Esta tese aborda o interrelacionamento entre morfologia, topologia e dinâmica de ativação em redes neuronais morfologicamente realistas, construídas com neurônios da base pública Neuromorpho. Foi desenvolvido um arcabouço computacional capaz de simular a dinâmica de ativação neuronal (através do modelo integra-e-dispara) ao longo do desenvolvimento da conexão das redes tridimensionais respectivas. Tal arcabouço permitiu investigar como aspectos da dinâmica de ativação variam ao longo das épocas de desenvolvimento das redes, incluindo antes, durante e depois da percolação. Em particular, calcularam-se correlações de Pearson entre várias medidas dinâmicas e topológicas ao longo das épocas de evolução, de forma a se quantificar de maneira objetiva os possíveis relacionamentos entre a ativação neuronal e a topologia das redes. Foram considerados três tipos de neurônios piramidais: occipitais e pré-frontais de humanos e células piramidais de macado (macaco Rhesus). Os dois primeiros tipos foram verificados (através de histogramas de médias e análise por componentes principais) possuírem características morfológicas semelhantes, enquanto o grupo de células piramidais do macaco apresentaram substancial diferenciação. Vários resultados foram obtidos respectivamente às correlações entre medidas dinâmicas e topológicas. Em particular, verificou- se que os graus médios de entrada e saída das redes estão significativamente correlacionados com as taxas médias de ativação, convergindo rapidamente após a formação do componente fraco. A correlação do grau de entrada mostrou-se mais elevada do que a obtida para o grau de saída. Além disto, a correlação entre o grau de entrada e a taxa média de disparos tendeu a diminuir ao longo das épocas finais das simulações. Verificou-se também como os perfis de evolução de várias correlações entre dinâmica e topologia implicam na diferenciação dos tipos neuronais considerados.

This thesis addresses the interrelationships between morphology, topology and activation dynamics in morphologically realistic neuronal networks, derived from the public data base Neuromorpho. A computational framework has been developed that is capable of simulating the dynamics of neuronal activation (via the integrate-and-fire dynamics) during the development of the network connection in three-dimensional spaces. This framework allowed to investigate how aspects of the activation dynamics vary over the epochs of network development, including before, during and after the critical event of percolation. In particular, we calculated Pearson correlation coefficients between various topological and dynamical measurements throughout the epochs of evolution, in order to quantify in an objective way how the relationships between neuronal activation and network topology changed along the development of the connectivity. We considered three types of neurons: occipital and prefrontal pyramidal cells of human and diverse pyramidal cells of monkey individuals (monkey Rhesus). The first two types were found (via histograms and principal component analysis) to have mostly similar morphological characteristics, while the group of pyramidal cells from apes showed substantial differentiation. Several results were obtained respectively to the correlations between measurements of dynamics and morphology along the epochs of development. In particular, it was found that the input and output average degrees of the network are significantly correlated with the average rates of activation. After a period of large variation that precedes the formation of the weakly connected component, these correlation values converge rapidly to a regime of smooth decrease which suggests saturation of the activation in the network. The correlation implied by the indegree proved to be clearly higher than that obtained for the outdegree. It was also investigated how the profiles of the various correlations along the development epochs implied in the differentiation between the neuronal types considered.