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Precise timing of spikes between different neurons has been found to convey reliable information beyond the spike count. In contrast, the role of small phase delays with high temporal variability, as reported for example in oscillatory activity in the visual cortex, remains largely unclear. This issue becomes particularly important considering the high speed of neuronal information processing, which is assumed to be based on only a few milliseconds, or oscillation cycles within each processing step.
We investigate the role of small and imprecise phase delays with a stochastic spiking model that is strongly motivated by experimental observations. Within individual oscillation cycles the model contains only two signal parameters describing directly the rate and the phase. We specifically investigate two quantities, the probability of correct stimulus detection and the probability of correct change point detection, as a function of these signal parameters and within short periods of time such as individual oscillation cycles.
Optimal combinations of the signal parameters are derived that maximize these probabilities and enable comparison of pure rate, pure phase and combined codes. In particular, the gain in detection probability when adding imprecise phases to pure rate coding increases with the number of stimuli. More interestingly, imprecise phase delays can considerably improve the process of detecting changes in the stimulus, while also decreasing the probability of false alarms and thus, increasing robustness and speed of change point detection.
The results are applied to parameters extracted from empirical spike train recordings of neurons in the visual cortex in response to a number of visual stimuli. The results suggest that near-optimal combinations of rate and phase parameters can be implemented in the brain, and that phase parameters could particularly increase the quality of change point detection in cases of highly similar stimuli.
It is commonly agreed that cortical information processing is based on the electric discharges (spikes') of nerve cells. Evidence is accumulating which suggests that the temporal interaction among a large number of neurons can take place with high precision, indicating that the efficiency of cortical processing may depend crucially on the precise spike timing of many cells. This work focuses on two temporal properties of parallel spike trains that attracted growing interest in the recent years: In the first place, specific delays (phase offsets') between the firing times of two spike trains are investigated. In particular, it is studied whether small phase offsets can be identified with confidence between two spike trains that have the tendency to fire almost simultaneously. Second, the temporal relations between multiple spike trains are investigated on the basis of such small offsets between pairs of processes. Since the analysis of all delays among the firing activity of n neurons is extremely complex, a method is required with which this highly dimensional information can be collapsed in a straightforward manner such that the temporal interaction among a large number of neurons can be represented consistently in a single temporal map. Finally, a stochastic model is presented that provides a framework to integrate and explain the observed temporal relations that result from the previous analyses.
A multiple filter test for the detection of rate changes in renewal processes with varying variance
(2014)
The thesis provides novel procedures in the statistical field of change point detection in time series.
Motivated by a variety of neuronal spike train patterns, a broad stochastic point process model is introduced. This model features points in time (change points), where the associated event rate changes. For purposes of change point detection, filtered derivative processes (MOSUM) are studied. Functional limit theorems for the filtered derivative processes are derived. These results are used to support novel procedures for change point detection; in particular, multiple filters (bandwidths) are applied simultaneously in oder to detect change points in different time scales.
Die Populationsgenetik beschäftigt sich mit dem Einfluss von zufälliger Reproduktion, Rekombination, Migration, Mutation und Selektion auf die genetische Struktur einer Population.
In dieser Arbeit mit dem englischen Titel "Ancestral lines under mutation and selection" wird das Zusammenspiel von zufälliger Reproduktion, gerichteter Selektion und Zweiwegmutation untersucht.
Dazu betrachten wir eine haploide Population in der jedes Individuum zu jedem Zeitpunkt genau einen von zwei Typen aus S:={0,1} trägt. Dabei sei 1 der neutrale und 0 der selektiv bevorzugte Typ. Im Diffusionslimes sehr großer Populationen modellieren wir den Prozess der Frequenz der Typ-0-Individuen durch eine Wright-Fisher-Diffusion X:=(X_t) mit Mutation und gerichteter Selektion.
Zu jedem Zeitpunkt s gibt es genau ein Individuum, dessen Nachkommen ab einem bestimmten zukünftigen Zeitpunkt t>s die gesamte Population ausmachen werden. Wir nennen dieses Individuum den gemeinsamen Vorfahren zum Zeitpunkt s, da alle Individuen zu allen Zeitpunkten r>t von ihm abstammen. Sei R_{s} dessen Typ zum Zeitpunkt s. Wir nehmen an, dass der Prozess X zum Zeitpunkt 0 im Gleichgewicht ist und definieren die Wahrscheinlichkeit, dass der gemeinsame Vorfahre zum Zeitpunkt 0 Typ 0 hat, durch h(x):= P(R_{0}=0|X_{0}=x). Eine Darstellung von h(x) wurde bereits von Fearnhead (2002) und Taylor (2007) gefunden und dort mit vorwiegend analytischen Methoden bewiesen. In dieser Arbeit entwickeln wir in Kapitel 3 ein neues Teilchenbild, den pruned lookdown ancestral selection graph (pruned LD-ASG), der für sich selbst genommen interessant ist und eine neue probabilistische Interpretation der Darstellung von h(x) liefert.
Durch Erweiterung des Teilchenbildes auf Nachkommenverteilungen mit schweren Tails und mit Hilfe einer Siegmund Dualität gelingt es uns in Kapitel 4 das Resultat für h(x) von klassischen Wright-Fisher-Diffusionen auf Lambda-Wright-Fisher-Diffuison zu erweitern.
Eine Verbindung zwischen Ideen von Taylor (2007), der den gemeinsamen Prozess (X,R) untersucht hat, und einem von Fearnhead (2002) betrachteten Prozess (R,V), der die Entwicklung des Typs R des gemeinsamen Vorfahren in einer Umgebung von V sogenannten virtuellen Linien beschreibt, stellen wir in Kapitel 6 her. Wir bestimmen die gemeinsame Dynamik des Tripels (X,R,V). In Kapitel 7 betrachten wir ein diskretes Bild mit endlicher Populationsgröße N und schlagen dort eine Brücke zu Resultaten von Kluth, Hustedt und Baake (2013).
Des Weiteren entwickeln wir in Kapitel 5 dieser Arbeit einen Algorithmus zur Simulation der Typen einer Stichprobe von m Individuen, die aus einer Wright-Fisher-Population mit Mutation und Selektion im Gleichgewicht gezogen wird. Mittels dieses Algorithmus illustrieren wir die Typenverteilung für verschiedene Parameterwerte und Stichprobengrößen.
We study exchangeable coalescent trees and the evolving genealogical trees in models for neutral haploid populations.
We show that every exchangeable infinite coalescent tree can be obtained as the genealogical tree of iid samples from a random marked metric measure space when the marks are added to the metric distances. We apply this representation to generalize the tree-valued Fleming-Viot process to include the case with dust in which the genealogical trees have isolated leaves.
Using the Donnelly-Kurtz lookdown approach, we describe all individuals ever alive in the population model by a random complete and separable metric space, the lookdown space, which we endow with a family of sampling measures. This yields a pathwise construction of tree-valued Fleming-Viot processes. In the case of coming down from infinity, we also read off a process whose state space is endowed with the Gromov-Hausdorff-Prohorov topology. This process has additional jumps at the extinction times of parts of the population.
In the case with only binary reproduction events, we construct the lookdown space also from the Aldous continuum random tree by removing the root and the highest leaf, and by deforming the metric in a way that corresponds to the time change that relates the Fleming-Viot process with a Dawson-Watanabe process. The sampling measures on the lookdown space are then image measures of the normalized local time measures.
We also show invariance principles for Markov chains that describe the evolving genealogy in Cannings models. For such Markov chains with values in the space of distance matrix distributions, we show convergence to tree-valued Fleming-Viot processes under the conditions of Möhle and Sagitov for the convergence of the genealogy at a fixed time to a coalescent with simultaneous multiple mergers. For the convergence of Markov chains with values in the space of marked metric measure spaces, an additional assumption is needed in the case with dust.
The work presented in this thesis is devoted to two classes of mathematical population genetics models, namely the Kingman-coalescent and the Beta-coalescents. Chapters 2, 3 and 4 of the thesis include results concerned with the first model, whereas Chapter 5 presents contributions to the second class of models.
In der folgenden Arbeit werden Eigenschaften von Verzweigungsprozessen in zufälliger Umgebung (engl. branching processes in random environment, kurz BPREs) untersucht. Das Modell geht auf Smith (1969) und Athreya (1971) zurück. Ein BPRE ist ein einfaches mathematisches Modell für die Entwicklung einer Population von apomiktischen (d.h. sich ungeschlechtlich fortpflanzenden) Individuen in diskreter Zeit, wobei die Umgebungsbedingungen einen Einfluß auf den Fortpflanzungserfolg der Individuen haben. Dabei wird angenommen, dass die Umgebungsbedingungen in den einzelnen Generationen zufällig sind, und zwar unabhängig und identisch verteilt von Generation zu Generation. Man denke z.B. an eine Population von Pflanzen mit einem einjährigen Zyklus, die in jedem Jahr anderen Witterungsbedingungen ausgesetzt sind, wobei angenommen wird, dass diese sich unabhängig und identisch verteilt ändern. In Kapitel 1 wird eines der wichtigsten Hilfsmittel zur Beschreibung von BPREs, die sogenannte zugehörige Irrfahrt, eingeführt und die Klassifizierung von BPREs beschrieben. In Kapitel 2 werden bekannte Resultate, insbesondere zu kritischen, schwach subkritischen und stark subkritischen Verzweigungsprozessen, wiederholt. In Kapitel 3 wird der sogenannte intermediär subkritische Fall behandelt. Mithilfe von funktionalen Grenzwertsätzen für bedingte Irrfahrten wird die genaue Asymptotik der Überlebenswahrscheinlichkeit des Prozesses, die bereits in Vatutin (2004) bewiesen wurde, unter etwas allgemeineren Voraussetzungen gezeigt. Anschließend wird untersucht, wie häufig der Prozess, bedingt auf Überleben, nur noch aus einem Individuum besteht. Im letzten Teil des Kapitels wird ein funktionaler Grenzwertsatz für die zugehörige Irrfahrt, bedingt aufs Überleben des Prozesses, gezeigt. Diese konvergiert, richtig skaliert, gegen einen Levy-Prozess, der darauf bedingt ist, sein Minimum am Ende anzunehmen. In Kapitel 4 werden große Abweichungen von BPREs untersucht. Die Ratenfunktion des BPRE wird sowohl für den Fall mindestens geometrisch schnell abfallender Tails, als auch für den Fall von Nachkommenverteilungen mit schweren Tails bestimmt. Wie sich herausstellt, hängt die Ratenfunktion von der Ratenfunktion der zugehörigen Irrfahrt, der exponentiellen Abfallrate der Überlebenswahrscheinlichkeit sowie, bei Nachkommenverteilungen mit schweren Tails, auch von den Tails derselben ab. In der Ratenfunktion spiegeln sich die wahrscheinlichsten Wege, um Ereignisse der großen Abweichungen zu realisieren, wider, was in Kapitel 4.3 beschrieben wird. In Kapitel 4.4 wird im speziellen Fall von Nachkommenverteilungen mit gebrochen-linearer Erzeugendenfunktion die Ratenfunktion für Ereignisse bestimmt, bei denen ein superkritischer BPRE überlebt, aber klein im Vergleich zum Erwartungswert bleibt. In Kapitel 4.5 werden die großen Abweichungen, bedingt auf die Umgebung untersucht (engl. quenched). In diesem Fall können unwahrscheinliche Ereignisse nur über den Verzweigungsmechanismus und nicht mehr über eine außergewöhnliche Umgebung realisiert werden. Zum Abschluss der Dissertation werden Verzweigungsprozesse in zufälliger Umgebung, bedingt auf Überle-ben, simuliert. Dazu wird eine Konstruktion nach Geiger (1999) angewendet. Diese erlaubt es, Galton-Watson Bäume in variierender Umgebung, bedingt auf Überleben, entlang einer Ahnenlinie zu konstruieren. Der Fall geometrischer Nachkommenverteilungen, auf den wir uns in Kapitel 5 beschränken, erlaubt die explizite Berechnung der benötigten Verteilungen. Als Anwendung des Grenzwertsatzes aus Kapitel 3.1 können nun intermediär subkritische Verzweigungsprozesse, bedingt auf Überleben, wie folgt simuliert werden: Zunächst wird die Umgebung zufällig bestimmt, und zwar als Irrfahrt, bedingt darauf ihr Minimum am Ende anzunehmen. Anschließend wird, der Geiger-Konstruktion folgend, ein Verzweigungsprozess in dieser Umgebung, bedingt auf Überleben, simuliert. Zum Abschluss wird in einem kurzen Ausblick auf aktuelle Forschung verwiesen. Im Anhang befinden sich einige technische Resultate.