Simple spikes and complex spikes are two distinguishing features in neurons of the cerebellar
cortex; the motor learning and memory processes are dependent on these firing patterns.
In our research, the detailed firing behaviors of Purkinje cells were investigated using a
computer compartmental neuronal model. By means of application of numerical stimuli,
the abundant dynamical properties involved in the multifarious firing patterns, such as the
Max-Min potentials of each spike and period-adding/period-doubling bifurcations, appeared.
Neuronal interspike interval (ISI) diagrams, frequency diagrams, and current-voltage diagrams
for different ions were plotted. Finally, Poincare mapping was used as a theoretical method
to strongly distinguish timing of the above firing patterns. Our simulation results indicated
that firing of Purkinje cells changes dynamically depending on different electrophysiological
parameters of these neurons, and the respective properties may play significant roles in the
formation of the mentioned characteristics of dynamical firings in the coding strategy for
information processing and learning.
Генерація простих та складних потенціалів дії є специфіч-
ною властивістю нейронів мозочкової кори; моторне
навчання і проце си формування пам’яті за лежать
від генерації даних патернів розряду. В нашій роботі
ми провелидетальне до слідження проце сів генерації
імпульсної активності клітинами Пуркін’є з використанням
компартментної (включаючи сому) моделі нейрона. В
умовах прикладання оцифрованих стимулів у модельованого
нейрона проявлявся багатий набір динамічних
властивостей, що зумовлювало генерацію різноманітних
розрядних патернів; це відбивало сь у відповідних
діаграмах максимальних/мінімальнихпотенціалів для
кожного піку та появі біфуркацій із феноменами додання
або подвоєння періодів. Були побудовані діаграми
міжімпульсних інтервалів, значень частоти та залежностей
струм–потенціал для різних іонів. Нарешті, побудова
мап Пуанкаре була використана як теоретичний метод
для переконливої диференціації часових характеристик
зазначених вище розрядних патернів. Як показали
результати нашого моделювання, розрядна активність
клітин Пуркін’є динамічно змінюється залежно від варіації
електрофізіологічних параметрів цих нейронів, і відповідні
властивості можуть відігравати істотну роль у формації
згаданих вище характеристик динамічних розрядів, що
мають відношення до стратегії кодування в перебігу
обробки інформації та процесів навчання.
Dynamic Properties of Purkinje Cells Having Different Electrophysiological Parameters: A Model Study
