Influence de l'inhibition synaptique sur le codage de l'information par les cellules mitrales du bulbe olfactif, Influence of the synaptic inhibition on the information processing of olfactory bulb mitral cells

De
Publié par

Sous la direction de Frédéric Alexandre, Dominique Martinez
Thèse soutenue le 08 juin 2009: Nancy 1
Le bulbe olfactif est principalement constitué de neurones excitateurs, dits cellules mitrales, interconnectés via des inter-neurones inhibiteurs, dits cellules granulaires. L'analyse de données expérimentales recueillies en condition in vitro dans des tranches de bulbe olfactif de rats révèle que le caractère phasé des potentiels d'action des cellules mitrales relativement aux oscillations du potentiel de champ local est largement atténué lorsque l'on bloque pharmacologiquement l'inhibition provenant des granules, mettant ainsi en évidence le rôle primordial de l'inhibition synaptique. Les fluctuations de la conductance synaptique inhibitrice sont corrélées à celles mesurées sur le potentiel de champ local. Une relation entre l'inhibition reçue et la phase des potentiels d'action est dévoilée. Un neurone aura plus de chance d'émettre en phase s'il reçoit un nombre important d'événements synaptiques inhibiteurs et si ces événements sont eux-même phasés. Ces résultats sont rassemblés au sein d'un modèle informatique de bulbe olfactif afin d'explorer les capacités de codage de l'interaction mitrale-granule. Après avoir montré que le transfert d'information des cellules mitrales semble plus résider dans leurs instants précis d'émission de potentiels d'action au cours des oscillations que dans leurs fréquences de décharges, une étude analytique conclut que la robustesse du code produit par les cellules mitrales lors des oscillations du réseau est conditionnée par une forte interaction synaptique. Nous appliquons notre modèle de bulbe olfactif pour reconnaître des odeurs à l'aide d'une matrice de capteurs de gaz artificiels.
-Neurosciences computationnelles
-Neurones impulsionnels
-Inhibition synaptique
The olfactory bulb is mainly composed of excitatory cells, called mitral cells, interconnected via local inhibitory neurons, called granule cells. The analysis of electrophysiological data, recorded in vitro from rat olfactory bulb slices, shows that mitral cell firing is phase-locked to the fast local field potential oscillation. This phase-locking is largely reduced when the inhibitory synaptic conductance is pharmacologically blocked, hence highlighting the important role of synaptic inhibition. We find that the inhibitory conductance fluctuations are correlated to the local field potential oscillations. A relationship between the received inhibition and the phase of mitral action potentials is also revealed. The probability to fire a phase-locked action potential increases if the neuron receives a large number of inhibitory synaptic events, and if these events are themselves phase-locked. Results from the previous analysis are used to design a computational model of the olfactory bulb in order to explore the encoding capacity of the mitral-granule interplay. It appears likely that mitral cells encode information in precise spike timings rather than in firing rates. We therefore study analytically the influence of the number and the temporal dispersion of the received inhibitory synaptic events on the spike timing precision of mitral cells. Our study concludes that spike timing precision requires a strong synaptic coupling between mitral and granule cells. Lastly, our olfactory bulb model is applied to the recognition of odours by using an array of artificial gas sensors.
Source: http://www.theses.fr/2009NAN10036/document
Publié le : lundi 19 mars 2012
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http://www.culture.gouv.fr/culture/infos-pratiques/droits/protection.htm ´D´epartement de formation doctorale en informatique Ecole doctorale IAEM Lorraine
UFR STMIA
Influence de l’inhibition synaptique sur
le codage de l’information par les
cellules mitrales du bulbe olfactif
`THESE
pr´esent´ee et soutenue publiquement le 8 juin 2009
pour l’obtention du
Doctorat de l’universit´e Henri Poincar´e – Nancy 1
(sp´ecialit´e informatique)
par
Maxime Ambard
Composition du jury
Rapporteurs : Hugues Berry
Philippe Tarroux
Examinateurs : Jean-Paul Haton
H´el`ene Paugam-Moisy
Nathalie Buonviso
Amine Bermak
Directeurs : Fr´ed´eric Alexandre
Dominique Martinez
Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications — UMR 7503Mis
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.

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18
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30
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1.1.1
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1.1.3
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22
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.
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.

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.
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1.2.8
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19
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L'inhibition
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8
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1.2.2
.
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.
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.

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1.2.10
.

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.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
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.
1.2.3
.
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1.2.11
glom?rules
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.
.
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1.2.12
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.

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.
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.
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.
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de
1.2.4
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.
.
.
.
.
.
.
.
.
1.3.1
.
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.

.
dans
.

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.
.
.
.
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.
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.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
1.3.2
.
d'un
.
dage
.
v
.
de
.
A
.
.
.
.
.
.
15
.
1.2.5
.
Les
.

.
relais
.
.
.
.
.
.
.
.
26
.
Sync
.
des
.
mitrales
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
1.3.4
.

.
un
.
de
.
r?sonateurs
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
29
.
Conclusion
.
.
.
.
16
.
1.2.6
.
Les
.

.
gran
.
ulaires
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
vvi
T
able
sur
.
.
des
.
mati?r
.
es
.
Chapitre
.
2Inuence
.
de
.
la


.
synaptique
.
inhibitrice
.
sur
.
l'activit?
.
du
.
bulb
.
e
.

.
en
.

.
in
agues
vitro
oten
2.1
.
Pr?sen
.
tation
.
des
tes
enregistremen
.
ts
.
?lectroph
.
ysiologiques
.
.
.
.
.
.
.
.
d'analyse
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.

.
.
.
.
.
.
.
3.2.2
.
.
.
d'une
.
.
.
.
.
.
.
l'algorithme
34
.
2.1.1
99
Les
.
enregistremen
.
ts
.
extracellulaires
.
.
ectiv
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
111
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
strat?gie
.
.
.
.
.
.
34
.
2.1.2
Les
Les
tiels
enregistremen
.
ts
.
in
v
tracellulaires
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
gaz
.
.
.
.
.
.
.
3.3.1
.
.
.
.
.
.
.
.
.
dage
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
104
.
1
.
.
.
.
35
.
2.1.3
.
Proto
.

1.1
exp
.
?rimen
.
tal
.
.
.
.
.
.
et
.
.
.
.
.
.
.
ersp
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
2.1
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
3.1.3
.
phas?es
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
35
.
2.2
.

3.2
du

blo
.

.
de
.
l'inhibition
.
GABA
.
ergique
.
sur
.
le
.
taux
81
d'activit?,
des
les
p

.
et
.
le
.
phasage
.
des
.


mitrales
de
36
d'action
2.2.1
.
Une
.
activit?
.

.
te
3.2.3
att?n
synaptique
u?e
.
.
.
.
.
.
.
.
3.3
.

.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
daptation
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
Une
.
aux
.
trations
.
.
.
.
.
.
.
.
36
3.4
2.2.2
.
Une
.
augmen
.
tation
.
des
.
?missions
.
de
.
p
.
oten
.
tiels
.
d'action
.
.
p
.
et
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
th?se
.
.
39
.
2.2.3
.
L'augmen
.
tation
.
du
.
phasage
.
des
.
p
.
oten
.
tiels
1.2
d'actions
des
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
2
.
es
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
42
.
2.3
.
Une
m?tho
nouv
taires
elle
.
m?tho
.
de
.
p
.
our
.
l'extraction
Implications
des
.
?v
.
?nemen
.
ts
.
synaptiques
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
47
.
2.3.1
.
Des
77
m?tho
Des
des
mitrales
an
.
t?rieures
.
inappropri?es
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
79
.
Une
.
de
.
dage
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
47
.
2.3.2
.
Une
.
nouv
.
elle
.
m?tho
.
de
.
par
.

.
de
3.2.1
blo

queurs
v
synaptiques
de
.
oten
.
d'action
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
82
.
La
49
des
2.4
agues
Des
p

tiels
synaptiques
.

.
au
.
PCL
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
87
.

.

.
h?t?rog?ne
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
95
.
Applications
.
des
.
de
.
.
.
.
.
.
59
.
2.4.1
.
Le
.

.
temp
.
orel
.
des
.

.
synaptiques
.
mo
.
y
.
ennes
.
.
99
.
A
.
de
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
60
.
2.4.2
.
La
.

.
en
.
tre
.
les
.

3.3.2
synaptiques

et
robuste
le
di?ren
signal

du
.
PCL
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
62
103
2.4.3
Conclusion
Une
.
inhibition
.
synaptique
.
don
.
t
.
les
.

.
fa
.
v
.
orisen
.
t
.
le
.
phasage
.
des
.

.
mitrales
.
66
.
2.5
.
Conclusion
.
.
.
.
.
.
.
.
Discussion,
.
ersp
.
es
.

.
Discussion
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
107
.
Syn
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
72
.
Chapitre
.
3Etude
.
du
.
r?le
.
de
.
l'inhibition
.
synaptique
.
dans
.
un
107
mo
Critiques
d?le

informatique
r?sultats
du
.
bulb
.
e
.

.
3.1
.
L'inhibition
.
synaptique
.
lat?rale
.
p
.
our
.
la
.
g?n?ration
.

108
.
P
.
ectiv
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
74
.
3.1.1
.
Une
.
ad?quation
.
en
.
tre
.
mo
.
d?le
.
et
.

111
biologique
Quelles
.
des
.

.
?
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
2.2
.
.
.
.
.
.
.
.
74
.
3.1.2
.
Une
.
activit?
.
de
.
r?seau
.

.
te
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
112vii
3
Conclusion
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
183
.
.
.
.
.
Bibliographie
.
.
.
.
.
.
.
.
.
C.1
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
neuroph
.
.
.
.
.
.
.
d?lisation
.
.
.
.
.
.
.
.
.

.
.
.
.
.
.
.
.
115
.
Annexe
2007
AFigures
.
A.0.1
.
T
.
raitemen
.
t
.
du
A,
signal
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
2006
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
des
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
B.2
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
171
.
p
.
2006
.
.
.
.
.
.
.
.
117
.
A.0.2
.
Les
.
P
.
As
.
extracellulaires
C.2
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
DEL
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
C.4
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
126
.
A.0.3
.
Enregistremen
Analyses
ts
donn?es
in
ysiologiques
tracellulaire
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
171
.
Mo
.
informatique
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
132
.
A.0.4
.
Estimation
.
des
.
param?tres
Annexe
du

mo
osters
d?le
NeuroComputing,
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
176
.
ISCAS,
.
.
.
.
.
.
.
.
140
.
A.0.5
.
Les
.

.
synaptiques
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
C.3
.
T
.
2008
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
147
.
A.0.6
.
Corr?lation
.
en
.
tre
.
les
.

.
synaptiques
188
et
COSYNE,
le
.
PCL
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
152
.
Annexe
.
BM?tho
.
des
.
n
.
um?riques
193
B.1
197

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