Compartmental neuron models
डेंड्राइट्स का कम्पार्टमेंटल मॉडलिंग डेंड्राइट्स के मल्टी-कम्पार्टमेंट मॉडलिंग से संबंधित है, ताकि जटिल डेंड्राइट्स के विद्युत व्यवहार की समझ को आसान बनाया जा सके। मूल रूप से, डेंड्राइट का कंपार्टमेंटल मॉडलिंग नए जैविक न्यूरॉन मॉडल विकसित करने के लिए एक बहुत ही सहायक उपकरण है। डेंड्राइट बहुत महत्वपूर्ण हैं क्योंकि वे कई न्यूरॉन्स में सबसे अधिक झिल्ली क्षेत्र पर कब्जा करते हैं और न्यूरॉन को हजारों अन्य कोशिकाओं से जुड़ने की क्षमता देते हैं। मूल रूप से माना जाता था कि डेंड्राइट में निरंतर चालकता और धारा होती है, लेकिन अब यह समझा गया है कि उनमें सक्रिय वोल्टेज-गेटेड आयन चैनल हो सकते हैं, जो न्यूरॉन के दहन गुणों को प्रभावित करते हैं और सिनैप्टिक इनपुट के लिए न्यूरॉन की प्रतिक्रिया को भी प्रभावित करते हैं। डेंड्राइट के विद्युत व्यवहार को समझने के लिए कई गणितीय मॉडल विकसित किए गए हैं। डेंड्राइट बहुत शाखाओं वाले और जटिल होते हैं, इसलिए डेंड्राइट के विद्युत व्यवहार को समझने के लिए कंपार्टमेंटल दृष्टिकोण इसे बहुत उपयोगी बनाता है। परिचय कम्पार्टमेंटल मॉडलिंग गतिशील प्रणालियों के मॉडलिंग का एक बहुत ही प्राकृतिक तरीका है जिसमें संरक्षण सिद्धांतों के साथ कुछ अंतर्निहित गुण होते हैं। कम्पार्टमेंटल मॉडलिंग एक सुरुचिपूर्ण तरीका है, जो संरक्षण कानूनों द्वारा नियंत्रित गतिशील प्रणालियों को खूबसूरती से पकड़ने के लिए एक राज्य अंतरिक्ष सूत्रीकरण है। चाहे वह द्रव्यमान, ऊर्जा, द्रव प्रवाह या सूचना प्रवाह का संरक्षण हो। मूल रूप से, वे ऐसे मॉडल हैं जिनके अवस्था चर गैर-नकारात्मक होते हैं (जैसे द्रव्यमान, सांद्रता, ऊर्जा)। अतः द्रव्यमान संतुलन, ऊर्जा, एकाग्रता या द्रव प्रवाह के लिए समीकरण लिखे जा सकते हैं। यह अंततः उन नेटवर्कों तक जाता है जिनमें मस्तिष्क उन सभी में सबसे बड़ा है, जैसे एवोगाड्रो संख्या, अणुओं की बहुत बड़ी मात्रा जो आपस में जुड़े हुए हैं। मस्तिष्क में बहुत ही रोचक अंतःसंबंध होते हैं। सूक्ष्मदर्शी स्तर पर ऊष्मागतिकी को समझना लगभग असंभव है, लेकिन स्थूलदर्शी दृष्टिकोण से हम देखते हैं कि ये कुछ सार्वभौमिक नियमों का पालन करते हैं। इसी तरह मस्तिष्क में कई अंतःसंबंध होते हैं, जिनके लिए एक विभेदक समीकरण लिखना लगभग असंभव है। (ये शब्द डॉ. वसीम हद्दाद द्वारा एक साक्षात्कार में कहे गए थे) पहले और दूसरे ऊष्मागतिकी नियमों को देखकर मस्तिष्क के कार्यों के बारे में सामान्य अवलोकन, जो सार्वभौमिक नियम हैं। मस्तिष्क एक बहुत बड़े पैमाने पर परस्पर जुड़ी हुई प्रणाली है; न्यूरॉन्स को किसी तरह रासायनिक प्रतिक्रिया प्रणाली की तरह व्यवहार करना पड़ता है, इसलिए, इसे किसी तरह रासायनिक ऊष्मागतिकी नियमों का पालन करना पड़ता है। इस दृष्टिकोण से मस्तिष्क का अधिक सामान्यीकृत मॉडल बन सकता है। (ये शब्द डॉ. वसीम हद्दाद द्वारा एक साक्षात्कार में कहे गए थे) कई डिब्बों जटिल डेंड्राइटिक संरचनाओं को कई डिब्बों के आपस में जुड़े होने के रूप में माना जा सकता है। डेंड्राइट्स को छोटे डिब्बों में विभाजित किया गया है और वे एक साथ जुड़े हुए हैं जैसा कि चित्र में दिखाया गया है। यह माना जाता है कि कम्पार्टमेंट आइसोपोटेंशियल है और इसके गुणों में स्थानिक रूप से समान है। झिल्ली गैर-एकरूपता जैसे व्यास परिवर्तन, और वोल्टेज अंतर डिब्बों के बीच में होते हैं लेकिन उनके अंदर नहीं। एक साधारण दो-कम्पार्टमेंट मॉडल का एक उदाहरण हैः त्रिज्या और लंबाई के साथ आइसोपोटेंशियल सिलेंडर के रूप में देखे जाने वाले डिब्बों के साथ दो-कम्पार्टमेंटल मॉडल पर विचार करें। आई. टी. एच. डिब्बे की झिल्ली क्षमता है। विशिष्ट झिल्ली धारिता है। विशिष्ट झिल्ली प्रतिरोधकता है। कुल इलेक्ट्रोड धारा, यह मानते हुए कि डिब्बे में यह है, इसके द्वारा दी जाती है। अनुदैर्ध्य प्रतिरोध इसके द्वारा दिया जाता है। अब प्रत्येक डिब्बे के लिए मौजूद संतुलन के अनुसार, हम कह सकते हैं. eq (1) जहाँ और ith डिब्बे झिल्ली के प्रति इकाई क्षेत्र में कैपेसिटिव और आयनिक धाराएँ हैं। अर्थात। उन्हें और. eq (2) द्वारा दिया जा सकता है यदि हम मानते हैं कि विश्राम क्षमता 0 है। फिर गणना करने के लिए, हमें कुल अक्षीय प्रतिरोध की आवश्यकता होती है। चूँकि डिब्बे केवल सिलेंडर होते हैं इसलिए हम कह सकते हैं. eq (3) ओम नियम का उपयोग करके हम ith से jth डिब्बे तक धारा को व्यक्त कर सकते हैं और. eq (4) युग्मन शब्दों को और eq (3) को उल्टा करके और रुचि के सतह क्षेत्र से विभाजित करके प्राप्त किया जाता है। तो हम प्राप्त करते हैं और अंत में, डिब्बे का सतह क्षेत्र i है। यदि हम इन सभी को एक साथ रखते हैं तो हम. eq (5) प्राप्त करते हैं यदि हम उपयोग करते हैं और फिर eq (5) बन जाएगा. eq (6) अब यदि हम केवल सेल 1 में करंट इंजेक्ट करते हैं और प्रत्येक सिलेंडर समान होता है तो सामान्यता में नुकसान के बिना हम परिभाषित कर सकते हैं। इनपुट प्रतिरोध कम हो जाता है। क्षमता में वृद्धि के लिए, युग्मित प्रणाली धारा अनकपल्ड प्रणाली के लिए आवश्यक से अधिक होनी चाहिए। ऐसा इसलिए है क्योंकि दूसरा डिब्बे कुछ धारा निकालता है। अब, हम एक ट्रेलिक संरचना के लिए एक सामान्य कंपार्टमेंटल मॉडल प्राप्त कर सकते हैं और समीकरण बहु-कंपार्टमेंटल केबल मॉडल में बढ़ी हुई कम्प्यूटेशनल सटीकता हैं केंद्र में इनपुट प्रत्येक डेंड्राइटिक खंड को खंडों में विभाजित किया जाता है, जिन्हें आमतौर पर एक समान गोलाकार सिलेंडर या टेपर किए गए गोलाकार सिलेंडर के रूप में देखा जाता है। पारंपरिक कम्पार्टमेंटल मॉडल में, बिंदु प्रक्रिया स्थान केवल आधे खंड की लंबाई की सटीकता के लिए निर्धारित किया जाता है। यह मॉडल समाधान को खंड सीमाओं के प्रति विशेष रूप से संवेदनशील बना देगा। इस कारण से पारंपरिक दृष्टिकोण की सटीकता ओ (1/एन) है जब एक बिंदु वर्तमान और सिनेप्टिक इनपुट मौजूद होता है। आम तौर पर ट्रांस-मेम्ब्रेन धारा जहाँ झिल्ली क्षमता ज्ञात होती है, मॉडल में बिंदुओं या नोड्स पर प्रदर्शित की जाती है और इसे केंद्र में माना जाता है। नया दृष्टिकोण इनपुट के प्रभाव को खंड की सीमाओं में वितरित करके विभाजित करता है। इसलिए किसी भी इनपुट को खंड की समीपस्थ और दूरस्थ सीमाओं पर नोड्स के बीच विभाजित किया जाता है। इसलिए, यह प्रक्रिया यह सुनिश्चित करती है कि प्राप्त समाधान इन सीमाओं के स्थान में छोटे परिवर्तनों के प्रति संवेदनशील नहीं है क्योंकि यह प्रभावित करता है कि इनपुट को नोड्स के बीच कैसे विभाजित किया जाता है। जब इन डिब्बों को खंड सीमाओं पर निरंतर क्षमता और धारा के संरक्षण के साथ जोड़ा जाता है तो एक नए गणितीय रूप का एक नया कंपार्टमेंटल मॉडल प्राप्त होता है। यह नया दृष्टिकोण पारंपरिक मॉडल के समान एक मॉडल भी प्रदान करता है लेकिन एक क्रम अधिक सटीक है। यह मॉडल सटीकता और सटीकता को परिमाण के क्रम से बढ़ाता है जो बिंदु प्रक्रिया इनपुट द्वारा प्राप्त किया जाता है। केबल सिद्धांत डेंड्राइट और अक्षतंतु को डिब्बों की श्रृंखला के बजाय निरंतर (केबल की तरह) माना जाता है। कुछ अनुप्रयोग सूचना प्रसंस्करण तंत्रिका तंत्र के कार्यों की समझ बढ़ाने के लिए कम्प्यूटेशनल मॉडल द्वारा एक तकनीकी मंच के साथ एक सैद्धांतिक ढांचा प्रदान किया जाता है। न्यूरोनल गतिविधि में अंतर्निहित आणविक और जैवभौतिकीय तंत्र में बहुत प्रगति हुई थी। संरचना-कार्यात्मक संबंध और सूचना प्रसंस्करण द्वारा अनुसरण किए जाने वाले नियमों को समझने में इसी तरह की प्रगति करनी होगी। पहले एक न्यूरॉन को ट्रांजिस्टर माना जाता था। हालाँकि, हाल ही में यह दिखाया गया है कि विभिन्न न्यूरॉन्स की आकृति विज्ञान और आयनिक संरचना कोशिका को बढ़ी हुई कम्प्यूटेशनल क्षमताएँ प्रदान करती है। ये क्षमताएँ एक बिंदु न्यूरॉन द्वारा पकड़ी गई क्षमताओं की तुलना में कहीं अधिक उन्नत हैं। कुछ निष्कर्ष-सीए1 पिरामिडल न्यूरॉन्स के अलग-अलग एपिकल तिरछे डेंड्राइट्स द्वारा दिए गए अलग-अलग आउटपुट कोशिका शरीर में रैखिक रूप से संयुक्त होते हैं। इन डेंड्राइट्स से आने वाले आउटपुट वास्तव में व्यक्तिगत कम्प्यूटेशनल इकाइयों की तरह व्यवहार करते हैं जो इनपुट को संयोजित करने के लिए सिग्मॉइडल सक्रियण कार्य का उपयोग करते हैं। पतली डेंड्राइटिक शाखाएँ प्रत्येक एक विशिष्ट बिंदु न्यूरॉन के रूप में कार्य करती हैं, जो सीमा गैर-रैखिकता के अनुसार आने वाले संकेतों को संयोजित करने में सक्षम हैं। दो-परत तंत्रिका नेटवर्क द्वारा विभिन्न इनपुट पैटर्न की भविष्यवाणी में सटीकता को ध्यान में रखते हुए, यह माना जाता है कि मॉडल का वर्णन करने के लिए एक सरल गणितीय समीकरण का उपयोग किया जा सकता है। यह नेटवर्क मॉडल के विकास की अनुमति देता है जिसमें प्रत्येक न्यूरॉन, एक पूर्ण विकसित कंपार्टमेंटल सेल के रूप में मॉडल किए जाने के बजाय, इसे एक सरलीकृत दो परत तंत्रिका नेटवर्क के रूप में मॉडल किया जाता है। सेल के फायरिंग पैटर्न में आने वाले संकेतों के बारे में अस्थायी जानकारी हो सकती है। उदाहरण के लिए, दो नकली मार्गों के बीच की देरी। एकल सी. ए. 1 में आने वाले संकेतों पर प्राप्तकर्ता कोशिका को स्थानिक-अस्थायी जानकारी एन्कोडिंग और संचारित करने की क्षमता होती है। निरंतर गतिविधि देने के लिए कैल्शियम-सक्रिय गैर-विशिष्ट कैशनिक (सी. ए. एन.) तंत्र की आवश्यकता होती है और अकेले सिनेप्टिक उत्तेजना एन. एम. डी. ए. तंत्र की बढ़ती चालकता का उपयोग करके लगातार गतिविधि को प्रेरित नहीं करती है। एन. एम. डी. ए./ए. एम. पी. ए. सकारात्मक रूप से निरंतर गतिविधि की सीमा का विस्तार करता है और निरंतर गतिविधि के लिए आवश्यक सी. ए. एन. की मात्रा को नकारात्मक रूप से नियंत्रित करता है। मिडब्रेन डोपामिनर्जिक न्यूरॉन मूवमेंट, प्रेरणा, ध्यान, न्यूरोलॉजिकल और मनोरोग संबंधी विकार और नशे की लत वाले व्यवहार का डोपामिनर्जिक सिग्नलिंग द्वारा एक मजबूत प्रभाव पड़ता है। डोपामिनर्जिक न्यूरॉन्स में वेंट्रल टेगमेंटल एरिया (वी. टी. ए.) और सब्स्टेंशिया निग्रा पार्स कॉम्पैक्ट (एस. एन. सी.) में विवो में 1-8 हर्ट्ज रेंज में कम अनियमित बेसल फायरिंग आवृत्ति होती है। इनाम या अप्रत्याशित इनाम की भविष्यवाणी करने वाले संकेत के जवाब में यह आवृत्ति नाटकीय रूप से बढ़ सकती है। पुरस्कार से पहले की क्रियाओं को इस विस्फोट या फासिक संकेत द्वारा प्रबलित किया जाता है। कार्रवाई संभावित उत्पादन के लिए कम सुरक्षा कारक कम अधिकतम स्थिर आवृत्तियों का परिणाम देता है। विध्रुवीकरण नाड़ी की प्रतिक्रिया में क्षणिक प्रारंभिक आवृत्ति को दूरस्थ डेंड्राइट में Ca2 + संचय की दर से नियंत्रित किया जाता है। पुनर्निर्मित आकृति विज्ञान के साथ यथार्थवादी मल्च-कम्पार्टमेंटल मॉडल से प्राप्त परिणाम समान थे। इसलिए, डेंड्राइटिक वास्तुकला के मुख्य योगदान को सरल मॉडल द्वारा पकड़ा गया है। आवधिक दबाव के लिए उत्तेजक प्रणालियों की मोड-लॉकिंग प्रतिक्रिया के लिए तंत्रिका विज्ञान में कई महत्वपूर्ण अनुप्रयोग हैं। उदाहरण के लिए, थीटा लय हिप्पोकैम्पस में स्थानिक रूप से विस्तारित स्थान कोशिकाओं को स्थानिक स्थान के बारे में जानकारी देने वाला कोड उत्पन्न करने के लिए प्रेरित करती है। आवधिक धारा इंजेक्शन के लिए प्रतिक्रिया उत्पन्न करने में न्यूरोनल डेंड्राइट की भूमिका का पता एक सक्रिय सोमा मॉडल के साथ एक कंपार्टमेंटल मॉडल (प्रत्येक डिब्बे के लिए रैखिक गतिशीलता के साथ) का उपयोग करके लगाया जा सकता है जो क्रिया क्षमता उत्पन्न करता है। कुछ निष्कर्ष पूरे न्यूरॉन मॉडल की प्रतिक्रिया अर्थात। सोमा और डेंड्राइट्स को बंद रूप में लिखा जा सकता है। आवधिक बल के लिए स्थानिक रूप से विस्तारित मॉडल की प्रतिक्रिया का वर्णन स्ट्रोबोस्कोपिक मानचित्र द्वारा किया गया है। एक अर्नोल्ड जीभ अर्ध-सक्रिय मॉडल का निर्माण मानचित्र के रैखिक स्थिरता विश्लेषण के साथ किया जा सकता है जिसमें सोमा मॉडल की गैर-भिन्नता का सावधानीपूर्वक इलाज किया जा सकता है। जीभ का आकार अर्ध-सक्रिय झिल्ली की उपस्थिति से प्रभावित होता है। अराजक व्यवहार के लिए पैरामीटर स्थान में खिड़कियों को अनुनाद डेंड्राइटिक झिल्ली के साथ बढ़ाया जा सकता है। वैश्विक बल के लिए स्थानिक रूप से विस्तारित न्यूरॉन मॉडल की प्रतिक्रिया बिंदु बल से अलग है। स्थानिक अनुकूलनशीलता के साथ कम्पार्टमेंटल न्यूरल सिमुलेशन विधि की कम्प्यूटेशनल लागत प्रणाली के भौतिक आकार के साथ नहीं बल्कि सिमुलेशन में मौजूद गतिविधि की मात्रा के साथ मापी जाती है। कुछ समस्याओं के लिए स्थानिक अनुकूलनशीलता 80 प्रतिशत तक कम हो जाती है। एक्शन पोटेंशियल (एपी) दीक्षा स्थल अक्षतन्तु प्रारंभिक खंड में एपी दीक्षा के लिए एक अद्वितीय स्थल की स्थापना अब स्वीकार नहीं की जाती है। एपी को न्यूरॉन आकृति विज्ञान के विभिन्न उप-क्षेत्रों द्वारा शुरू और संचालित किया जा सकता है, जिसने गणना में अलग-अलग न्यूरॉन्स की क्षमताओं को बढ़ाया। कम्पार्टमेंटल मॉडल का उपयोग करते हुए न्यूरॉन्स के एक्सोसोमैटोडेंड्राइटिक एक्सिस के साथ एक्शन पोटेंशियल इनिशिएशन साइट के एक अध्ययन के निष्कर्ष-डेंड्राइटिक एपी को समतुल्य फैलाव इनपुट की तुलना में समकालिक स्थानिक रूप से क्लस्टर किए गए इनपुट द्वारा अधिक प्रभावी ढंग से शुरू किया जाता है। दीक्षा स्थल को डेंड्राइटिक इनपुट से अक्षतन्तु ट्रिगर क्षेत्र तक की औसत विद्युत दूरी से भी निर्धारित किया जा सकता है, लेकिन इसे दो ट्रिगर क्षेत्रों की सापेक्ष उत्तेजना और कई कारकों द्वारा दृढ़ता से संशोधित किया जा सकता है। परिमित अवस्था स्वचालित मॉडल के साथ एक परिमित अवस्था स्वचालित मॉडल बहु-न्यूरॉन अनुकरण तंत्रिका झिल्ली की सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं को मॉडलिंग करने में सक्षम है। कम्पार्टमेंटल मॉडल को बाधित करना एक्स्ट्रासेलुलर एक्शन पोटेंशियल रिकॉर्डिंग का उपयोग करके किया जा सकता है मल्टीपल वोल्टेज रिकॉर्डिंग और जेनेटिक एल्गोरिदम का उपयोग करके किया जा सकता है एक सीए1 पिरामिडल सेल के मल्टी-कम्पार्टमेंटल मॉडल हिप्पोकैम्पल उत्तेजना में परिवर्तन का अध्ययन करने के लिए जो कैल्शियम-निर्भर झिल्ली तंत्र में उम्र बढ़ने से प्रेरित परिवर्तनों के परिणामस्वरूप होता है, सीए1 पिरामिडल सेल के मल्टी-कम्पार्टमेंटल मॉडल का उपयोग किया जा सकता है। हम सीए1 उत्तेजना में उम्र बढ़ने से प्रेरित परिवर्तनों को सरल युग्मन तंत्र के साथ मॉडल कर सकते हैं जो चुनिंदा रूप से विशिष्ट प्रकार के कैल्शियम चैनलों को विशिष्ट कैल्शियम-निर्भर पोटेशियम चैनलों से जोड़ते हैं। इलेक्ट्रिकल कम्पार्टमेंटलाइजेशन स्पाइन नेक प्लास्टिसिटी इलेक्ट्रिकल कम्पार्टमेंटलाइजेशन के माध्यम से पोस्टसिनेप्टिक कैल्शियम सिग्नल को नियंत्रित करता है। विद्युत कम्पार्टमेंटलाइजेशन की एक प्रक्रिया के माध्यम से रीढ़ की गर्दन की प्लास्टिसिटी रीढ़ में कैल्शियम के प्रवाह को गतिशील रूप से नियंत्रित कर सकती है (सिनैप्टिक प्लास्टिसिटी के लिए एक प्रमुख ट्रिगर)। गति-संवेदनशील न्यूरॉन्स में मजबूत कोडिंग अक्षतंतु और डेंड्राइट में विभिन्न ग्रहणशील क्षेत्र गति-संवेदनशील न्यूरॉन्स में मजबूत कोडिंग को रेखांकित करते हैं। चालन-आधारित न्यूरॉन मॉडल कम शाखा या बिना शाखा वाली आकृति विज्ञान और सक्रिय डेंड्राइट के साथ चालन-आधारित कंपार्टमेंटल न्यूरॉन मॉडल की क्षमताएं और सीमाएं। कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस डायनेमिकल सिस्टम मल्टी-कम्पार्टमेंट मॉडल कनेक्शनवाद न्यूरल नेटवर्क बायोलॉजिकल न्यूरॉन मॉडल न्यूरल कोडिंग ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस न्यूरल इंजीनियरिंग न्यूरोइन्फॉर्मेटिक्स गणितीय मॉडल महामारी विज्ञान में कम्पार्टमेंटल मॉडल फिजियोलॉजिकल-आधारित फार्माकोकाइनेटिक मॉडलिंग संदर्भ बाहरी लिंकः सुपरकंप्यूटिंग पर टेड टॉकः जैविक मॉडलिंग की प्रयोगशालाः फार्माकोकाइनेटिकस मॉडलिंग ट्यूटोरियलः फार्माकोकाइनेटिकस में दो कंपार्टमेंटल मॉडल की उपयोगिता गणितीय मॉडलिंग नॉनलीनियर सिस्टम