可兴奋动力学的随机建模：用于介观通道噪声的改进 Langevin 模型
神经元与认知
2014-09-24 v1
摘要
介观通道噪声对活细胞可兴奋动力学的影响在过去十年中成为热门课题，Hodgkin-Huxley 模型等传统神经元动力学生物物理模型已被推广以纳入此类效应。然而，关于如何以恰当且计算高效的方式实现这一点仍存在争议。在此，我们引入了一种具有门控变量自然边界条件的随机 Hodgkin-Huxley 动力学的改进 Langevin 描述。该描述与离散状态模型高度一致地描述了通道噪声方差。此外，通过与我们的改进 Langevin 模型进行比较，我们表明 Fox 和 Lu 提出的两个早期 Langevin 模型在对门控变量施加数值反射边界条件后，从数百个离子通道开始也能表现出色。
引用
@article{arxiv.1405.5007,
title = {Stochastic modeling of excitable dynamics: improved Langevin model for mesoscopic channel noise},
author = {Igor Goychuk},
journal= {arXiv preprint arXiv:1405.5007},
year = {2014}
}
备注
V.M. Mladenov and P.C. Ivanov (Eds.): NDES 2014, Communications in Computer and Information Science, vol. 438 (Springer, Switzerland, 2014), pp. 325-332