Ganglio Bucal de Aplysia, análisis de la conexión de las neuronas B31-B63.

Los resultados nos demuestran que cuando
la corriente de K+ se encuentra en el
intervalo de 57 y 58 nA no se generan
ráfagas y el sistema se presenta como un
patrón individual, por lo que cuando no se
encuentra en este intervalo se generan las
ráfagas esperadas. Cuando existe un
incremento alto en K+ el comportamiento
del sistema es igual que el patrón inicial
como se puede ver en E). La conclusión del
modelo es que es sensible a los cambios de
las corrientes, los valores fueron los mismos
que los de la Figura 18, y no se comprobó
que el sistema deje de estar en
funcionamiento por el cambio de las mismas.
4. Comprobación y verificación de resultados
de la variante.
Las despolarizaciones y las
hiperpolarizaciones mantienen un
comportamiento parecido que el modelo
original, partiendo de la premisa que para
excitar a una B31 el umbral es mucho mas
alto que la B63, esto hace justamente que la
pulsación del modelo inicial no sea lo
suficientemente alta para excitar a la
segunda neurona integrada al sistema, por lo
que se incrementó la fuerza de la pulsación.
Así mismo se realizaron los cambios en las
conexiones sinápticas con el fin de observar
la respuesta del sistema al cambio de +-15%
de las mismas. El resultado sigue siendo
parecido con el modelo inicial, sin embargo
el cambio de la fuerza sináptica suspende
algunas espigas generadas en la B63.
Por otro lado el sistema es estable al cambio
aleatorio de las corrientes de Na+ y K+, en
dos de los casos presentados se suspende las
ráfagas debido a que se combina la
Hiperpolarización con un intervalo
establecido entre 57naA y 58nA para la
corriente de K+, lo que supone entender que
en el mismo, el umbral de las B31 se
incrementa. Cuando la corriente no cae en
este intervalo se producen las ráfagas
generando un patrón individual igual que el
CPG.
5. Trabajos futuros
Se ha investigado y simulado los efectos
sobre el CPG de los cambios en las B31 y B63
y además se ha intervenido en sus relaciones
con corrientes lentas y potenciales pos
sinápticos. Al mencionar al generador
central de patrones, se menciona también un
conjunto de neuronas que al ser conectadas
pueden suspender como incrementar las
ráfagas en estudio, este es el caso de la
neurona B64 que se convierte en una
neurona que contractora [1] que no permite
el inicio de las ráfagas. Formular el nuevo
planteamiento con esta neurona sería un
nuevo caso de estudio de simulación.
Como aplicación fundamental dada en este
tema tenemos la identificación de patrones
que se logra por medio del circuito
expresado. En este sentido tenemos ya la
comprensión de los sistemas de
realimentación lo que nos hace suponer
inmediatamente una comparación con el
algoritmo de backpropagatión de las redes
neuronales artificiales, y de hecho con estas
redes neuronales biológicas se puede
obtener compuertas lógicas, ya que al
despolarizar e hiperpolarizar, lo que
justamente estamos logrando es 1 y 0 de
entradas, y al mismo tiempo estamos
acomodando los pesos al retroalimentar. La
obtención de formulas para un nuevo
sistema de aprendizaje se basará justamente
en la suma de las corrientes en estudio
unidas a los proceso sinápticos, lo cual
comparado con una red neuronal artificial
asume el hecho base de la ley de aprendizaje
del perceptron y la regla delta generalizada.