Synchronization of cluster-firing cells in the medial septum Balázs Ujfalussy and Tamás Kiss 2005. december 9.
Tartalom • Miért burstöl a Wang-féle sejt? - bifurkációk Xpp-vel. • Az ANDREW-project második félideje - prc burstölo˝ sejteken • Mediális szeptum glutamáterg sejtjei: kísérletek és elképzelések • Mediális szeptum: ahogy én látom
1
Bifurkációk I Membran potential (mV)
60
60
40
Period doubling I=0.04489nA
20
40
Hopf bifurcation
0
20
Saddle node on invariant circle
−20
0
I=0.499nA
−40
−20
I=0.009942nA
−60
Membran potential (mV)
−40
−80
−60
−100 −120 −0.1
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
−80 0.2
0.25
0.3
0.35
q_gate
0.4
I (nA) rest
bursting
spiking
rest
Mechanism of cluster-firing in a single modeled neuron
2
˝ Elliptic burster Izhikevich könyvébol
3
Bifurkációk III Összefoglalás: Wang02 sejt „eliptikus” burster, a burstök ˝ szubkritikus Hopf-fal kezdodnek, és fold limit cycle bifurkációval érnek véget. A fixpont a stabil határcikluson belül van!
Következmény: Megfelelö idöben érkezve mind a gátló, mind a serkento˝ impulzusok periodikus pályára állíthatják a sejtet.
4
Burst Phase Response Curve I phase delay 300
200
PRC with negative pulse
150
PRC with positive pulse
50 0 −50
−100
100
0
−100
−150 −200 −250
phase delay
200
100
PRC with fast pulses
PRC with slow pulses
250
PRC with negative pulse PRC with positive pulse
−200 0
50
100
150
200
250
300
350
phase of perturbation
Control
0
50
100
150
200
250
300
350
phase of perturbation
Perturbed
5
Burst Phase Response Curve II 60
membrane potential (mV)
40
40
20
20
0
0
−20
−20
−40
−40
−60
−60
−80
membrane potential (mV)
60
0
100
200
300
400
500
−80 0.22
0.24
0.26
0.28
0.3
0.32
0.34
time (ms) q gate
0.36
0.38
q gate membrane potential (mV)
0.38
60
line 1 line 2
0.36
40
0.34
20
0.32 0 0.3 −20
0.28 0.26
−40
0.24
−60
0.22
0
100
200
300
400
500
time (ms)
−80
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
h_gate
6
Burst Phase Response Curve III Membrane potential
PRC with fast pulses
300
Control
phase delay
200 100 0
−100
PRC with negative pulse PRC with positive pulse
−200 0
70s
50
100
150
200
250
300
350
phase of perturbation
75s
100s
125s
150s
0
100
200
300
400
500
time (ms)
7
Burst Phase Response Curve IV Phase Response Curves Phase delay of the next spike Weak negative pulse 200 Strong 100
0
−100
−200
Weak positive pulse Strong −300
0
180
360
540
720
Phase of the perturbation 8
MSDB: Buzsáki 2002
9
MSDB glutamát sejtek: Sotty 2003
10
MSDB glutamát sejtek: Sotty 2003
11
MSDB GABA sejtek: Borhegyi et al. 2004
12
Garner et al., 2005: synchronizated activity in MSDB slice.
13
Colom et al., 2005: AEI:glutamát, BFJ:GABA, CGK:acetil-kolin festés. 14
Manseau et al., 2005 – glutamáterg burstök a mediális szeptumban
Slow firing és fast firing sejteken ...
15
Manseau et al., 2005 – glutamáterg burstök a mediális szeptumban
Valamint cluster firing sejteken is
16
MSDB glutamát sejtek: Colon 2005 vs. Manseau 2005
Manseau et. al, 2005 Fiziológiai kísérletek alapján: glutamátok mindenkit beidegeznek.
17
Colon et al. 2005 Anatómiai adatok, Akkor most hogy is van? ...
18
Összefoglalás II A kísérleti adatok szerint: • vannak glutamáterg sejtek (Sotty et al. 2003, Hajszan et al. 2004) ˝ (Sotty el al. 2003, Man• a glutamát sejtek cluster - tüzelok seau et al. 2005) • és mindenkit beidegeznek (Colom et al. 2005, Manseau et al. 2005). GABA → glutamát: miben változtatja meg a sejtek szinkronizációs képességét? Burst-prc szerint nem sokban, spike-prc szerint akár nagyon is megváltoztathatja. 19
MSDB models revisited II Network activity (spikes per bin) 16 activity of one population activity of the other population 12
8
4
0
1
1.2
1.4
1.6
1.8 time (s) 2
Network activity (spikes per bin) 16
Membrane potential (mV)
12
40
8 4 0
0
−40
−80
1
1.2
1.4
1.6
1.8 time (s) 2
20
MSDB models revisited III Network activity (spikes per bin) the activity of one population activity of the other population
30
20
10
0
1
1.2
1.4
Membrane potential (mV)
1.6
1.8 time (s) 2
Network activity (spikes per bin) 16 12
40
8 4 0
0
−40
−80
1
1.2
1.4
1.6
1.8
time (s) 2
21
MSDB models revisited I Fourier power (Vs 2 ) 400000
300000
200000 Theta GABA Gamma GABA Theta glutamate Gamma glutamate
100000
0
0
0.1
0.2
cell# 40
0.3 0.4 0.5 Bias (network polarization) 40
30
30
20
20
10
10
0 0
10
20
30
40
0 0
10
20
30
40 cell#
22
MSDB models revisited IV C
A glutamatergic network random network of cluster firing neurons: autonomous pacemaker
Membrane potential (mV)
Network activity (spikes per bin)
40
16 8
0
0
-40
-80 GABAergic network:
1 1.2 1.4 Membrane potential (mV)
1.6 1.8 time (s) 2 Network activity (spikes per bin)
polarized network of fast-firing GABAergic cells receive oscillatory input from local glutamatergic cells
B
2 6 Fourier power ( x100000 Vs ) 5 theta (4-12 Hz)
40
16 8 0
0
4 3
-40
2 1
gamma (40-60 Hz)
0 -2.2
-1.8
-1.4
-1 -0.6 Iapp (microA/cm 2)
-80
1
1.2
1.4
1.6
1.8
time (s) 2
23
MSDB models revisited IV ˝ Elonye hogy muködik, ˝ szerintem nem túl bonyolult és nem mond ellent a kisérleteknek.
• Sotty 2003: GABAerg sejtek burst/fast firingek, IH arammal, rebound bursttel • Sotty 2003 + Manseau 2005: a glutamaterg sejtek clustertuzelok • Manseau 2005: kapcsolatok • Borhegyi 2004 a PV sejtek fázisai A GABA sejtek fiziológiája láthatóan nincs kidolgozva: azért, hogy lássuk, ˝ H áram, rebound burst: mi kell ahhoz, hogy müködjön. Jól fejlesztheto: Ca áramok.
24
