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Previous issue date: 2007 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / No campo da neurociência computacional, a atividade elétrica dos neurônios é tradicionalmente
modelada por equações diferenciais não-lineares acopladas, representando a evolução do potencial
de membrana e certas variáveis relacionadas às condutâncias iônicas presentes no sistema.
Uma tendência recente consiste na extensão desta estratégia de modelagem, detalhando as árvores
dendríticas neuronais através da abordagem compartimental. Essa modelagem fina visa
examinar a possibilidade de que essas extensas regiões neuronais em forma de árvores ramificadas
desempenhem funções importantes, ou seja, sejam palco de uma complexa "computação
dendrítica".
Nesta dissertação, estudamos analiticamente e através de simulações um modelo cuja dinâmica
da transmissão de estímulos dos elementos excitáveis é simples, porém a estrutura da
árvore dendrítica é modelada em detalhe na forma de uma árvore de Cayley com um grande
número de compartimentos. Resolvemos a equação mestra do problema, primeiro pela aproximação
de campo médio simples, que apresenta fracos resultados. Em seguida, estudamos um
cálculo da aproximação de pares, com resultados mais promissores.
Os resultados de nossas simulações computacionais sugerem que a estrutura da árvore dendrítica
da célula mitral é fundamental para o aumento da faixa dinâmica observado no glomérulo
olfatório. Constatamos também o aparecimento de retropropagação de excitações, um fato
já observado experimentalmente. Nossos resultados sugerem que a estrutura física em forma de
árvore extensa com várias camadas poderia implementar importantes computações dendríticas,
em especial uma função compressora de sinais com faixa dinâmica de mais de 50 dB.
Fazemos também uma aplicação deste sistema ao glomérulo olfatório dos mamíferos, que
contém dezenas de dendritos primários de células mitrais entrelaçados e conectados por junções
comunicantes, modelado por árvores dendríticas com elementos conectados por uma rede bidirecional
quase-aleatória. Um resultado notável nesta arquitetura é que a razão de ramificação
das excitações não é dada simplesmente pela soma das razões dos casos isolados previamente
conhecidos (rede aleatória e árvore isolada). No nosso modelo as árvores conectam-se por junçoes
bidirecionais sorteadas aleatoriamente. Dependendo do número de junções comunicantes e de sua eficiência, o sistema passa a ter laços, possibilitando o aparecimento de atividade autosustentada
na forma de transição de fase de não-equilíbrio. Deste forma, foi possível determinar
numericamente as linhas críticas desta transição de fase. Neste caso, através de simulações, obtemos
na criticalidade valores de faixa dinâmica similares aos observados experimentalmente
para o glomérulo olfatório. Este resultado sugere uma possível função fisiológica para junções
comunicantes nos circuitos neuronais do bulbo olfatório
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/6549 |
Date | January 2007 |
Creators | Lyra Gollo, Leonardo |
Contributors | Copelli Lopes da Silva, Mauro |
Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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