Modele neurons

Uncategorized

La modélisation réaliste permet la reconstruction des fonctions neuronales sur une base biologique et par l`application des principes de la biophysique membranaire (Fig. s 2,3; voir encadré 1 pour plus de détails). Le rôle principal de ces modèles est d`intégrer les mécanismes membranaires et cytoplasmiques afin d`expliquer la génération potentielle membranaire et les processus de régulation intracellulaire (Koch, 1999; De Schprononcer, 2000). Une fois validés, les modèles biophysiques peuvent être utilisés pour prédire les fonctions de microcircuit. La base de la modélisation réaliste est l`équation membranaire, dans laquelle la dérivée première fois du potentiel membranaire est reliée aux conductances ioniques générées par les canaux ionique. Ceux-ci sont à leur tour dépendants de la tension et du temps et sont généralement représentés soit par des variantes du formalisme de Hodgkin-Huxley, par des modèles de réaction en chaîne de Markov, soit par des modèles stochastiques (Hodgkin et Huxley, 1952; Connor et Stevens, 1971). Tous ces mécanismes peuvent être disposés dans un système d`équations différentielles ordinaires, qui sont résolus par des méthodes numériques. Le modèle peut contenir autant d`espèces de canaux ioniques que nécessaire afin de correspondre aux données expérimentales (de quelques à milliers). Avec ces canaux, les neurones peuvent générer les schémas de tir observés dans les cellules réelles, fournissant ainsi un critère de validation majeur pour le modèle lui-même. Les modèles générés de cette façon s`effondrent toutes les propriétés neuronales et la mémoire et la dynamique d`État intracellulaire dans un seul compartiment électrique équivalent. Dans plusieurs cas, les propriétés d`un neurone ne peuvent être expliquées par un seul compartiment électrique, et plusieurs compartiments (représentant le soma, les dendrites et les axones) doivent être inclus, générant ainsi des modèles à compartiments multiples. Tino, P.

& Mills, A.J.S. apprendre au-delà de la mémoire finie dans les réseaux récurrents de neurones dopage. Comput neuronal. 18, 591 – 613 (2006). Les neurones à éclatement intrinsèque (IB) génèrent une rafale de pointes au début d`une forte impulsion dépolarisante du courant, puis passer en mode dopage tonique. Ils sont des neurones pyramidaux excitateurs trouvés dans toutes les couches corticales, mais sont plus abondants dans la couche 5. Cet exercice est d`illustrer la complexité des connexions du cerveau. Dessinez 10 points sur un côté d`un morceau de papier et 10 points de l`autre côté du papier. Supposons que ces points représentent des neurones, et supposons que chaque neurone fait des connexions avec les 10 points de l`autre côté du papier. Ensuite, connectez chaque point d`un côté avec les 10 points de l`autre côté.

Comments Off on Modele neurons


  • MY Disclaimer

    All comments, views and opinions expressed on this site are my own and are not representative of my employer.
  • My Pictures

    www.flickr.com
  • My Library

    www.flickr.com