Analysis of neurophysiological signals from the proprioceptor system of insects

• Main Author: Lima, Daniel Rodrigues de
• Other Authors: Maciel, Carlos Dias
• Format: Others
• Language: en
• Published: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP 2016
• Subjects: Delayed transfer entropy; Desert locusts; Gafanhotos; Neurônios sensores; Propriocepção; Proprioception; Sensory neurons; Simulação; Simulation; Spiking rates; Taxas de spiking; Transferência de entropia atrasada
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-18012017-112105/

Proprioception is the ability to sense body position necessary for coordinate precise movements. Despite the low complexity of insect neuronal systems, scientists are studying their motor control system. Researchers performed experiments in desert locusts by stimulating their apodeme and recording the neuronal response. Previous studies reported variations in neuronal spiking rates related to acceleration, velocity and position sensitivity. Their results led us to the assumption that either there are different kinds of sensory neurons, or there is only one type of neuron responding to various Physical quantities. Therefore, this research intends to investigate the different spiking rates. We also want to study the influence of apodemes excitations in sensory neurons with information theoretical measures. However, the way signals were recorded does not allow the calculation of delayed transfer entropy (DTE) between sensory neurons. To solve that problem we propose a method to estimate parameters of connections in such scenarios. Our analysis will model the time spent between spikes with survival functions. The influence of excitation in the neuronal response will be analyzed with DTE, which will also be used to validate the methods of simulation. Results show that there is evidence to support the assumption of different spiking rates among sensory neurons. DTE suggests the existence of intermediate processing nodes between excitation and some sensory neurons. A further simulation joining the methods proposed and neuronal signals showed that models considering intermediate pathways present a good fit to the data. We suggest that the different responses of sensory neurons are not due to various types of neurons, but to a preprocessing layer. === Propriocepção é a capacidade de monitorar a posição do corpo necessária para coordenar movimentos precisos. Apesar da baixa complexidade dos sistemas neuronais de insetos, cientistas têm estudado seu controle motor. Pesquisadores realizaram experimentos em gafanhotos estimulando mecanicamente seu apódema e registrando a resposta neuronal. Estudos anteriores relatam variações nas taxas de spiking, e as relacionam com sensibilidades à aceleração, à velocidade e à posição. Seus resultados nos levaram às suposições de que ou existem diferentes tipos de neurônios sensores ou há apenas um tipo de neurônio sensível à diferentes grandezas físicas. Portanto, esta pesquisa pretende investigar as diferentes taxas de spiking e estudar a influência das excitações do apódema em neurônios sensores com medidas de teoria da informação. No entanto, a forma como os sinais foram gravados não permite calcular-se a transferência de entropia atrasada (DTE) entre neurônios sensores. Para tanto, propôs-se um método de estimação de parâmetros para ligações em tais cenários. As análises modelarão o tempo gasto entre spikings com funções de sobrevida. Além disso, a influência da excitação sobre a resposta neuronal será analisada com DTE, a qual também será utilizada para validar os métodos de simulação. Os resultados mostram que há evidências para suportar a hipótese de diferentes taxas de spiking. A DTE sugere a existência de nós intermediários (entre excitação e alguns neurônios sensoriais). Posteriormente, uma simulação juntando os métodos propostos e os sinais neuronais mostrou que modelos considerando caminhos intermediários se ajustam bem aos dados. Por fim, os resultados sugerem que as diferentes respostas de neurônios sensores não acontecem devido a diferentes tipos de neurônios, mas sim à uma camada de pré-processamento.