神经元系统放电活动的输入调控和观察可重复性的动力学研究

In this proposal, dynamical analysis of input regulation and observable reliability of firing activities in neuronal system will be explored through knowledge and tools of nolinear dynamics, together with numerical simulation. The following three aspects will be focused. Firstly, optimal input, aiming at tailoring input to get maximal firing number and minimal firing time when single input is added to neuronal system, will be investigated. Secondly, the effect of synchronization of several inputs on firing number and time of neural networks will be considered. Thirdly, observable reliability of neural networks, representing the effect of noise on firing number and time of neural networks, will be obtained. These results will be beneficial to both neuroscience and nonlinear dynamics.

本项目应用非线性动力学的基本理论与方法，结合数值仿真的手段，研究神经元系统放电活动的输入调控和观察可重复性。本项目主要从三个方面进行研究：研究单个输入时神经元系统的最佳输入，即使得系统放电节律特性最优化的外加输入的形式及参数满足的性质；研究多个输入时外加输入信号的同步对神经放电节律特性的影响；研究噪声对神经元网络放电时间和个数的影响，即网络放电活动的观察可重复性。通过上述研究，为深刻认识神经系统感知外界刺激并将感知的信息进行传递以及今后的临床诊断提供理论基础，同时促进非线性动力学理论的发展。

人的感觉、思想、情感和行为都是以神经活动为基础的。神经元作为神经系统的基本功能和单位，能感受刺激和传导兴奋。神经元活动的基本表现是电活动，神经元以生物电的产生、变化和传播为特征。神经元放电节律特性（特别是放电脉冲个数和放电时间）对信息传导起着至关重要的作用。本项目的研究，利用分岔理论、常微分方程定性稳定性、最优化理论等，围绕如何使神经元放电时间时间最快、放电个数最多以及神经元系统在噪声干扰下的观察可重复性等问题，探讨不同输入对放电节律特性的影响。通过非线性动力学的基本理论与方法结合数值仿真等手段，本项目解决或部分解决了一定条件下theta模型、LIF模型、HH模型、HR模型放电最快、放电个数最多的输入方案，圆形波簇放电观察可重复性的变化趋势等，促进人们对神经元系统感知外界刺激并将感知的信息进行传递的认识，为今后的临床诊断提供理论基础，已发表的论文9篇。项目资助发表论文9篇，其中SCI收录的论文5篇，在投或正在撰写中论文4篇。培养硕士生4名，其中3名已经取得硕士学位，1名在读。项目投入经费22万元，支出14.50845万元，各项支出基本与预算相符。剩余经费7.49155万元，剩余经费计划用于本项目研究后续支出。