In the cerebellum, long-term depression (LTD) plays a key function in sculpting neuronal
circuits to store information, since motor learning and memory are thought to be associated
with such long-term changes in synaptic efficacy. To better understand the principles of
transmission of information in the cerebellum, we, in our model, distinguished different types
of neurons (type 1- and type 2-like) to examine the neuronal excitability and analyze the
interspike interval (ISI) bifurcation phenomenon in these units, and then built a Purkinje cell
circuit to study the impact of external stimulation on LTD in this circuit. According to the
results of computational analysis, both climbing fiber-Purkinje cell and granule cell-Purkinje
cell circuits were found to manifest LTD; the external stimuli would influence LTD by
changing both depression time and depression intensity. All of the simulated results showed
that LTD is a very significant factor in the Purkinje circuit networks. Finally, to deliver the
learning regularities, we simulated spike timing-dependent plasticity (STDP) by increasing
the CaP conductance.
У мозочку довготривала депресія (ДД) відіграє ключову роль у пристосуванні нейронних мереж до накопичення інформації, оскільки моторне навчання та пам’ять, як
вважають, асоційовані з подібними тривалими змінами синаптичної ефективності. Намагаючись краще зрозуміти
принципи передачі інформації в мозочку, в перебігу дослідження збудливості нервових клітин та аналізу феномена
біфуркації міжімпульсних інтервалів у цих нейронах ми диференціювали в нашій моделі різні види нейронів (першого і другого типів). Потім була сформована модель нервової
мережі клітини Пуркін̕ є для дослідження впливів зовнішньої стимуляції на ДД у такій мережі. Відповідно до результатів комп’ютерного аналізу, ДД проявляється і в мережі «ліаноподібне волокно–клітина Пуркін̕ є», і в мережі
«гранулярна клітина–клітина Пуркін̕ є». Зовнішня стимуляція може впливати на ДД, змінюючи як час, так і інтенсивність депресії. Згідно з результатами моделювання, ДД
є дуже істотним фактором при функціонуванні мереж, котрі
містять у собі клітини Пуркін̕ є. Нарешті, ми, щоб виявити
закономірності процесу навчання, за допомогою збільшення
CaP-провідності моделювали пластичність, залежну від
часу генерації піка (STDP).
