Compartmental neuron models
જટિલ ડેંડ્રાઇટ્સના વિદ્યુત વર્તનની સમજણને સરળ બનાવવા માટે ડેંડ્રાઇટ્સનું વિભાગીય મોડેલિંગ ડેંડ્રાઇટ્સના બહુ-વિભાગીય મોડેલિંગ સાથે કામ કરે છે. મૂળભૂત રીતે, ડેંડ્રાઇટ્સનું કમ્પાર્ટમેન્ટલ મોડેલિંગ એ નવા જૈવિક ચેતાકોષ મોડેલો વિકસાવવા માટે ખૂબ જ મદદરૂપ સાધન છે. ડેન્ડ્રાઇટ્સ ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે કારણ કે તેઓ ઘણા ચેતાકોષોમાં સૌથી વધુ પટલ વિસ્તાર ધરાવે છે અને ચેતાકોષને અન્ય હજારો કોષો સાથે જોડાવાની ક્ષમતા આપે છે. મૂળરૂપે ડેંડ્રાઇટ્સમાં સતત વાહકતા અને પ્રવાહ હોવાનું માનવામાં આવતું હતું, પરંતુ હવે તે સમજી શકાય છે કે તેમની પાસે સક્રિય વોલ્ટેજ-ગેટેડ આયન ચેનલો હોઈ શકે છે, જે ચેતાકોષના ફાયરિંગ ગુણધર્મોને પ્રભાવિત કરે છે અને ચેતાકોષના સિનેપ્ટિક ઇનપુટ્સ પ્રત્યેના પ્રતિભાવને પણ પ્રભાવિત કરે છે. ડેંડ્રાઇટ્સના વિદ્યુત વર્તનને સમજવા માટે ઘણા ગાણિતિક નમૂનાઓ વિકસાવવામાં આવ્યા છે. ડેંડ્રાઇટ્સ ખૂબ જ શાખાઓવાળું અને જટિલ હોય છે, તેથી ડેંડ્રાઇટ્સના વિદ્યુત વર્તનને સમજવા માટેનો કમ્પાર્ટમેન્ટલ અભિગમ તેને ખૂબ ઉપયોગી બનાવે છે. પરિચય કમ્પાર્ટમેન્ટલ મોડેલિંગ એ ગતિશીલ પ્રણાલીઓના મોડેલિંગની એક ખૂબ જ કુદરતી રીત છે જે સંરક્ષણ સિદ્ધાંતો સાથે ચોક્કસ અંતર્ગત ગુણધર્મો ધરાવે છે. કમ્પાર્ટમેન્ટલ મોડેલિંગ એ એક ભવ્ય રીત છે, જે સંરક્ષણ કાયદા દ્વારા સંચાલિત ગતિશીલ પ્રણાલીઓને સુંદર રીતે પકડવા માટે રાજ્ય અવકાશ રચના છે. પછી ભલે તે દળ, ઊર્જા, પ્રવાહી પ્રવાહ અથવા માહિતી પ્રવાહનું સંરક્ષણ હોય. મૂળભૂત રીતે, તેઓ એવા નમૂનાઓ છે જેમની સ્થિતિ ચલ બિન-નકારાત્મક હોય છે (જેમ કે દળ, સાંદ્રતા, ઊર્જા). તેથી દળ સંતુલન, ઊર્જા, સાંદ્રતા અથવા પ્રવાહી પ્રવાહ માટેના સમીકરણો લખી શકાય છે. તે આખરે એવા નેટવર્ક પર જાય છે જેમાં મગજ તે બધામાં સૌથી મોટું હોય છે, જેમ કે એવોગાડ્રો નંબર, ખૂબ મોટી માત્રામાં અણુઓ કે જે એકબીજા સાથે જોડાયેલા હોય છે. મગજમાં ખૂબ જ રસપ્રદ આંતરજોડાણો છે. માઇક્રોસ્કોપિક સ્તરે થર્મોડાયનેમિક્સને સમજવું લગભગ અશક્ય છે પરંતુ મેક્રોસ્કોપિક દૃષ્ટિકોણથી આપણે જોઈએ છીએ કે આ કેટલાક સાર્વત્રિક નિયમોનું પાલન કરે છે. એ જ રીતે મગજમાં અસંખ્ય આંતરજોડાણો હોય છે, જેના માટે વિભેદક સમીકરણ લખવું લગભગ અશક્ય છે. (આ શબ્દો ડૉ. વસીમ હદાદ દ્વારા એક મુલાકાતમાં કહેવામાં આવ્યા હતા) પ્રથમ અને બીજા થર્મોડાયનેમિક નિયમોને જોઈને મગજની કામગીરી કેવી રીતે કરી શકાય તે અંગેના સામાન્ય અવલોકનો, જે સાર્વત્રિક નિયમો છે. મગજ એ ખૂબ જ મોટા પાયે એકબીજા સાથે જોડાયેલી પ્રણાલી છે; ચેતાકોષોએ કોઈક રીતે રાસાયણિક પ્રતિક્રિયા પ્રણાલીની જેમ વર્તવું પડે છે, તેથી, તેણે કોઈક રીતે રાસાયણિક થર્મોડાયનેમિક નિયમોનું પાલન કરવું પડે છે. આ અભિગમ મગજના વધુ સામાન્યીકૃત નમૂના તરફ દોરી શકે છે. (આ શબ્દો ડૉ. વસીમ હદાદ દ્વારા એક મુલાકાતમાં કહેવામાં આવ્યા હતા) બહુવિધ ખંડો જટિલ ડેંડ્રાઇટિક માળખાને બહુવિધ ખંડો એકબીજા સાથે જોડાયેલા તરીકે ગણી શકાય. ડેંડ્રાઇટ્સ નાના ખંડોમાં વહેંચાયેલા છે અને આકૃતિમાં બતાવ્યા પ્રમાણે તેઓ એક સાથે જોડાયેલા છે. એવું માનવામાં આવે છે કે કમ્પાર્ટમેન્ટ આઇસોપોટેન્શિયલ છે અને તેના ગુણધર્મોમાં અવકાશી રીતે સમાન છે. પટલમાં બિન-એકરૂપતા જેમ કે વ્યાસમાં ફેરફાર અને વોલ્ટેજમાં તફાવત ખંડો વચ્ચે જોવા મળે છે પરંતુ તેની અંદર નહીં. સરળ બે-કમ્પાર્ટમેન્ટ મોડેલનું ઉદાહરણ છેઃ ત્રિજ્યા અને લંબાઈવાળા આઇસોપોટેન્શિયલ સિલિન્ડર તરીકે જોવામાં આવતા કમ્પાર્ટમેન્ટ સાથે બે-કમ્પાર્ટમેન્ટલ મોડેલનો વિચાર કરો. તે ith કમ્પાર્ટમેન્ટની મેમ્બ્રેન પોટેન્શિયલ છે. તે ચોક્કસ પટલની ક્ષમતા છે. તે ચોક્કસ પટલ પ્રતિકારકતા છે. કુલ ઇલેક્ટ્રોડ પ્રવાહ, એમ ધારીને કે કમ્પાર્ટમેન્ટમાં તે છે, દ્વારા આપવામાં આવે છે. સમાંતર પ્રતિકાર આના દ્વારા આપવામાં આવે છે. હવે દરેક કમ્પાર્ટમેન્ટ માટે અસ્તિત્વમાં હોવું જોઈએ તે સંતુલન અનુસાર, આપણે કહી શકીએ કે. eq (1) કમ્પાર્ટમેન્ટ પટલના એકમ વિસ્તાર દીઠ કેપેસિટીવ અને આયનીય પ્રવાહો ક્યાં છે અને ક્યાં છે. એટલે કે. તેઓ દ્વારા આપી શકાય છે અને. eq (2) જો આપણે ધારીએ કે વિશ્રામી ક્ષમતા 0 છે. પછી ગણતરી કરવા માટે, આપણને કુલ અક્ષીય પ્રતિકારની જરૂર છે. (3) ઓહ્મના નિયમનો ઉપયોગ કરીને આપણે ith થી jth કમ્પાર્ટમેન્ટમાં કરંટને વ્યક્ત કરી શકીએ છીએ અને (4) જોડાણની શરતો અને eq (3) ને ઊંધી કરીને અને રસના સપાટી વિસ્તાર દ્વારા વિભાજીત કરીને મેળવવામાં આવે છે. તેથી આપણે મેળવીએ છીએ અને છેવટે, કમ્પાર્ટમેન્ટ i નું સપાટીનું ક્ષેત્રફળ છે. જો આપણે આ બધાને એકસાથે મૂકીએ તો આપણને મળે છે. eq (5) જો આપણે ઉપયોગ કરીએ અને પછી eq (5) બની જશે. eq (6) હવે જો આપણે ફક્ત કોષ 1 માં પ્રવાહ દાખલ કરીએ અને દરેક નળાકાર સમાન હોય તો સામાન્યતામાં નુકસાન વિના આપણે વ્યાખ્યાયિત કરી શકીએ છીએ. ઇનપુટ પ્રતિકાર ઘટે છે. પોટેન્શિયલમાં વધારો કરવા માટે, કપલ્ડ સિસ્ટમ કરંટ અનકપલ્ડ સિસ્ટમ માટે જરૂરી હોય તેના કરતા વધારે હોવો જોઈએ. આનું કારણ એ છે કે બીજો ડબ્બો થોડો પ્રવાહ કાઢે છે. હવે, આપણે ટ્રીલાઈક સ્ટ્રક્ચર માટે સામાન્ય કમ્પાર્ટમેન્ટલ મોડેલ મેળવી શકીએ છીએ અને સમીકરણો મલ્ટી-કમ્પાર્ટમેન્ટલ કેબલ મોડેલોમાં કોમ્પ્યુટેશનલ ચોકસાઈમાં વધારો કેન્દ્રમાં ઇનપુટ દરેક ડેંડ્રાઇટિક વિભાગને વિભાગોમાં વિભાજિત કરવામાં આવે છે, જે સામાન્ય રીતે સમાન ગોળાકાર સિલિન્ડર અથવા ટેપર્ડ ગોળાકાર સિલિન્ડર તરીકે જોવામાં આવે છે. પરંપરાગત કમ્પાર્ટમેન્ટલ મોડેલમાં, બિંદુ પ્રક્રિયાનું સ્થાન માત્ર અડધા ભાગની લંબાઈની ચોકસાઈ માટે નક્કી કરવામાં આવે છે. આ મોડેલ સોલ્યુશનને સેગમેન્ટની સીમાઓ પ્રત્યે ખાસ કરીને સંવેદનશીલ બનાવશે. આ કારણોસર પરંપરાગત અભિગમની ચોકસાઈ ઓ (1/એન) છે જ્યારે બિંદુ પ્રવાહ અને સિનેપ્ટિક ઇનપુટ હાજર હોય છે. સામાન્ય રીતે ટ્રાન્સ-મેમ્બ્રેન કરંટ જ્યાં મેમ્બ્રેન પોટેન્શિયલ ઓળખાય છે તે બિંદુઓ અથવા ગાંઠો પર મોડેલમાં રજૂ થાય છે અને તે કેન્દ્રમાં હોવાનું માનવામાં આવે છે. નવો અભિગમ ઇનપુટની અસરને સેગમેન્ટની સીમાઓમાં વહેંચીને વિભાજન કરે છે. તેથી કોઈપણ ઇનપુટને સેગમેન્ટની નિકટવર્તી અને દૂરસ્થ સીમાઓ પર ગાંઠો વચ્ચે વિભાજિત કરવામાં આવે છે. તેથી, આ પ્રક્રિયા ખાતરી કરે છે કે મેળવેલ ઉકેલ આ સીમાઓના સ્થાનમાં નાના ફેરફારો માટે સંવેદનશીલ નથી કારણ કે તે નોડ્સ વચ્ચે ઇનપુટનું વિભાજન કેવી રીતે થાય છે તેની અસર કરે છે. જ્યારે આ વિભાગો સતત સંભવિતતા સાથે જોડાયેલા હોય છે અને ખંડની સીમાઓ પર પ્રવાહના સંરક્ષણ સાથે જોડાયેલા હોય છે ત્યારે નવા ગાણિતિક સ્વરૂપનું નવું કમ્પાર્ટમેન્ટલ મોડેલ પ્રાપ્ત થાય છે. આ નવો અભિગમ પરંપરાગત મોડેલ જેવું જ પરંતુ વધુ સચોટ ક્રમ પણ પ્રદાન કરે છે. આ મોડેલ બિંદુ પ્રક્રિયા ઇનપુટ દ્વારા પ્રાપ્ત થાય છે તેના કરતા તીવ્રતાના ક્રમ દ્વારા ચોકસાઈ અને ચોકસાઈમાં વધારો કરે છે. કેબલ સિદ્ધાંત ડેંડ્રાઇટ અને ચેતાક્ષને ખંડોની શ્રેણીને બદલે સતત (કેબલ જેવા) ગણવામાં આવે છે. કેટલીક એપ્લિકેશનો માહિતી પ્રક્રિયા ચેતાતંત્રના કાર્યોની સમજણ વધારવા માટે કોમ્પ્યુટેશનલ મોડેલ્સ દ્વારા ટેકનોલોજીકલ પ્લેટફોર્મ સાથે સૈદ્ધાંતિક માળખું પ્રદાન કરવામાં આવે છે. ન્યુરોનલ પ્રવૃત્તિ અંતર્ગત મોલેક્યુલર અને બાયોફિઝિકલ પદ્ધતિઓમાં ઘણી પ્રગતિ થઈ હતી. માળખું-કાર્યાત્મક સંબંધ અને માહિતી પ્રક્રિયા દ્વારા અનુસરવામાં આવતા નિયમોને સમજવામાં સમાન પ્રકારની પ્રગતિ કરવી પડશે. અગાઉ ચેતાકોષને ટ્રાન્ઝિસ્ટર તરીકે માનવામાં આવતું હતું. જો કે, તાજેતરમાં એવું દર્શાવવામાં આવ્યું છે કે વિવિધ ચેતાકોષોની આકારવિજ્ઞાન અને આયનીય રચના કોષને ઉન્નત ગણતરી ક્ષમતાઓ પ્રદાન કરે છે. આ ક્ષમતાઓ બિંદુ ચેતાકોષ દ્વારા મેળવવામાં આવેલી ક્ષમતાઓ કરતાં ઘણી વધુ અદ્યતન છે. કેટલાક તારણોઃ CA1 પિરામિડલ ચેતાકોષોના વ્યક્તિગત એપિકલ ત્રાંસુ ડેંડ્રાઇટ્સ દ્વારા આપવામાં આવેલા વિવિધ પરિણામો કોષના શરીરમાં રેખીય રીતે જોડાયેલા હોય છે. આ ડેન્ડ્રાઇટ્સમાંથી આવતા આઉટપુટ વાસ્તવમાં વ્યક્તિગત કોમ્પ્યુટેશનલ એકમોની જેમ વર્તે છે જે ઇનપુટ્સને જોડવા માટે સિગ્મોઇડલ સક્રિયકરણ કાર્યનો ઉપયોગ કરે છે. પાતળા ડેંડ્રાઇટિક શાખાઓ દરેક એક લાક્ષણિક બિંદુ ચેતાકોષ તરીકે કાર્ય કરે છે, જે થ્રેશોલ્ડિંગ બિન-રેખીયતા અનુસાર આવતા સંકેતોને જોડવામાં સક્ષમ છે. બે-સ્તરના ન્યુરલ નેટવર્ક દ્વારા વિવિધ ઇનપુટ પેટર્નની આગાહીમાં ચોકસાઈને ધ્યાનમાં લેતા, એવું માનવામાં આવે છે કે મોડેલનું વર્ણન કરવા માટે સરળ ગાણિતિક સમીકરણનો ઉપયોગ કરી શકાય છે. આ નેટવર્ક મોડેલોના વિકાસને મંજૂરી આપે છે જેમાં દરેક ચેતાકોષ, સંપૂર્ણ વિકસિત કમ્પાર્ટમેન્ટલ સેલ તરીકે મોડેલિંગ કરવાને બદલે, તેને સરળીકૃત બે સ્તરના ચેતાતંત્ર તરીકે મોડેલિંગ કરવામાં આવે છે. કોષની ફાયરિંગ પેટર્નમાં આવતા સંકેતો વિશે અસ્થાયી માહિતી હોઈ શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, બે સિમ્યુલેટેડ માર્ગો વચ્ચેનો વિલંબ. સિંગલ CA1માં પ્રાપ્તકર્તા કોષમાં આવતા સંકેતો પર અવકાશી-અસ્થાયી માહિતીને એન્કોડિંગ અને પ્રસારિત કરવાની ક્ષમતા છે. સતત પ્રવૃત્તિ આપવા માટે કેલ્શિયમ-એક્ટિવેટેડ નોનસ્પેસિફિક કેટાયનિક (સી. એ. એન.) મિકેનિઝમ જરૂરી છે અને એન. એમ. ડી. એ. મિકેનિઝમની વધતી વાહકતાનો ઉપયોગ કરીને એકલા સિનેપ્ટિક ઉત્તેજના સતત પ્રવૃત્તિને પ્રેરિત કરતી નથી. એન. એમ. ડી. એ./એ. એમ. પી. એ. હકારાત્મક રીતે સતત પ્રવૃત્તિની શ્રેણીને વિસ્તૃત કરે છે અને સતત પ્રવૃત્તિ માટે જરૂરી સી. એ. એન. ની માત્રાને નકારાત્મક રીતે નિયંત્રિત કરે છે. મિડબ્રેન ડોપામિનર્જિક ચેતાકોષની હિલચાલ, પ્રેરણા, ધ્યાન, ન્યુરોલોજીકલ અને માનસિક વિકૃતિઓ અને વ્યસનકારક વર્તન ડોપામિનર્જિક સિગ્નલિંગ દ્વારા મજબૂત પ્રભાવ ધરાવે છે. ડોપામિનર્જિક ચેતાકોષો વેન્ટ્રલ ટેગમેન્ટલ એરિયા (વી. ટી. એ.) અને સબસ્ટેંશિયા નિગ્રા પાર્સ કોમ્પેક્ટા (એસ. એન. સી.) માં વિવોમાં 1-8 હર્ટ્ઝની રેન્જમાં ઓછી અનિયમિત બેઝલ ફાયરિંગ આવર્તન ધરાવે છે. વળતર અથવા અણધાર્યા પુરસ્કારની આગાહી કરતા સંકેતના જવાબમાં આ આવર્તન નાટ્યાત્મક રીતે વધી શકે છે. પુરસ્કાર પહેલાંની ક્રિયાઓ આ વિસ્ફોટ અથવા ફેસિક સંકેત દ્વારા મજબૂત બને છે. એક્શન પોટેન્શિયલ જનરેશન માટેનું ઓછું સલામતી પરિબળ ઓછી મહત્તમ સ્થિર આવર્તનનું પરિણામ આપે છે. વિધ્રુવીકરણ પલ્સના પ્રતિભાવમાં ક્ષણિક પ્રારંભિક આવર્તન દૂરના ડેંડ્રાઇટ્સમાં Ca2 + સંચયના દર દ્વારા નિયંત્રિત થાય છે. પુનઃનિર્મિત આકારવિજ્ઞાન સાથે વાસ્તવિક લીલા ઘાસ-વિભાગીય નમૂનામાંથી મેળવેલા પરિણામો સમાન હતા. તેથી, ડેંડ્રાઇટિક આર્કિટેક્ચરનું મુખ્ય યોગદાન સરળ મોડેલ દ્વારા લેવામાં આવ્યું છે. મોડ લોકિંગ સામયિક દબાણ માટે ઉત્તેજક પ્રણાલીઓના મોડ-લોકિંગ પ્રતિસાદ માટે ન્યુરોસાયન્સમાં ઘણી મહત્વપૂર્ણ એપ્લિકેશનો છે. ઉદાહરણ તરીકે, થીટા લય હિપ્પોકેમ્પસમાં અવકાશી રીતે વિસ્તૃત સ્થળ કોષોને અવકાશી સ્થાન વિશે માહિતી આપતા કોડ બનાવવા માટે ચલાવે છે. સામયિક વર્તમાન ઈન્જેક્શનનો પ્રતિસાદ પેદા કરવામાં ચેતાકોષીય ડેંડ્રાઇટ્સની ભૂમિકાને સક્રિય સોમા મોડેલ સાથે જોડાયેલા કમ્પાર્ટમેન્ટલ મોડેલ (દરેક કમ્પાર્ટમેન્ટ માટે રેખીય ગતિશીલતા સાથે) નો ઉપયોગ કરીને શોધી શકાય છે જે ક્રિયા ક્ષમતા પેદા કરે છે. કેટલાક તારણોઃ સંપૂર્ણ ચેતાકોષ મોડેલનો પ્રતિસાદ એટલે કે. સોમા અને ડેંડ્રાઇટ્સ, બંધ સ્વરૂપમાં લખી શકાય છે. સામયિક દબાણ માટે અવકાશી રીતે વિસ્તૃત મોડેલની પ્રતિક્રિયાને સ્ટ્રોબોસ્કોપિક નકશા દ્વારા વર્ણવવામાં આવે છે. અર્નોલ્ડ જીભ અર્ધ-સક્રિય મોડેલ નકશાના રેખીય સ્થિરતા વિશ્લેષણ સાથે બનાવી શકાય છે, જેમાં સોમા મોડેલની બિન-ભિન્નતાને કાળજીપૂર્વક ધ્યાનમાં લેવામાં આવે છે. જીભનો આકાર અર્ધ-સક્રિય પટલની હાજરીથી પ્રભાવિત થાય છે. અસ્તવ્યસ્ત વર્તન માટે પરિમાણ જગ્યામાં બારીઓને પ્રતિધ્વનિત ડેંડ્રાઇટિક પટલ સાથે વિસ્તૃત કરી શકાય છે. વૈશ્વિક દબાણ માટે અવકાશી રીતે વિસ્તૃત ચેતાકોષ મોડેલનો પ્રતિસાદ બિંદુ દબાણ કરતા અલગ છે. અવકાશી અનુકૂલનશીલતા સાથે કમ્પાર્ટમેન્ટલ ન્યુરલ સિમ્યુલેશન પદ્ધતિની કોમ્પ્યુટેશનલ કિંમત સિસ્ટમના ભૌતિક કદ સાથે નહીં પરંતુ સિમ્યુલેશનમાં હાજર પ્રવૃત્તિની માત્રા સાથે માપવામાં આવે છે. અમુક સમસ્યાઓ માટે અવકાશી અનુકૂલનશીલતા 80 ટકા સુધી ઘટી જાય છે. એક્શન પોટેન્શિયલ (એપી) દીક્ષા સાઇટ અક્ષતંતુ પ્રારંભિક વિભાગમાં એપી દીક્ષા માટે એક અનન્ય સાઇટની સ્થાપના હવે સ્વીકારવામાં આવતી નથી. એપી ન્યુરોન મોર્ફોલોજીના વિવિધ પેટા-પ્રદેશો દ્વારા શરૂ અને સંચાલિત કરી શકાય છે, જેણે ગણતરીમાં વ્યક્તિગત ચેતાકોષોની ક્ષમતાઓને વિસ્તૃત કરી છે. કમ્પાર્ટમેન્ટલ મોડલ્સનો ઉપયોગ કરીને ન્યુરોન્સના એક્સોસોમેટોડેન્ડ્રિટિક એક્સિસની સાથે એક્શન પોટેન્શિયલ ઇનિશિયેશન સાઇટના અભ્યાસના તારણોઃ ડેન્ડ્રિટિક એપી સમકક્ષ વિખેરાયેલા ઇનપુટ્સ કરતાં સિંક્રનસ અવકાશી ક્લસ્ટર કરેલા ઇનપુટ્સ દ્વારા વધુ અસરકારક રીતે શરૂ કરવામાં આવે છે. દીક્ષા સ્થળ ડેંડ્રાઇટિક ઇનપુટથી એક્સોન ટ્રિગર ઝોન સુધીના સરેરાશ વિદ્યુત અંતર દ્વારા પણ નક્કી કરી શકાય છે, પરંતુ તે બે ટ્રિગર ઝોનની સંબંધિત ઉત્તેજના અને સંખ્યાબંધ પરિબળો દ્વારા મજબૂત રીતે મોડ્યુલેટ થઈ શકે છે. મર્યાદિત સ્થિતિ ઓટોમેટન મોડેલ સાથે મર્યાદિત સ્થિતિ ઓટોમેટન મોડેલ મલ્ટી-ન્યુરોન સિમ્યુલેશન ન્યુરલ મેમ્બ્રેનની સૌથી મહત્વપૂર્ણ લાક્ષણિકતાઓનું મોડેલિંગ કરવામાં સક્ષમ છે. કમ્પાર્ટમેન્ટલ મોડેલોને મર્યાદિત કરવા બાહ્યકોષીય ક્રિયા સંભવિત રેકોર્ડિંગનો ઉપયોગ કરીને કરી શકાય છે બહુવિધ વોલ્ટેજ રેકોર્ડિંગ્સ અને આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરીને કરી શકાય છે CA1 પિરામિડલ સેલના બહુ-વિભાગીય મોડેલ કેલ્શિયમ-આધારિત પટલ પદ્ધતિઓમાં વૃદ્ધત્વ-પ્રેરિત ફેરફારોના પરિણામે હિપ્પોકેમ્પલ ઉત્તેજનામાં ફેરફારોનો અભ્યાસ કરવા માટે, CA1 પિરામિડલ સેલના બહુ-વિભાગીય મોડેલનો ઉપયોગ કરી શકાય છે. આપણે CA1 ઉત્તેજનામાં વૃદ્ધત્વ-પ્રેરિત ફેરફારોને સરળ જોડાણ પદ્ધતિઓ સાથે મોડેલ કરી શકીએ છીએ જે ચોક્કસ પ્રકારની કેલ્શિયમ ચેનલોને ચોક્કસ કેલ્શિયમ-આધારિત પોટેશિયમ ચેનલો સાથે પસંદગીયુક્ત રીતે જોડે છે. ઇલેક્ટ્રિકલ કમ્પાર્ટમેન્ટલાઇઝેશન સ્પાઇન નેક પ્લાસ્ટિસિટી ઇલેક્ટ્રિકલ કમ્પાર્ટમેન્ટલાઇઝેશન દ્વારા પોસ્ટસિનેપ્ટિક કેલ્શિયમ સિગ્નલ્સને નિયંત્રિત કરે છે. વિદ્યુત કમ્પાર્ટમેન્ટલાઇઝેશનની પ્રક્રિયા દ્વારા કરોડરજ્જુની ગરદનની પ્લાસ્ટિસિટી કરોડરજ્જુમાં કેલ્શિયમના પ્રવાહને ગતિશીલ રીતે નિયંત્રિત કરી શકે છે (સિનેપ્ટિક પ્લાસ્ટિસિટી માટે મુખ્ય ટ્રિગર). ગતિ-સંવેદનશીલ ચેતાકોષોમાં મજબૂત કોડિંગ ચેતાક્ષ અને ડેંડ્રાઇટ્સમાં વિવિધ ગ્રહણશીલ ક્ષેત્રો ગતિ-સંવેદનશીલ ચેતાકોષોમાં મજબૂત કોડિંગને આધાર આપે છે. વાહકતા-આધારિત ચેતાકોષના નમૂનાઓ વાહકતા-આધારિત કમ્પાર્ટમેન્ટલ ચેતાકોષના નમૂનાઓની ક્ષમતાઓ અને મર્યાદાઓ જેમાં શાખા વિનાના અથવા શાખા વિનાના આકારવિજ્ઞાન અને સક્રિય ડેંડ્રાઇટ્સમાં ઘટાડો થાય છે. કોમ્પ્યુટેશનલ ન્યુરોસાયન્સ ડાયનેમિકલ સિસ્ટમ મલ્ટી-કમ્પાર્ટમેન્ટલ મોડેલ જોડાણ ન્યુરલ નેટવર્ક બાયોલોજિકલ ન્યુરોન મોડેલ્સ ન્યુરલ કોડિંગ બ્રેઇન-કમ્પ્યુટર ઇન્ટરફેસ ન્યુરલ એન્જિનિયરિંગ ન્યુરોઇન્ફોર્મેટિક્સ મેથેમેટિકલ મોડેલ રોગચાળામાં કમ્પાર્ટમેન્ટલ મોડેલ્સ ફિઝિયોલોજીકલ-આધારિત ફાર્માકોકાઇનેટિક મોડેલિંગ સંદર્ભો બાહ્ય લિંક્સઃ સુપરકમ્પ્યુટિંગ પર ટેડ ટોકઃ લેબોરેટરી ઓફ બાયોલોજિકલ મોડેલિંગઃ ફાર્માકોકાઇનેટિક્સ મોડેલિંગ ટ્યુટોરિયલઃ ફાર્માકોકાઇનેટિક્સમાં બે કમ્પાર્ટમેન્ટલ મોડેલની ઉપયોગીતાઃ ફાર્માકોકાઇનેટિક્સ ન્યુરોસાયન્સ મેથેમેટિકલ મોડેલિંગ નોનલીનિયર સિસ્ટમ્સ ડાયનેમિકલ સિસ્ટમ્સ