Die Eigenschaften einzelner Nervenzellen sind von grundlegender Bedeutung für die Verarbeitung von Informationen im Nervensystem. Neuronen antworten auf Eingangsreize durch Veränderung der elektrischen Spannung über die Zellmembran. Die Spannungsantwort wird dabei durch die Dynamik der Ionenkanäle in der Zellmembran bestimmt. In dieser Arbeit untersuche ich anhand von leitfähigkeits-basierten Modellneuronen den Einfluss von Ionenkanälen auf zwei Aspekte der Signalverarbeitung: die Frequenz-Selektivität sowie die Zuverlässigkeit und zeitliche Präzision von Aktionspotentialen. Zunächst werden die zell-intrinsischen Mechanismen identifiziert, welche the Frequenz-Selektivität und die Zuverlässigkeit bestimmen. Weiterhin wird untersucht, wie Ionenkanäle diese Mechanismen modulieren können, um die Integration von Signalen zu optimieren. Im ersten Teil der Arbeit wird demonstriert, dass der Mechanismus der unterschwelligen Resonanz, so wie er bisher für periodische Signale beobachtet wurde, auch auf nicht-periodische Signale anwendbar ist und sich ebenfalls in den Feuerraten niederschlägt. Im zweiten Teil wird gezeigt, dass zeitliche Präzision und Zuverlässigkeit von Aktionspotentialen mit der Stimulusfrequenz variieren und dass, in Abhängigkeit davon, ob das Stimulusmittel über- oder unterhalb der Feuerschwelle liegt, zwei Stimulusregime unterschieden werden müssen. In beiden Regimen existiert eine bevorzugte Stimulusfrequenz, welche durch die Gesamtleitfähigkeit und die Dynamik spezifischer Ionenkanäle moduliert werden kann. Im dritten Teil wird belegt, dass Ionenkanäle die Zuverlässigkeit auch direkt über eine Veränderung der Sensitivität einer Zelle gegenüber neuronalem Rauschen bestimmen können. Die Ergebnisse der Arbeit lassen auf eine wichtige Rolle der dynamischen Regulierung der Ionenkanäle für die Frequenz-Selektivität und die zeitliche Präzision und Zuverlässigkeit der Spannungsantworten schließen. / The properties of individual neurons are of fundamental importance for the processing of information in the nervous system. The generation of voltage responses to input signals, in particular, depends on the properties of ion channels in the cell membrane. Within this thesis, I employ conductance-based model neurons to investigate the effect of ionic conductances and their dynamics on two aspects of signal processing: frequency-selectivity and temporal precision and reliability of spikes. First, the cell-intrinsic mechanisms that determine frequency selectivity and spike timing reliability are identified on the basis of conductance-based model neurons. Second, it is analyzed how ionic conductances can serve to modulate these mechanisms in order to optimize signal integration. In the first part, the frequency selectivity of subthreshold response amplitudes previously observed for periodic stimuli is proven to extend to nonperiodic stimuli and to translate into firing rates. In the second part, it is demonstrated that spike timing reliability is frequency-selective and that two different stimulus regimes have to be distinguished, depending on whether the stimulus mean is below or above threshold. In both cases, resonance effects determine the most reliable stimulus frequency. It is shown that this frequency preference can be modulated by the peak conductance and dynamics of specific ion channels. In the third part, evidence is provided that ionic conductances determine spike timing reliability beyond changes in the preferred frequency. It is demonstrated that ionic conductances also exert a direct influence on the sensitivity of the timing of spikes to neuronal noise. The findings suggest an important role for dynamic neuromodulation of ion channels with regard to frequency selectivity and spike timing reliability.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:HUMBOLT/oai:edoc.hu-berlin.de:18452/15718 |
| Date | 21 July 2004 |
| Creators | Schreiber, Susanne |
| Contributors | Herz, Andreas V. M., Höfer, Thomas, Heinemann, Uwe |
| Publisher | Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät I |
| Source Sets | Humboldt University of Berlin |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | doctoralThesis, doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
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