[ca] Les neurones sensorials disparen seqüències d'impulsos elèctrics (coneguts com a potencials d'acció) per codificar i transmetre informació d'estímuls temporals externs. La codificació neuronal és el camp d'investigació que estudia la relació entre els estímuls externs i les respostes neuronals. Atès que no hi ha una relació única entre ells, els mecanismes subjacents a la codificació neural encara no es comprenen plenament. No obstant això, se sap que les neurones utilitzen diferents mecanismes per codificar els estímuls externs, que poden ser complementaris en diferents situacions. Una qüestió important és com el soroll neuronal (fluctuacions elèctriques estocàstiques que no transmeten cap informació) influeix en la codificació neuronal. Aquí ens centrem en com les neurones responen a un senyal feble i periòdic. El senyal es considera prou feble com per ser subumbral, és a dir, per si sol no indueix a les neurones a disparar. No obstant això, el soroll neuronal desencadena potencials d'acció que codifiquen la informació del senyal feble. En aquesta situació s'ha proposat un mecanisme de codificació basat en patrons simbòlics per a neurones desacoblades; en aquesta tesis tractarem de determinar si aquest mecanisme és plausible per a neurones acoblades. Hem fet servir, primerament, el model neuronal Fitzhugh-Nagumo per estudiar dues neurones acoblades. Hem considerat la situació en la qual només una neurona percep el senyal feble (l'anomanem neurona 1). Hem caracteritzat el paper de l'acoblament en la codificació del senyal i hem analitzat les seqüències d'intervals entre potencials d'acció de la neurona 1 utilitzant el mètode anàlisi simbòlic, el qual pot capturar patrons d'impulsos elèctrics preferits i infreqüents (definits pel temps relatiu entre impulsos). De fet, hem demostrat que el mecanisme de codificació és robust a l'acoblament: la neurona que percep el senyal dispara una seqüència d'impulsos elèctrics, la qual conté patrons preferits i infreqüents que depenen de l'amplitud i freqüència del senyal. Segon, hem aplicat l'anàlisi simbòlic a les seqüències intervals entre potencials d'acció generats per dues neurones acoblades simulades amb el model neuronal Morris-lecar. Hem investigat si diferents tipus de neurones (pel que fa al tipus d'excitabilitat neuronal, classe 1 o classe 2) generen seqüències de potencials d'acció similars, i hem caracteritzat les diferències en la codificació i transmissió del senyal en canviar el tipus d'acoblament (sinapsis elèctriques o químiques excitatòries) . Establim que depenent de la freqüència del senyal, combinacions específiques de neurona/classe i tipus d'acoblament permeten una codificació més efectiva, o una transmissió més efectiva del senyal. Hem analitzat, per últim, l'activitat d'un conjunt de neurones, quan totes elles perceben el senyal feble. L'anàlisi simbòlic l'hem aplicat a les seqüències d'accions de potencials de totes les neurones i hem demostrat que un conjunt neuronal també codifica la informació del senyal en forma de patrons d'accions de potencials preferits o poc freqüents, com ho fan una sola o dues neurones acoblades. A més, hem establert que l'acoblament neuronal és beneficiós per a la codificació de senyals (el conjunt neuronal detecta senyals d'amplitud més feble) i que només uns pocs enllaços entre neurones poden millorar significativament la codificació de senyals (les probabilitats dels patrons preferits i dels poc freqüents prenen valors més extrems). En conjunt, els resultats presentats en aquesta tesi suggereixen que un codi neuronal temporal basat no en el temps precís sinó en el temps relatiu dels potencials d'acció de les neurones individuals és un mecanisme plausible per codificar la informació dels estímuls externs periòdics febles.

[en] Sensory neurons use sequences of electrical pulses (known as action potentials or spikes) to encode and transmit information of external temporal stimuli. Neural coding is the research field that studies the relationship between external stimuli and neuronal responses. Since there is not a unique relationship between them, the mechanisms underlying neural coding are not yet fully understood. However, it is known that neurons use different mechanisms to encode external stimuli, which can be complementary or functional under different situations. An important issue is how neural noise (stochastic electrical fluctuations which do not carry any information) influences neural coding. Here we focus on the response of noisy neurons to a weak and periodic external input. The signal is considered weak enough to be sub-threshold, i.e., by itself it does not induce spikes. However, neural noise triggers spikes, which encode the information of the weak signal. In this situation a encoding mechanism based on symbolic spike patterns has been been proposed for single (uncoupled) neurons; here we aim to determine if this mechanism is plausible for coupled neurons. First, we use the FitzHugh-Nagumo model to study two coupled neurons. We consider the situation in which only one neuron perceives the weak signal (named as neuron 1). We characterize the role of the coupling on the encoding of the signal and we analyze the sequences of inter-spike-intervals of neuron 1 using the symbolic method (known as ordinal analysis), which can capture preferred and infrequent spike patterns (defined by the time interval between spikes). Indeed, we demonstrate that the encoding mechanism is robust to coupling: the neuron that perceives the signal fires a spike train that has preferred and infrequent spike patterns which carry information about the signal's amplitude and frequency. Second, we apply ordinal analysis to the sequences of inter-spike-intervals generated by two coupled Morris-Lecar neurons. We investigate if different neuron types (regarding class 1 or class 2 excitability) generate similar spike sequences, and characterize the differences in signal encoding and transmission when changing the type of coupling (electrical or excitatory chemical synapses). We find that depending on the signal frequency, specific combinations of neuron/class and coupling type allow a more effective encoding, or a more effective transmission of the signal. Third, we analyze the activity of an ensemble of neurons, when they all perceive the weak signal. We apply ordinal analysis to the spike sequences of all neurons and we demonstrate that a neuronal ensemble can also encode information of the signal in the form of preferred or infrequent spikes patterns, as one or two coupled neurons do. Also, we show that neuronal coupling is beneficial for signal encoding (because the neuronal ensemble detects signals of weaker amplitude) and that just few links among neurons can significantly improve signal encoding (because the probabilities of the preferred and the infrequent patterns take extremer values). Taken together, the results presented in this thesis suggest that a temporal code based not on the precise timing but on the relative timing of the spikes of individual neurons is a plausible mechanism for encoding the information of weak periodic external stimuli.