D'après le postulat de Hebb, les réseaux neuronaux adaptent leur connectivité sous l'influence des activités pré- et post-synaptiques. La " spike-timing-dependent plasticity " (STDP) est une règle d'apprentissage synaptique de type Hebbien, qui repose sur la structure temporelle précise des patrons d'activités appariées de part et d'autre de la synapse. La plasticité cortico-striatale serait le substrat biologique de l'apprentissage procédural effectué par les ganglions de la base. Les neurones de sortie du striatum agissent comme des détecteurs de coïncidence des activités corticales et thalamiques. La STDP cortico-striatale pourrait donc jouer un rôle crucial dans les processus d'encodage de l'apprentissage et la mémoire procédurale. Nous avons exploré les conditions d'émergence et d'expression de la STDP cortico-striatale. / According to Hebbian theory, neural networks refine their connectivity by patterned firing of action potentials in pre- and postsynaptic neurons. Spike-timing-dependent plasticity (STDP) is a synaptic Hebbian learning rule relying on the precise order and the millisecond timing of the paired activities on either side of the synapse. Temporal coding via STDP may be essential for the role of the striatum in learning of motor sequences in which sensory and motor events are associated in a precise time sequence. Corticostriatal long-term plasticity provides a fundamental mechanism for the function of the basal ganglia in procedural learning. Striatal output neurons act as detectors of distributed patterns of cortical and thalamic activity. Thus, corticostriatal STDP should play a major role in information processing in the basal ganglia, which is based on a precise time-coding process. Here, we explored the conditions required for the emergence of corticostriatal STDP.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016PA066627 |
| Date | 26 September 2016 |
| Creators | Valtcheva, Silvana |
| Contributors | Paris 6, Venance, Laurent |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
Page generated in 0.0021 seconds