李玉葉
(赤峰學(xué)院 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院, 內(nèi)蒙古 赤峰024000)
隨機(jī)因素作用下的超臨界Hopf分岔附近的動(dòng)力學(xué)
李玉葉
(赤峰學(xué)院 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院, 內(nèi)蒙古 赤峰024000)
本文研究了確定的和隨機(jī)的INa,p+IK神經(jīng)元模型中的超臨界霍普夫(Hopf)分岔附近的動(dòng)力學(xué)行為,隨機(jī)模型中靠近Hopf分岔點(diǎn)的隨機(jī)節(jié)律被認(rèn)為是整數(shù)倍節(jié)律模式;還研究了相應(yīng)于分岔點(diǎn)附近的隨機(jī)自共振機(jī)制.結(jié)果不僅揭示了超臨界Hopf分岔點(diǎn)附近的神經(jīng)放電的統(tǒng)計(jì)特征和動(dòng)力學(xué)機(jī)制,還給出了實(shí)用于現(xiàn)實(shí)神經(jīng)系統(tǒng)中Hopf分岔的判斷指標(biāo).
Hopf分岔;隨機(jī)自共振;神經(jīng)放電模式;II型興奮
李玉葉,女,1980年7月生,內(nèi)蒙古赤峰市人。2004年畢業(yè)于內(nèi)蒙古大學(xué)理工學(xué)院數(shù)學(xué)系數(shù)理基地(數(shù)學(xué)),獲得理學(xué)學(xué)士學(xué)位;2009年畢業(yè)于內(nèi)蒙古大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè),獲得理學(xué)碩士學(xué)位;2012年畢業(yè)于陜西師范大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院生物物理專業(yè),獲得理學(xué)博士學(xué)位。
研究方向:非線性動(dòng)力系統(tǒng)的分岔與混沌理論及其應(yīng)用,神經(jīng)動(dòng)力系統(tǒng)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué),神經(jīng)信息傳遞與編碼。
整數(shù)倍節(jié)律模式的放電現(xiàn)象最初是在實(shí)驗(yàn)中被發(fā)現(xiàn)的.早在1967年,Rose[1]發(fā)現(xiàn)猴聽神經(jīng)纖維表現(xiàn)這種較為異常的放電活動(dòng)模式,但是,這一實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象很長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)并未得到合理的解釋和引起大家的注意.隨后更多的實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)了類似的現(xiàn)象,如Douglass[2]在選擇小龍蝦水力敏感觸須的機(jī)械感受器作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象時(shí),發(fā)現(xiàn)其放電節(jié)律模式呈現(xiàn)整數(shù)倍現(xiàn)象.這種具有“遺漏”現(xiàn)象的放電模式,在外周期刺激下的放電節(jié)律和放電尖峰的峰峰間期統(tǒng)計(jì)直方圖呈現(xiàn)出兩個(gè)特點(diǎn):(1)多數(shù)峰峰間期是某一放電峰峰間期的整數(shù)倍;(2)峰峰間期統(tǒng)計(jì)直方圖是多模態(tài)的高峰狀,且隨著ISI的增大其出現(xiàn)的頻率呈降低的趨勢(shì),如圖3(b)和(c)所示.
隨著隨機(jī)共振(stochastic resonance)概念被引入神經(jīng)科學(xué),整數(shù)倍節(jié)律的現(xiàn)象得到了研究,揭示了噪聲在神經(jīng)信息處理中會(huì)起關(guān)鍵的正面作用;同時(shí)也揭示了整數(shù)倍的特征及動(dòng)力學(xué)機(jī)制.在沒有外界周期信號(hào)激勵(lì)的情況下,現(xiàn)實(shí)生物的自發(fā)神經(jīng)放電也發(fā)現(xiàn)了位于靜息和周期1節(jié)律之間的自發(fā)整數(shù)倍節(jié)律[3];將隨機(jī)因素引入到確定性模型形成的隨機(jī)模型模擬了從靜息到整數(shù)倍放電再到周期1放電的過程[3];而自發(fā)整數(shù)倍節(jié)律也被揭示為是經(jīng)過隨機(jī)自共振(Autonomous stochastic resonance or coherence resonance)機(jī)制在Hopf分岔點(diǎn)附近產(chǎn)生的,也是現(xiàn)實(shí)神經(jīng)系統(tǒng)中Ⅱ型興奮的自發(fā)放電的真實(shí)表現(xiàn)[3].
在本文中,基于實(shí)驗(yàn)中神經(jīng)起步點(diǎn)的整數(shù)倍節(jié)律[4,5],通過噪聲對(duì)神經(jīng)元INa,p+IK模型在超臨界Hopf分岔附近的作用,得到由隨機(jī)共振產(chǎn)生的整數(shù)倍節(jié)律,并對(duì)其產(chǎn)生的節(jié)律進(jìn)行隨機(jī)共振分析.
此模型是與Morris-Lecar(ML)模型類似的模型,基于來自實(shí)驗(yàn)的一個(gè)合理的假設(shè):鈉的門控變量m(t)比膜電位V快,m(t)即時(shí)接近于m∞(V)的值.因此,令m=m∞(V)把三維系統(tǒng)簡(jiǎn)化成二維系統(tǒng),確定性INa,p+IK模型方程如下:
其中V是膜電位,I是膜電流,C膜電容,gNa、gK、gL分別是鈉電導(dǎo)、鉀電導(dǎo)和漏電導(dǎo),ENa、EK、EL是相應(yīng)的平衡電位,m∞(V)、n∞(V)分別是Na+離子通道和K+離子通道打開概率的穩(wěn)態(tài)值,它們滿足如下方程:
模型中的各個(gè)參數(shù)的取值分別為:C=1.0;EL=-78.0;gL=8.0;gNa=20.0;gK=10.0;Vm=-20.0;Vn=-45.0;Km=15.0;Kn=5.0;τ(V)=8.0;ENa=60.0;I=3.0;Ek為分岔參數(shù).此時(shí)INa,p+IK模型為II興奮性的.時(shí)間單位msec.
引入高斯白噪聲ξ(t)作用到方程(1)式,方程(2)式不變,就形成了隨機(jī)INa,p+IK模型.白噪聲ξ(t)具有以下性質(zhì):(1)統(tǒng)計(jì)平均值為零,<ξ(t)>=0;(2)不同時(shí)刻的ξ(t)互不相關(guān),<ξ(t) ξ(t')>=D2δ(t-t'),其中D是噪聲強(qiáng)度,δ(·)是Diract-δ函數(shù).
在確定和隨機(jī)的INa,p+IK模型中,在數(shù)值模擬中,我們采用定步長(zhǎng)Mannella算法[7]對(duì)微分方程組進(jìn)行積分,其積分步長(zhǎng)取0.001msec.
確定性INa,p+IK模型關(guān)于參數(shù)Ek的平衡點(diǎn)分岔圖,如圖1所示.當(dāng)Ek<-88.216156系統(tǒng)存在一個(gè)穩(wěn)定的不動(dòng)點(diǎn).在Ek=-88.216156發(fā)生了超臨界的Hopf分岔,有向右的穩(wěn)定的如圖2所示.隨著參數(shù)Ek的繼續(xù)增加,Ek=-54.379639發(fā)生了亞臨界的Hopf分岔,同時(shí)有不穩(wěn)定極限環(huán)產(chǎn)生,然后穩(wěn)定極限環(huán)(粗實(shí)線)和不穩(wěn)極限環(huán)(粗虛線)相碰發(fā)生了極限環(huán)的鞍結(jié)分岔,極限環(huán)消失,這里不予關(guān)注.極限環(huán)產(chǎn)生(黑實(shí)線代表極限環(huán)的最大幅值和最小幅值),
圖1 確定性INa,p+IK模型關(guān)于分岔參數(shù)Ek的平衡點(diǎn)分岔圖
圖2 當(dāng)不同Ek時(shí),隨機(jī)INa,p+IK模型整數(shù)倍節(jié)律模式:(a)和(a1)是膜電位的時(shí)間歷程圖;(b)和(b1)是ISI的時(shí)間歷程圖;(c)和(c1)是ISI的統(tǒng)計(jì)直方圖;(d)和(d1)是ISI的回歸映射圖.其中(a)、(b)、(c)、(d)代表Ek=-88.5時(shí),(a1)、(b1)、(c1)、(d1)代表Ek=-88時(shí)
在確定性INa,p+IK模型中,Ek=-88.5和Ek=-88時(shí)其行為為靜息態(tài),無放電.在隨機(jī)INa,p+IK模型中,在引入合適的噪聲強(qiáng)度(D=0.5)時(shí),會(huì)有非周期放電節(jié)律產(chǎn)生.其放電軌跡如圖2(a)和(a1)所示,看似是沒有規(guī)律的放電活動(dòng).其峰峰間期(ISI)序列,都具有明顯的分層現(xiàn)象,如圖2(b)和(b1)所示.其峰峰間期(ISI)統(tǒng)計(jì)分布圖標(biāo)也為多峰態(tài),隨著各模態(tài)的峰隨峰峰間期的增大而逐漸衰減,且大多數(shù)峰峰間期大約為第一模態(tài)峰峰間期的整數(shù)倍,如圖2(c)和(c1)所示.所以通過上述分析可以認(rèn)為此隨機(jī)節(jié)律為整數(shù)倍節(jié)律,同時(shí)可以理解整數(shù)倍節(jié)律模式的膜電位的時(shí)間序列是在周期一與靜息交替出現(xiàn),且靜息的長(zhǎng)基本是周期一的整數(shù)倍;但在Ek=-88.5和Ek=-88時(shí)整數(shù)倍節(jié)律的區(qū)別是:在相同的噪聲強(qiáng)度下,當(dāng)Ek=-88.5時(shí)的周期一放電比當(dāng)Ek=-88時(shí)的放電偏少,主要原因有兩個(gè):一是分岔參數(shù)距離分岔點(diǎn)的遠(yuǎn)近問題,另一個(gè)是分岔參數(shù)所處的穩(wěn)定極限環(huán)和平衡點(diǎn)的吸引域的大小問題.整數(shù)倍節(jié)律的峰峰間期序列雖都具有明顯的分層現(xiàn)象,但當(dāng)Ek=-88.5(Hopf分岔點(diǎn)左)時(shí)的峰峰間期序列相對(duì)散,而當(dāng)Ek=-88(Hopf分岔點(diǎn)右)時(shí)的峰峰間期序列主要集中在周期一放電.但兩者整數(shù)倍節(jié)律模式的峰峰間期序列的回歸映射都成晶格狀,如圖2(d)和(d1)所示.這些不僅體現(xiàn)整數(shù)倍的特征,還體現(xiàn)了在Hopf分岔點(diǎn)左、右得到的整數(shù)倍節(jié)律的區(qū)別,這不僅有利于我們模擬數(shù)據(jù)的選取,還有利于我們更好的了解整數(shù)倍節(jié)律產(chǎn)生的機(jī)制.
由于隨機(jī)INa,p+IK模型系統(tǒng)含有噪聲項(xiàng),所以由于噪聲的影響,在Hopf分岔附近有隨機(jī)共振現(xiàn)象產(chǎn)生.現(xiàn)取Ek=-88.5(Hopf分岔點(diǎn)左)為例說明,當(dāng)噪聲強(qiáng)度為零時(shí),初值取為(V,n)=(-60.46571,0.05226),系統(tǒng)處于閾下振蕩或者靜息態(tài),如圖3(a)所示;當(dāng)噪聲強(qiáng)度比較小時(shí),神經(jīng)元大部分時(shí)間在固定點(diǎn)(靜息電位)附近波動(dòng),只偶爾才激發(fā),這是由噪聲超過閾值而造成的,如圖3(b)所示;當(dāng)噪聲強(qiáng)度略為增大時(shí),噪聲會(huì)激發(fā)神經(jīng)元的發(fā)放,放電增多,如圖3(c)所示,而且,在幾個(gè)主要的頻率附近出現(xiàn)峰電位,這個(gè)頻率是頻譜圖最高峰處所對(duì)應(yīng)的頻率,如圖3(d)所示.由圖3(b)和(c)可以看出,在噪聲強(qiáng)度較弱的情況下,膜電位的時(shí)間序列中的低閾值振蕩和稀疏的周期振蕩序列的間隔非常明顯.
圖3 當(dāng)Ek=-88.5時(shí),隨機(jī)INa,p+IK模型在不同噪聲強(qiáng)度下膜電位的時(shí)間歷程圖:(a)D=0;(b)D=0.05;(c)D=0.5;(d)隨機(jī)INa,p+IK模型在不同噪聲強(qiáng)度下功率譜
描述共振特征的一種常用手段是信噪比[8],這里采用胡崗[9]在1993年提出的一個(gè)定義:
上式中H代表經(jīng)過快速傅立葉變化后所得的頻率譜上峰的高度,ωp是峰高處對(duì)應(yīng)的頻率(也被叫做基頻),Δω表示峰的半峰高度時(shí)的頻率寬度.
在處理內(nèi)隨機(jī)共振情況時(shí),信噪比還有另一種比較常用的定義,其定義如下
用公式(3)計(jì)算其信噪比,如圖4(a)所示,當(dāng)Ek的值增大時(shí),信噪比沒有大的變化,但對(duì)于每一條曲線(即Ek固定)上都存在一個(gè)最佳噪聲強(qiáng)度使得信噪比的值最大,且信噪比取最大值所對(duì)應(yīng)的噪聲強(qiáng)度都約為D=10.這種共振性質(zhì)也可以用另一種方式來描述,即用公式(4)計(jì)算其信噪比,如圖4(b)所示,當(dāng)Ek的值增大時(shí),信噪比沒有大的變化,但在每一條曲線(即Ek固定)上都存在一個(gè)最佳噪聲強(qiáng)度使得信噪比的值最大,且信噪比取最大值所對(duì)應(yīng)的噪聲強(qiáng)度都約為D=10.上述兩種信噪比的計(jì)算方式都體現(xiàn)了隨機(jī)自共振(或相干共振)的特性.
圖4 當(dāng)Ek不同時(shí),隨機(jī)INa,p+IK模型中通過功率譜計(jì)算β1、β2與噪聲D的關(guān)系圖:(a)是β1和logD的關(guān)系圖;(b)是β2和logD的關(guān)系圖
圖5 當(dāng)Ek不同時(shí),隨機(jī)INa,p+IK模型,(a)相關(guān)時(shí)間τ0與logD的關(guān)系圖;(b)變異系數(shù)CV與logD的關(guān)系圖
本文通過研究II型興奮對(duì)應(yīng)的INa,p+IK模型中的超臨界Hopf分岔附近的自發(fā)放電節(jié)律的特征:ISI序列,回歸映射,ISI統(tǒng)計(jì)直方圖(含有指數(shù)衰減特征),ISI隨機(jī)序列的變異系數(shù)等,探討了在無外界的刺激下產(chǎn)生的隨機(jī)性整數(shù)倍節(jié)律模式.并且,整數(shù)倍節(jié)律模式存在于INa,p+IK模型的超臨界Hopf分岔附近的周期一與靜息之間.這與整數(shù)倍節(jié)律模式存在于Chay模型的亞臨界Hopf附近的周期一與靜息之間,而未出現(xiàn)于超臨界Hopf分岔附近的周一與靜息之間的結(jié)論[11]有些不一致.這是由于亞臨界Hopf分岔的共存區(qū)間特別小,它表現(xiàn)的性質(zhì)與超臨界Hopf分岔的性質(zhì)很接近的原因.還有并不是所有的超臨界Hopf附近都可以產(chǎn)生整數(shù)倍節(jié)律模式,由于整數(shù)倍節(jié)律模式必須有一個(gè)基本的放電頻率,所以我們選擇超臨界Hopf時(shí)選擇極限環(huán)變化比較穩(wěn)定的較易出現(xiàn)整數(shù)倍節(jié)律模式.在本文中,隨機(jī)性整數(shù)倍節(jié)律模式都是高斯白噪激勵(lì)的隨機(jī)自共振現(xiàn)象.但其它噪聲也可以激勵(lì)出隨機(jī)自共振現(xiàn)象,如偽單色噪聲激勵(lì)的FHN模型可以在Hopf分岔點(diǎn)附近區(qū)域產(chǎn)生陣發(fā)周期一隨機(jī)共振現(xiàn)象[12].
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Q42
A
1673-260X(2014)07-0003-04
內(nèi)蒙古自治區(qū)自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目資助(2012MS0103)