposed algorithms analyze the random generation of movements and mechanical stimuli in sensory neurons. Which are processing in the metathoracic ganglion, including their responses in the motor neurons. The algorithms and the pseudo-code are implemented for TE and DMI. The technique of Surrogate Data is applied to infer the measures of statistical significance related to the information maximum coherence among neural signals. The results of the Surrogate Data are used for bias error compensation from information transfer. An algorithm, based on IAAFT (Iterative Amplitude Adjusted Fourier Transform), generates Surrogate Data with the same power spectrum and different distributions of the original signals. The results of the surrogate data, for DMI and TE, achieve the values of baselines when there are minimum information transfer. Additionally, we used simulated data to discuss the effects of sample sizes and different strengths of information connectivity. The collected neural signals are available from one database based on several experiments of the locusts metathoracic ganglion. However, each experiment has few simultaneously collected signals and the signals are subjected of variations in sample size and absolute measurements noisy of information transfer. We used a methodology based on normalization and compensation of the bias errors for computing the information transfer. The normalization of the measures uses the total entropy of the system. For the DMI, we applied the geometric mean of X and Y . Whereas, for the TE is computed the CMI (Conditional Mutual Information) for the normalization. We present the neural circuit structural model of the locusts neuromotor system, from those approaches based on STA and the information transfer. Some results are presented from STA and DMI for sensory neurones. Then, we achieve some new hypothesis about the neurophisiology function of FeCO. For each type of neuron, we identify multiple pathways in neural circuit through the time delay and the information maximum coherence. The spiking interneurons areyielded by two pathways, whereas the nonspiking interneurons has revealed three distinct patterns. These results are obtained computationally and are consistent with biological models described in Burrows (1996).