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非线性模型预测鸟鸣的多样呼吸模式。

Nonlinear model predicts diverse respiratory patterns of birdsong.

作者信息

Trevisan Marcos A, Mindlin Gabriel B, Goller Franz

机构信息

Departamento de Física, FCEN, Universidad de Buenos Aires Ciudad Universitaria, Pab. I (1428)--Buenos Aires, Argentina.

出版信息

Phys Rev Lett. 2006 Feb 10;96(5):058103. doi: 10.1103/PhysRevLett.96.058103. Epub 2006 Feb 6.

DOI:10.1103/PhysRevLett.96.058103
PMID:16486997
Abstract

A central aspect of the motor control of birdsong production is the capacity to generate diverse respiratory rhythms, which determine the coarse temporal pattern of song. The neural mechanisms that underlie this diversity of respiratory gestures and the resulting acoustic syllables are largely unknown. We show that the respiratory patterns of the highly complex and variable temporal organization of song in the canary (Serinus canaria) can be generated as solutions of a simple model describing the integration between song control and respiratory centers. This example suggests that subharmonic behavior can play an important role in providing a complex variety of responses with minimal neural substrate.

摘要

鸣禽发声运动控制的一个核心方面是产生多种呼吸节律的能力,这些节律决定了鸣叫的大致时间模式。构成这种呼吸姿态多样性以及由此产生的声学音节基础的神经机制在很大程度上尚不清楚。我们表明,金丝雀(Serinus canaria)高度复杂且时间组织多变的鸣叫的呼吸模式可以作为一个简单模型的解来生成,该模型描述了鸣叫控制与呼吸中枢之间的整合。这个例子表明,次谐波行为在以最少的神经基质提供复杂多样的反应方面可能发挥重要作用。

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