論文の概要: Limits of Entrainment of Circadian Neuronal Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11119v1
• Date: Tue, 23 Aug 2022 17:57:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-24 14:07:40.339542
• Title: Limits of Entrainment of Circadian Neuronal Networks
• Title（参考訳）: 概日ニューロンネットワークの連関限界
• Authors: Yorgos M. Psarellis, Michail Kavousanakis, Michael A. Henson, Ioannis G. Kevrekidis
• Abstract要約: 概日リズムは哺乳類の様々な重要な生理的・行動的過程の中心にある。 本研究では,周波数・義務周期の異なる外部光信号に対する概日同期の限界を決定するために,現代の計算神経科学モデルについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Circadian rhythmicity lies at the center of various important physiological and behavioral processes in mammals, such as sleep, metabolism, homeostasis, mood changes and more. It has been shown that this rhythm arises from self-sustained biomolecular oscillations of a neuronal network located in the Suprachiasmatic Nucleus (SCN). Under normal circumstances, this network remains synchronized to the day-night cycle due to signaling from the retina. Misalignment of these neuronal oscillations with the external light signal can disrupt numerous physiological functions and take a long-lasting toll on health and well-being. In this work, we study a modern computational neuroscience model to determine the limits of circadian synchronization to external light signals of different frequency and duty cycle. We employ a matrix-free approach to locate periodic steady states of the high-dimensional model for various driving conditions. Our algorithmic pipeline enables numerical continuation and construction of bifurcation diagrams w.r.t. forcing parameters. We computationally explore the effect of heterogeneity in the circadian neuronal network, as well as the effect of corrective therapeutic interventions, such as that of the drug molecule Longdaysin. Lastly, we employ unsupervised learning to construct a data-driven embedding space for representing neuronal heterogeneity.
• Abstract（参考訳）: 概日リズムは、睡眠、代謝、ホメオスタシス、気分の変化など、哺乳動物における様々な重要な生理的および行動的過程の中心にある。 このリズムは、上腕神経核(SCN)に位置する神経細胞の自己持続性生体分子振動から生じることが示されている。 通常の状況では、このネットワークは網膜からのシグナルによって昼夜のサイクルと同期する。 外部の光信号によるこれらのニューロンの振動のずれは、多くの生理機能を破壊し、健康と健康に長きにわたって影響する。 本研究では,現代の計算神経科学モデルを用いて,周波数と義務周期の異なる外部光信号に対する概日同期の限界を決定する。 各種駆動条件に対する高次元モデルの周期的定常状態を見つけるために行列フリーな手法を用いる。 我々のアルゴリズムパイプラインは、パラメータを強制する分岐図の数値的な継続と構築を可能にする。 我々は、概日性神経ネットワークにおける不均一性の効果と、薬物分子Longdaysinのような矯正的治療介入の効果を計算的に検討した。 最後に,教師なし学習を用いて,神経細胞の不均一性を表現するデータ駆動埋め込み空間を構築する。

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