形式化量子随机过程与隐量子模型及其在神经元离子通道动力学中的应用
亚细胞过程
2018-07-30 v2
摘要
为了阐明离子通道信号处理的理论基础，我们定义了一类称为隐量子模型（HQM）的形式化潜变量随机过程。HQM基于形式化随时间观测的量子随机过程。它们允许计算自协方差函数，这对频域信号处理至关重要。基于一种称为独立激活测量的特定观测协议的HQM被证明在分布上等价于隐马尔可夫模型，但却没有底层的物理马尔可夫过程。由于形式化马尔可夫过程是非物理的，激活测量理论允许将基于能量的离子通道行为的Eyring速率理论与更常见的现象学马尔可夫动力学方案相融合，形成能量调制的量子通道。利用与神经元膜电压钳实验一致的最简单量子通道模型，我们计算了Hodgkin-Huxley K+和Na+离子通道的激活本征能。研究还表明，在受限激活能下最大化熵得到的噪声谱密度近似为 ，从而为由神经信号中普遍存在的 型提供了一项生物物理解释。
引用
@article{arxiv.1511.00057,
title = {Formalized Quantum Stochastic Processes and Hidden Quantum Models with Applications to Neuron Ion Channel Kinetics},
author = {Alan Paris and George Atia and Azadeh Vosoughi and Stephen Berman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.00057},
year = {2018}
}
备注
Several proofs were found to be incomplete or in error including the proof that quantum rotations can induce arbitrary noise weights. A fully corrected version of this paper is published as: A. Paris, G. Atia, A. Vosoughi, and S. Berman, "Hidden quantum processes, quantum ion channels, and 1/f-type noise", Neural Computation, vol. 30, num. 7, pp. 1830-1929 (2018), doi:10.1162/neco_a_01067