Правильно ли я читаю обозначение функции тяжелого бокового шага для модели нейронов с дырявой интеграцией или взрывом?

В качестве увлечения я воссоздаю нейронную модель из лаборатории XJ Wang в Нью-Йоркском университете. Статья Wei, W. & Wang, XJ (2016). Тормозной контроль в корково-базальных ганглиях-таламокортикальной петле: сложная регуляция и взаимодействие с памятью и процессами принятия решений. Нейрон, 92(5), 1093-1105.

Основная проблема, с которой я сталкиваюсь, это интерпретация уравнения для расчета дифференциала напряжения мембраны нейронов. Они включили разрывную нейронную модель для клеток базальных ганглиев и субталамического ядра. Дифференциальное уравнение для мембранного напряжения в этих областях включает отскок гиперполяризации, который приводит к вспышкам и тоническим пикам. Уравнение находится на странице 2 предыдущей статьи, в которой используется точно такая же модель. Я дал ссылку на статью ниже, а также предоставил ссылку на изображение с точным отрывком. http://www.cns.nyu.edu/wanglab/publications/pdf/wei.jns2015.pdf

Это уравнение, которое я не могу прочитать, не беспокойтесь об Isyn, это входной ток от синапсы

Уравнение взято из этой статьи: https://www.physiology. org/doi/pdf/10.1152/jn.2000.83.1.588

Очевидно, что уравнение нужно будет расшифровать, чтобы я мог запустить его с помощью numpy, но пока я не буду игнорировать это, так как это будет относительно легко сделать. Меня беспокоит средний термин со всеми буквами Н. Насколько я понимаю, я должен запускать код, который делает следующее:

gt * h * H(V-Vh) * (V-Vt)

Где H(V-Vh) — ступенчатая функция тяжелой стороны, V — напряжение на мембране на предыдущем временном шаге Vh = -60 мВ и Vt = 120 мВ >. gt — константа эффективности проводимости в nanoSiemens. Я думаю, что правильный способ интерпретировать это для python...

gt * h * тяжелая сторона (-60, 0,5) * (V-120)

Но я не уверен на 100%, что правильно читаю обозначения. Может кто-нибудь, пожалуйста, подтвердите, что я прочитал это, как это было задумано?

Во-вторых, h — это термин деактивации, который вызывает взрыв, как описано в последнем абзаце на странице 2 Smith et al., 2000 (второй pdf-файл, на который я ссылаюсь). Я достаточно хорошо понимаю дифференциальные уравнения, управляющие эволюцией h, но каково значение h? В Смите и соавт. В 2000 году авторы говорят, что h релаксирует к нулю с постоянной времени 20 мс и к единице с постоянной времени 100 мс. От какого значения h расслабляется и что значит расслабляться до единства?


person Angus Campbell    schedule 12.03.2018    source источник
comment
Обновление: теперь я понимаю свой второй вопрос. Дифференциал для деактивации выше порога разрыва составляет (1-ч)/tau, где tau=100 мс. Это означает, что в состоянии покоя h=h+dt*0,01, что делает этот член довольно незначительным по сравнению с другими токами. Я могу инициализировать h равным 0, и модель должна быть в порядке.   -  person Angus Campbell    schedule 12.03.2018


Ответы (1)


Для вас x1 (из numpy.heaviside) = V-Vh; вы сравниваете эту разницу с нулем. Вы можете попробовать написать свою собственную версию функции Heaviside, чтобы углубить понимание, а затем вернуться к версии numpy, если она вам нужна для скорости или совместимости. Словесная версия псевдокода будет выглядеть примерно так:

if (V<Vh): return(0); else: return(1);

Вероятно, вы могли бы просто написать (V>=Vh) в своем коде, поскольку Python будет обрабатывать логическое значение как 1, если оно истинно, и 0, если ложно.

Это игнорирует возможность V==Vh в полной версии Хевисайда, но для наиболее практической работы с реальными значениями (даже дискретизированными в компьютере) это вряд ли стоит беспокоиться, но вы можете легко добавить это в.

person brittAnderson    schedule 12.03.2018
comment
Я попробую оба способа. Я могу провести несколько симуляций и сравнить результаты с моделью Smith et al. 2000 года. - person Angus Campbell; 12.03.2018