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Using full 3+1 dimensional general-relativistic hydrodynamic simulations of equal- and unequal-mass neutron-star binaries with properties that are consistent with those inferred from the inspiral of GW170817, we perform a detailed study of the quark-formation processes that could take place after merger. We use three equations of state consistent with current pulsar observations derived from a novel finite-temperature framework based on V-QCD, a non-perturbative gauge/gravity model for Quantum Chromodynamics. In this way, we identify three different post-merger stages at which mixed baryonic and quark matter, as well as pure quark matter, are generated. A phase transition triggered collapse already ≲10ms after the merger reveals that the softest version of our equations of state is actually inconsistent with the expected second-long post-merger lifetime of GW170817. Our results underline the impact that multi-messenger observations of binary neutron-star mergers can have in constraining the equation of state of nuclear matter, especially in its most extreme regimes.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Untersuchung der Transporteigenschaften inklusive Ladungsträgerdynamik von quasi-zweidimensionalen organischen Ladungstransfersalzen. Diese Materialien besitzen eine Schichtstruktur und weisen eine hohe Anisotropie der elektrischen Leitfähigkeit auf. Aufgrund der geringen Bandbreite und der niedrigen Ladungsträgerkonzentration gehören die Materialien zu den stark-korrelierten Elektronensystemen, wobei sich die elektronischen Eigenschaften leicht durch chemische Modifikationen oder äußere Parameter beeinflussen lassen. Die starken Korrelationen resultieren in Metall-Isolator-Übergängen, die sich beim Mott-isolierenden Zustand in einer homogenen Verteilung und beim ladungsgeordneten Zustand in einer periodischen Anordnung der lokalisierten Ladungsträger manifestieren.
Mithilfe der Fluktuationsspektroskopie, die sich mit der Analyse der zeitabhängigen Widerstandsfluktuationen befasst, konnten im Rahmen dieser Arbeit neue Erkenntnisse über die Ladungsträgerdynamik in den verschiedenen elektronischen Zuständen gewonnen werden. Die Metall-Isolator-Übergänge in den untersuchten Systemen, die auf den Molekülen BEDT-TTF (kurz: ET) bzw. BEDT-TSF (kurz: BETS) basieren, sind von der Stärke der strukturellen Dimerisierung abhängig und wurden durch die Kühlrate, eine Zugbelastung sowie durch die Ausnutzung des Feldeffekts beeinflusst.
In den Systemen κ-(BETS)₂Mn[N(CN)₂]₃, κ-(ET)₂Hg(SCN)₂Cl und κ-(ET)₂Cu[N(CN)₂]Br sind die Donormoleküle als Dimere angeordnet, sodass aufgrund der effektiv halben Bandfüllung bei genügender Korrelationsstärke häufig ein Mott-Übergang auftritt. In κ-(ET)₂Hg(SCN)₂Cl führt eine schwächere Dimerisierung jedoch zu einem Ladungsordnungsübergang, der mit elektronischer Ferroelektrizität einhergeht. Dabei wird die polare Ordnung durch eine Ladungsdisproportionierung innerhalb der Dimere verursacht. Die Widerstandsfluktuationen zeigen am ferroelektrischen Übergang einen starken Anstieg der spektralen Leistungsdichte, eine Abhängigkeit vom angelegten elektrischen Feld sowie Zeitabhängigkeiten, die auf räumliche Korrelationen der fluktuierenden Prozesse hindeuten. Diese Eigenschaften wurden ebenfalls für das System κ-(BETS)₂Mn[N(CN)₂]₃ beobachtet. Hierbei wurden mithilfe der dielektrischen Spektroskopie ebenfalls Hinweise auf Ferroelektrizität gefunden, während durch die Analyse der stromabhängigen Widerstandsfluktuationen die Größe der polaren Regionen abgeschätzt werden konnte. Das System κ-(ET)₂Cu[N(CN)₂]Br, das in einer Feldeffekttransistor-Struktur vorliegt, erlaubt neben der Untersuchung des Bandbreiten-getriebenen Mott-Übergangs durch die Zugbelastung eines Substrats auch die Beeinflussung der elektronischen Eigenschaften durch die Änderung der Bandfüllung mittels elektrostatischer Dotierung. Hierbei wurden starke Abhängigkeiten des Widerstands von der Gatespannung beobachtet und Ähnlichkeiten der Ladungsträgerdynamik zu herkömmlichen Volumenproben gefunden.
Bei den Systemen θ-(ET)₂MM'(SCN)₄ mit MM'=CsCo, RbZn, TlZn tritt ein Ladungsordnungsübergang auf, der eine starke Abhängigkeit von der Kühlrate zeigt. Durch schnelles Abkühlen lässt sich der Phasenübergang erster Ordnung kinetisch vermeiden, wodurch ein Ladungsglaszustand realisiert wird. Dieser metastabile Zustand zeigt neuartige physikalische Eigenschaften mit Ähnlichkeiten zu herkömmlichen Gläsern und wurde als Folge der geometrischen Frustration der Ladung auf einem Dreiecksgitter diskutiert. Im Rahmen dieser Arbeit konnte die Ladungsträgerdynamik in den verschiedenen Ladungszuständen von unterschiedlich frustrierten Systemen verglichen werden. Zur Realisierung sehr schneller Abkühlraten wurde dafür eine Heizpulsmethode verwendet und weiterentwickelt. Der Ladungsglaszustand zeigte dabei für verschiedene Systeme ein deutlich niedrigeres Rauschniveau als der ladungsgeordnete Zustand. In Kombination mit Messungen der thermischen Ausdehnung und kühlratenabhängiger Transportmessungen wurde in den Systemen mit der stärksten Frustration die Existenz eines strukturellen Glasübergangs nachgewiesen, der von einer starken Verlangsamung der Ladungsträgerdynamik begleitet wird. Diese Erkenntnisse werfen ein neues Licht auf die bisherige rein elektronische Interpretation des Ladungsglaszustands und heben den Einfluss der strukturellen Freiheitsgrade hervor.
The pion-to-proton ratio is identified as a potential signal for a non-equilibrium first-order chiral phase transition in heavy-ion collisions, as the pion multiplicity is directly related to entropy production. To showcase this effect, a non-equilibrium Bjorken expansion starting from realistic initial conditions along a Taub adiabat is used to simulate the entropy production. Different dynamical criteria to determine the final entropy-per-baryon number are investigated and matched to a hadron resonance gas model along the chemical freeze out curve to obtain the final pion and proton numbers. We detect a strong enhancement of their multiplicity ratio at the energies where the system experiences a strong phase transition as compared to a smooth crossover which shows almost no enhancement.
Simulations of conformational changes and enzyme-substrate interactions in protein drug targets
(2022)
Finding new drugs is a difficult, time-consuming, and costly challenge, with only a small success rate along the drug discovery pipeline of far less than 10%. The high failure rate of drug discovery projects motivates the integration of computational tools throughout the whole drug discovery pipeline, from target identification to clinical trials. Target identification is the first step in the process. A biological target, e.g., a protein that plays a role in disease, is identified and its molecular mechanism in the disease is studied. Further, a potential binding site on the target, where therapeutic molecules can bind and modulate the target’s activity, needs to be characterized. Computational tools can contribute to improving the initial molecular target elucidation and assessment.
In this thesis, I use computational, physics-based approaches to characterize binding sites of drug targets and to decipher enzyme-substrate interactions, which play a role in disease mechanisms. Molecular dynamics (MD) simulations were applied to study the dynamics of molecules in solution at high temporal and spatial resolution. The method generates time-resolved trajectories of the particles in a system of interest by integrating Newton’s equations of motion numerically, starting from a set of coordinates and velocities. In MD simulations, all atoms of a chosen system, including solvent, are represented explicitly. Atomistic simulations are especially well-suited to study detailed interactions that depend on intermolecular interactions, such as hydration effects, hydrogen bonding, hydrophobic interactions, or subtle chemical differences. System properties are inferred from the trajectories, provided that the force fields, describing the interactions between the particles in the system, have a high accuracy. The bonded and non-bonded interactions are parametrized on experimental and quantum chemical data. The purpose of MD simulations can be to gain insight into the behavior of complex biological systems at molecular level, which often cannot be observed in experiments at the same resolution. With recent advances in computer hardware and simulation software, molecular systems of increasing size and simulation length can be investigated.
In the first part of the thesis, I investigated the conformational ensemble of various protein drug targets. Proteins are dynamic biomacromolecules that can have diverse and nearly isoenergetic conformational states. Ligand binding can shift the equilibrium of this conformational ensemble and can uncover binding sites, called cryptic sites. Cryptic sites only emerge upon small molecule binding and are often flat and featureless, and thus not easily recognized in crystal structures without bound ligands. If new binding sites including cryptic sites are detected, they can potentially be exploited for binding to ligands and enable a druggable target. Druggability is the ability of a protein to bind small, drug-like molecules, which is the basis for rational drug design. In this thesis, I used state-of-the-art physics-based, computational approaches to investigate the conformational ensembles of binding sites. In all studied systems, it is known from experiment that a specific group of ligands can induce conformational changes. The aim is to sample the conformational space made accessible upon ligand binding, yet without using the specific ligand structures or details about their interactions. We are interested in sampling the
pocket conformational states and identifying the respective pocket opening mechanism. For some cases, I additionally assessed whether the observed flexibility is a feature of the protein family, or specific to the protein under consideration.
The first studied system is factor VIIa (FVIIa). FVIIa is an essential part of the coagulation cascade and hence a potential drug target for thrombotic diseases. In addition, I investigated various other trypsin-like serine proteases from the same protein family. The binding pocket of trypsin-like serine proteases is called S1 pocket. An X-ray crystal structure solved by our collaborators reveals that a b-sheet structure in the S1 pocket is distorted by a bound ligand. I resolved the conformational change with MD simulations, starting from the unbound protein structure solvated in water and ions. I observed multiple spontaneous transition events. In 7 out of 22 simulations with the b-sheet as starting structure, the S1 pocket eventually rearranged into a distorted loop structure. These transitions occurred spontaneously and were mediated by water molecules probing the backbone hydrogen bonds. The conformational change studied here controls the onset of substrate binding and catalysis. Furthermore, I used metadynamics simulation, an enhanced-sampling method, to estimate the free energy barrier of this conformational change..
In March 2019 the HADES experiment recorded 14 billion Ag+Ag collisions at √SNN = 2.55 GeV as a part of the FAIR phase-0 physics program. With the capabilities to measure and analyze particles forming the bulk matter, namely pions, protons and light nuclei, as well as rare probes like dilepton decays of vectormesons and strange hadrons, the HADES experiment allows to study the properties of matter at high densities in great detail. In this contribution a special focus is put on the reconstruction of weakly decaying strange hadrons.
In this thesis, the emission of protons as well as the production of Λ hyperons, Κ0S mesons and 3ΛH hypernuclei are analyzed multi-differentially as a function of transverse momentum, rapidity and centrality. Therefore, the 3.03 billion 30 % most central Ag(1.58A GeV)+Ag events recorded by HADES are used. Furthermore, the lifetimes of Λ hyperons, Κ0S mesons and 3ΛH hypernuclei are measured. The obtained 3ΛH lifetime of (253 ± 24 ± 42) ps is compatible with the lifetime of free Λ hyperons, as predicted by theoretic calculations due to its low binding energy. Finally, also the double strange Ξ– hyperons are reconstructed. Unfortunately, the fully optimized signals lie below the confidence threshold of 5σ, which is why both an production rate and an upper production limit are estimated using averaged acceptance and efficiency corrections. Never before, 3ΛH or Ξ– were successfully reconstructed and analyzed in heavy-ion collisions at such low energies. The obtained results are compared to previous measurements and put in context with world data form different energies and collision systems.
Under temperature or pressure tuning, tetragonal EuPd2Si2 is known to undergo a valence transition from nearly divalent to nearly trivalent Eu accompanied by a volume reduction. Albeit intensive work, its origin is not yet completely understood. Here, we investigate the mechanism of the valence transition under volume compression by density functional theory calculations (DFT). Our analysis suggests that the transition is a consequence of an enhanced c−f hybridization between localized Eu 4f states and itinerant conduction states (Eu 5d, Pd 4d, and Si 3p) where the interplay of the electronic bandwidth, crystal field environment, Coulomb repulsion, Hund's coupling and spin-orbit coupling plays a crucial role for the transition to happen. The change in the electronic structure is intimately related to the volume reduction where Eu-Pd(Si) bond lengths shorten. In a next step we compare our DFT results to surface-sensitive photoemission data in which the mixed-valent properties of EuPd2Si2 are reflected in a simultaneous observation of divalent and trivalent signals from the Eu 4f shell.
In-medium effects in strangeness production in heavy-ion collisions at (sub-) threshold energies
(2022)
We study the in-medium effects in strangeness production in heavyion collisions at (sub-)threshold energies based on the microscopic Parton-Hadron-String Dynamics (PHSD) transport approach. The in-medium modifications of the antikaon properties are described via the self-consistent coupledchannel unitarized scheme based on a SU(3) chiral Lagrangian while the inmedium modification of kaons are accounted via the kaon-nuclear potential, which is assumed to be proportional to the local baryon density. We find that the modifications of (anti)kaon properties in nuclear matter are necessary to explain the experimental data in heavy-ion collisions.
This thesis has two main parts.
The first part is based on our publication [1], where we use perturbation theory to calculate decay rates of magnons in the Kitaev-Heisenberg-Γ (KHΓ) model. This model describes the magnetic properties of the material α-RuCl 3 , which is a candidate for a Kitaev spin liquid. Our motivation is to validate a previous calculation from Ref. [2]. In this thesis, we map out the classical phase diagram of the KHΓ model. We use the Holstein-Primakoff
transformation and the 1/S expansion to describe the low temperature dynamics of the Kitaev-Heisenberg-Γ model in the experimentally relevant zigzag phase by spin waves. By parametrizing the spin waves in terms of hermitian fields, we find a special parameter region within the KHΓ model where the analytical expressions simplify. This enables us to construct the Bogoliubov transformation analytically. For a representative point in the special parameter region, we use these results to numerically calculate the magnon damping, which is to leading order caused by the decay of single magnons into two. We also calculate the dynamical structure factor of the magnons.
The second part of this thesis is based on our publication [3], where we use the functional renormalization group to analyze a discontinuous quantum phase transition towards a non-Fermi liquid phase in the Sachdev-Ye-Kitaev (SYK) model. In this thesis, we perform a disorder average over the random interactions in the SYK model. We argue that in the thermodynamic limit, the average renormalization group (RG) flow of the SYK model is identical to the RG flow of an effective disorder averaged model. Using the functional RG, we find a fixed point describing the discontinuous phase transition to the non-Fermi liquid phase at zero temperature. Surprisingly, we find a finite anomalous dimension of the fermions, which indicates critical fluctuations and is unusual for a discontinuous transition. We also determine the RG flow at zero temperature, and relate it to the phase diagram known from the literature.
TriMem: A parallelized hybrid Monte Carlo software for efficient simulations of lipid membranes
(2022)
Lipid membranes are integral building blocks of living cells and perform a multitude of biological functions. Currently, molecular simulations of cellular-scale membrane remodeling processes at atomic resolution are extremely difficult, due to their size, complexity, and the large times-scales on which these processes occur. Instead, elastic membrane models are used to simulate membrane shapes and transitions between them and to infer their properties and functions. Unfortunately, an efficiently parallelized open-source simulation code to do so has been lacking. Here, we present TriMem, a parallel hybrid Monte Carlo simulation engine for triangulated lipid membranes. The kernels are efficiently coded in C++ and wrapped with Python for ease-of-use. The parallel implementation of the energy and gradient calculations and of Monte Carlo flip moves of edges in the triangulated membrane enable us to simulate large and highly curved membrane structures. For validation, we reproduce phase diagrams of vesicles with varying surface-to-volume ratios and area difference. We also compute the density of states to verify correct Boltzmann sampling. The software can be used to tackle a range of large-scale membrane remodeling processes as a step toward cell-scale simulations. Additionally, extensive documentation make the software accessible to the broad biophysics and computational cell biology communities.
Bottomonium states are key probes for experimental studies of the quark-gluon plasma (QGP) created in high-energy nuclear collisions. Theoretical models of bottomonium productions in high-energy nuclear collisions rely on the in-medium interactions between the bottom and antibottom quarks, which can be characterized by real (VR(T, r)) and imaginary (VI(T, r)) potentials, as functions of temperature and spatial separation. Recently, the masses and thermal widths of up to 3S and 2P bottomonium states in QGP were calculated using lattice quantum chromodynamics (LQCD). Starting from these LQCD results and through a novel application of deep neural network (DNN), here, we obtain model-independent results for VR(T, r) and VI(T, r). The temperature dependence of VR(T, r) was found to be very mild between T ≈ 0 − 330 MeV. Meanwhile, VI(T, r) shows rapid increase with T and r, which is much larger than the perturbation theory based expectations.
We study the decays of the JPC=1−+ hybrid nonet using a Lagrangian invariant under the flavor symmetry, parity reversal, and charge conjugation. We use the available experimental data, the lattice predictions, and the flavor constraints to evaluate the coupling strengths of the π1(1600) to various two-body mesonic states. Using these coupling constants, we estimate the partial widths of the two-body decays of the hybrid pion, kaon and the isoscalars. We find that the hybrid kaon can be nearly as broad as the π1(1600). Quite remarkably, we find also that the light isoscalar must be significantly narrow while the width of the heavy isoscalar can be matched to the recently observed η1(1855).
Gasdermin-D (GSDMD) is the ultimate effector of pyroptosis, a form of programmed cell death associated with pathogen invasion and inflammation. After proteolytic cleavage by caspases activated by the inflammasome, the GSDMD N-terminal domain (GSDMDNT) assembles on the inner leaflet of the plasma membrane and induces the formation of large membrane pores. We use atomistic molecular dynamics simulations to study GSDMDNT monomers, oligomers, and rings in an asymmetric plasma membrane mimetic. We identify distinct interaction motifs of GSDMDNT with phosphatidylinositol-4,5-bisphosphate (PI(4,5)P2) and phosphatidylserine (PS) head-groups and describe differential lipid binding between the pore and prepore conformations. Oligomers are stabilized by shared lipid binding sites between neighboring monomers acting akin to double-sided tape. We show that already small GSDMDNT oligomers form stable, water-filled and ion-conducting membrane pores bounded by curled beta-sheets. In large-scale simulations, we resolve the process of pore formation by lipid detachment from GSDMDNT arcs and lipid efflux from partial rings. We find that that high-order GSDMDNT oligomers can crack under the line tension of 86 pN created by an open membrane edge to form the slit pores or closed GSDMDNT rings seen in experiment. Our simulations provide a detailed view of key steps in GSDMDNT-induced plasma membrane pore formation, including sublytic pores that explain nonselective ion flux during early pyroptosis.
Gasdermin-D (GSDMD) is the ultimate effector of pyroptosis, a form of programmed cell death associated with pathogen invasion and inflammation. After proteolytic cleavage by caspases, the GSDMD N-terminal domain (GSDMDNT) assembles on the inner leaflet of the plasma membrane and induces the formation of membrane pores. We use atomistic molecular dynamics simulations to study GSDMDNT monomers, oligomers, and rings in an asymmetric plasma membrane mimetic. We identify distinct interaction motifs of GSDMDNT with phosphatidylinositol-4,5-bisphosphate (PI(4,5)P2) and phosphatidylserine (PS) headgroups and describe their conformational dependence. Oligomers are stabilized by shared lipid binding sites between neighboring monomers acting akin to double-sided tape. We show that already small GSDMDNT oligomers support stable, water-filled, and ion-conducting membrane pores bounded by curled beta-sheets. In large-scale simulations, we resolve the process of pore formation from GSDMDNT arcs and lipid efflux from partial rings. We find that high-order GSDMDNT oligomers can crack under the line tension of 86 pN created by an open membrane edge to form the slit pores or closed GSDMDNT rings seen in atomic force microscopy experiments. Our simulations provide a detailed view of key steps in GSDMDNT-induced plasma membrane pore formation, including sublytic pores that explain nonselective ion flux during early pyroptosis.
Die vorgelegte Dissertation behandelt den Einfluss homöostatischer Adaption auf die Informationsverarbeitung und Lenrprozesse in neuronalen Systemen. Der Begriff Homöostase bezeichnet die Fähigkeit eines dynamischen Systems, bestimmte interne Variablen durch Regelmechanismen in einem dynamischen Gleichgewicht zu halten. Ein klassisches Beispiel neuronaler Homöostase ist die dynamische Skalierung synaptischer Gewichte, wodurch die Aktivität bzw. Feuerrate einzelner Neuronen im zeitlichen Mittel konstant bleibt. Bei den von uns betrachteten Modellen handelt es sich um eine duale Form der neuronalen Homöostase. Das bedeutet, dass für jedes Neuron zwei interne Parameter an eine intrinsische Variable wie die bereits erwähnte mittlere Aktivität oder das Membranpotential gekoppelt werden. Eine Besonderheit dieser dualen Adaption ist die Tatsache, dass dadurch nicht nur das zeitliche Mittel einer dynamischen Variable, sondern auch die zeitliche Varianz, also die stärke der Fluktuation um den Mittelwert, kontrolliert werden kann. In dieser Arbeit werden zwei neuronale Systeme betrachtet, in der dieser Aspekt zum Tragen kommt.
Das erste behandelte System ist ein sogennantes Echo State Netzwerk, welches unter die Kategorie der rekurrenten Netzwerke fällt. Rekurrente neuronale Netzwerke haben im Allgemeinen die Eigenschaft, dass eine Population von Neuronen synaptische Verbindungen besitzt, die auf die Population selbst projizieren, also rückkoppeln. Rekurrente Netzwerke können somit als autonome (falls keinerlei zusätzliche externe synaptische Verbindungen existieren) oder nicht-autonome dynamische Systeme betrachtet werden, die durch die genannte Rückkopplung komplexe dynamische Eigenschaften besitzen. Abhängig von der Struktur der rekurrenten synaptischen Verbindungen kann beispielsweise Information aus externem Input über einen längeren Zeitraum gespeichert werden. Ebenso können dynamische Fixpunkte oder auch periodische bzw. chaotische Aktivitätsmuster entstehen. Diese dynamische Vielseitigkeit findet sich auch in den im Gehirn omnipräsenten rekurrenten Netzwerken und dient hier z.B. der Verarbeitung sensorischer Information oder der Ausführung von motorischen Bewegungsmustern. Das von uns betrachtete Echo State Netzwerk zeichnet sich dadurch aus, dass rekurrente synaptische Verbindungen zufällig generiert werden und keiner synaptischen Plastizität unterliegen. Verändert werden im Zuge eines Lernprozesses nur Verbindungen, die von diesem sogenannten dynamischen Reservoir auf Output-Neuronen projizieren. Trotz der Tatsache, dass dies den Lernvorgang stark vereinfacht, ist die Fähigkeit des Reservoirs zur Verarbeitung zeitabhängiger Inputs stark von der statistischen Verteilung abhängig, die für die Generierung der rekurrenten Verbindungen verwendet wird. Insbesondere die Varianz bzw. die Skalierung der Gewichte ist hierbei von großer Bedeutung. Ein Maß für diese Skalierung ist der Spektralradius der rekurrenten Gewichtsmatrix.
In vorangegangenen theoretischen Arbeiten wurde gezeigt, dass für das betrachtete System ein Spektralradius nahe unterhalb des kritischen Wertes von 1 zu einer guten Performance führt. Oberhalb dieses Wertes kommt es im autonomen Fall zu chaotischem dynamischen Verhalten, welches sich negativ auf die Informationsverarbeitung auswirkt. Der von uns eingeführte und als Flow Control bezeichnete duale Adaptionsmechanismus zielt nun darauf ab, über eine Skalierung der synaptischen Gewichte den Spektralradius auf den gewünschten Zielwert zu regulieren. Essentiell ist hierbei, dass die verwendete Adaptionsdynamik im Sinne der biologischen Plausibilität nur auf lokale Größen zurückgreift. Dies geschieht im Falle von Flow Control über eine Regulation der im Membranpotential der Zelle auftretenden Fluktuationen. Bei der Evaluierung der Effektivität von Flow Control zeigte sich, dass der Spektralradius sehr präzise kontrolliert werden kann, falls die Aktivitäten der Neuronen in der rekurrenten Population nur schwach korreliert sind. Korrelationen können beispielsweise durch einen zwischen den Neuronen stark synchronisierten externen Input induziert werden, der sich dementsprechend negativ auf die Präzision des Adaptionsmechanismus auswirkt.
Beim Testen des Netzwerks in einem Lernszenario wirkte sich dieser Effekt aber nicht negativ auf die Performance aus: Die optimale Performance wurde unabhängig von der stärke des korrelierten Inputs für einen Spektralradius erreicht, der leicht unter dem kritischen Wert von 1 lag. Dies führt uns zu der Schlussfolgerung, dass Flow Control unabhängig von der Stärke der externen Stimulation in der Lage ist, rekurrente Netze in einen für die Informationsverarbeitung optimalen Arbeitsbereich einzuregeln.
Bei dem zweiten betrachteten Modell handelt es sich um ein Neuronenmodell mit zwei Kompartimenten, welche der spezifischen Anatomie von Pyramidenneuronen im Kortex nachempfunden ist. Während ein basales Kompartiment synaptischen Input zusammenfasst, der in Dendriten nahe des Zellkerns auftritt, repräsentiert das zweite apikale Kompartiment die im Kortex anzutreffende komplexe dendritische Baumstruktur. In früheren Experimenten konnte gezeigt werden, dass eine zeitlich korrelierte Stimulation sowohl im basalen als auch apikalen Kompartiment eine deutlich höhere neuronale Aktivität hervorrufen kann als durch Stimulation nur einer der beiden Kompartimente möglich ist. In unserem Modell können wir zeigen, dass dieser Effekt der Koinzidenz-Detektion es erlaubt, den Input im apikalen Kompartiment als Lernsignal für synaptische Plastizität im basalen Kompartiment zu nutzen. Duale Homöostase kommt auch hier zum Tragen, da diese in beiden Kompartimenten sicherstellt, dass sich der synaptische Input hinsichtlich des zeitlichen Mittels und der Varianz in einem für den Lernprozess benötigten Bereich befindet. Anhand eines Lernszenarios, das aus einer linearen binären Klassifikation besteht, können wir zeigen, dass sich das beschriebene Framework für biologisch plausibles überwachtes Lernen eignet.
Die beiden betrachteten Modelle zeigen beispielhaft die Relevanz dualer Homöostase im Hinblick auf zwei Aspekte. Das ist zum einen die Regulation rekurrenter neuronaler Netze in einen dynamischen Zustand, der für Informationsverarbeitung optimal ist. Der Effekt der Adaption zeigt sich hier also im Verhalten des Netzwerks als Ganzes. Zum anderen kann duale Homöostase, wie im zweiten Modell gezeigt, auch für Plastizitäts- und Lernprozesse auf der Ebene einzelner Neuronen von Bedeutung sein. Während neuronale Homöostase im klassischen Sinn darauf beschränkt ist, Teile des Systems möglichst präzise auf einen gewünschten Mittelwert zu regulieren, konnten wir Anhand der diskutierten Modelle also darlegen, dass eine Kontrolle des Ausmaßes von Fluktuationen ebenfalls Einfluss auf die Funktionalität neuronaler Systeme haben kann.
The electrical and computational properties of neurons in our brains are determined by a rich repertoire of membrane-spanning ion channels and elaborate dendritic trees. However, the precise reason for this inherent complexity remains unknown. Here, we generated large stochastic populations of biophysically realistic hippocampal granule cell models comparing those with all 15 ion channels to their reduced but functional counterparts containing only 5 ion channels. Strikingly, valid parameter combinations in the full models were more frequent and more stable in the face of perturbations to channel expression levels. Scaling up the numbers of ion channels artificially in the reduced models recovered these advantages confirming the key contribution of the actual number of ion channel types. We conclude that the diversity of ion channels gives a neuron greater flexibility and robustness to achieve target excitability.
We present SU(3) lattice Yang-Mills data for hybrid static potentials from five ensembles with different small lattice spacings and the corresponding parametrizations for quark-antiquark separations 0.08fm≤r≤1.12fm. We remove lattice discretization errors at tree level of perturbation theory and partly at order a2 as well as the a-dependent self energy. In particular the tree-level improvement of static potentials is discussed in detail and two methods are compared. The resulting parametrizations are expected to represent continuum limit results for hybrid static potentials within statistical errors.