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El índice de acomodación es una estadística utilizada en neurociencias para describir datos de trenes de impulsos . Muchos métodos de neurociencia experimental, especialmente lo...

El índice de acomodación es una estadística utilizada en neurociencias para describir datos de trenes de impulsos . Muchos métodos de neurociencia experimental, especialmente los electrofisiológicos , proporcionan sus resultados en forma de voltajes medidos de neuronas individuales. Generalmente, el único elemento importante de estos registros de voltaje es la aparición de impulsos, que representan potenciales de acción . A menudo resulta útil poder describir los datos en términos de la sincronización de los impulsos; por ejemplo, al optimizar un modelo compartimental para que se ajuste al comportamiento observado, se pueden utilizar estadísticas como esta para medir el error. Para ello se utilizan diversas estadísticas, como la tasa de impulsos (es decir, la frecuencia de potenciales de acción), el intervalo entre impulsos (ISI, intervalo de tiempo entre dos potenciales de acción consecutivos) y el índice de acomodación (PA).

Es similar a otras medidas de acomodación, como la varianza local introducida por Shinomoto et al. en 2003. Se define como el promedio de la diferencia en la duración de dos intervalos entre picos consecutivos (ISI) normalizado por la duración total de estos dos ISI. La ecuación para el índice de acomodación es:

A=1nortek1i=knorte(isiiisii1)(isii+isii1){\displaystyle A={\frac {1}{Nk-1}}\displaystyle \sum _{i=k}^{N}{\frac {(\operatorname {isi} _{i}-\operatorname {isi} _{i-1})}{(\operatorname {isi} _{i}+\operatorname {isi} _{i-1})}}}

Donde N es el número de AP y k determina el número de ISI que se descartarán para no tener en cuenta el posible comportamiento transitorio observado en Markram et al., 2004. Un valor razonable para k es cuatro ISI o una quinta parte del número total de ISI, el que sea menor.

Referencias

  • Druckmann, Shaul; Banitt, Yoav; Gidon, Albert; Schürmann, Felix; Markram, Henry; Segev, Idan (15 de octubre de 2007). "Un nuevo marco de optimización multiobjetivo para restringir modelos neuronales basados ​​en conductancia mediante datos experimentales" . Frontiers in Neuroscience . 1 (1): 7– 18. doi : 10.3389/neuro.01.1.1.001.2007 . PMC 2570085. PMID 18982116 .  
  • Shinomoto, Shigeru; Shima, Keisetsu; Tanji, Jun (1 de diciembre de 2003). "Diferencias en los patrones de activación neuronal entre neuronas corticales". Neural Computation . 15 (12): 2823– 2842. doi : 10.1162/089976603322518759 . PMID 14629869 . 
  • Markram, Henry; Toledo-Rodríguez, María; Wang, Yun; Gupta, Anirudh; Silberberg, Gilad; Wu, Caizhi (octubre de 2004). "Interneuronas del sistema inhibidor neocortical" . Reseñas de la naturaleza Neurociencia . 5 (10): 793– 807. doi : 10.1038/nrn1519 . PMID 15378039 .