定量生物学 > 神经与认知
[提交于 2024年2月1日
(v1)
,最后修订 2024年5月21日 (此版本, v2)]
标题: 神经传导延迟的极值统计学
标题: Extreme value statistics of nerve transmission delay
摘要: 神经传导延迟是神经科学中的一个重要课题。 在神经元的树突上发出或接收的尖峰信号从轴突传输到突触前细胞。 尖峰信号在突触处引发化学反应,其中突触前细胞将神经递质传递给突触后细胞,并通过离子通道的化学反应过程再生电信号并传递给相邻神经元。 在将复杂的生理反应过程描述为随机过程的背景下,本研究旨在表明尖峰信号的最大时间间隔分布遵循极值顺序统计量。 通过考虑泄漏积分-放电模型的时间常数的统计方差,该模型是尖峰信号的确定性时间演化模型,我们使尖峰信号的时间间隔具有随机性。 当时间常数服从指数分布函数时,尖峰信号的时间间隔也服从指数分布。 在这种情况下,我们的理论和仿真结果证实,最大时间间隔的直方图遵循Gumbel分布,这是三种极值统计中的一种。 我们还确认,当尖峰信号的时间间隔服从帕累托分布时,最大时间间隔的直方图遵循Fréchet分布。 这些发现证实,神经传导延迟可以使用极值统计来描述,因此可以作为传输延迟的新指标。
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