Emergent properties of spike frequency adaptation in neuronal systems: Non-renewal statistics, variability reduction and sparsening

Abstract

This research contributes to the understanding of spike-frequency adaptation and its complex dynamics in vivo condition. It provides a detailed study of the non-renewal statistics emergence between subsequent inter-spike intervals due to adaptation. The results presented in this dissertation show that spike- induced adaptation has a major positive effect on the variability reduction and coding capacity in neuronal systems. Furthermore, I explore its filtering consequences on information coding at a network level to describe a mechanism for emergence of a sparse representation of the stimulus. The emerged sparse code can explain the activity of Kenyon cells in insect olfactory information processing.

Die vorliegende Arbeit trägt zum besseren Verständnis von neuronaler Spike- Frequenz Adaptation und ihrer komplexen Dynamik in vivo bei. Sie liefert eine detaillierte Studie über die aus der Adaptation entstehende Statistik des nicht-Erneuerungprozesses aus aufeinanderfolgenden Interspike-Intervallen. Die vorgestellten Ergebnisse zeigen, dass Spike-Frequenz Adaptation einen entscheidend positiven Effekt auf die Reduktion der Variabilität und Codierungskapazität in neuronalen Systemen hat. Darüber hinaus untersuche ich die Filterung der Adaptation in Bezug auf die Informationcodierung auf Netzwerkebene um die Emergenz einer Sparse-Code Repräsentation eines Stimulus zu beschreiben. Dieser Sparse-Code erklärt die spärliche Aktivität von intrinsischen Neuronen des Pilzkörpers der Insekten bei der Verarbeitung olfaktorischer Informationen.