Deep Learning Tools/NEURON

Neuron의 membrane current 구하기

바나나인간 2018. 11. 6. 18:38

이전 포스팅에선 membrane을 RC circuit으로 모델링하였다.

따라서 사용된 것이 Resistance와 Capacitance였다.


이번 포스팅에선 membrane current에 대해서 정리한다


membrane을 거쳐 이온채널을 통해 출입하는 total current를 membrane current라고 한다.

membrane current는 neuron에서 positive ion이 떠날 때, positive라고 정의하고,

반대로 neuron으로 들어오면 negative라고 정의한다.


membrane current는 모든 전류를 더함으로써 계산한다.

이는 %5Ccombi%20_%7B%20m%20%7D%7B%20i%20%7D%20으로 표현하는데, per unit area의 membrane current를 말한다.

따라서 %5Ccombi%20_%7B%20m%20%7D%7B%20i%20%7D%20 에다가 A(total surface of area of the cell)를 곱함으로써 total membrane current를 얻을 수 있다.


또한 각각의 다른 타입의 채널들을 i라는 인덱스로 둔다.

각 i에 대한 reversal potential을 %5Ccombi%20_%7B%20i%20%7D%7B%20E%20%7D%20라고 한다.


reversal potential은 역전전위, 혹은 역전위 라고 한다.

(the potential at which the net ionic current is zero is the reversal potential for current through the synaptic channels.)


membrane potential인 V에 대해서

V%5Cquad%20-%5Cquad%20%5Ccombi%20_%7B%20i%20%7D%7B%20E%20%7D%20는 driving force라고 한다.


 또한 i에 대하여 단위 면적당 membrane current는 %5Ccombi%20_%7B%20i%20%7D%7B%20g%20%7D(V-%5Ccombi%20_%7B%20i%20%7D%7B%20E%20%7D)%20 로 표현한다.

%5Ccombi%20_%7B%20i%20%7D%7B%20g%20%7D%20 factor는 단위 면적당 conductance를 의미하거나, 혹은 이 채널의 특정한 conductance를 표현한다.


이러한 상태들을 모두 더함으로써 total membrane current를 얻을 수 있다.


%5Ccombi%20_%7B%20m%20%7D%7B%20i%20%7D%5Cquad%20%3D%5Cquad%20%5Csum%20_%7B%20i%20%7D%5E%7B%20%20%7D%7B%20%5Ccombi%20_%7B%20i%20%7D%7B%20g%20%7D(V%5Cquad%20-%5Cquad%20%5Ccombi%20_%7B%20i%20%7D%7B%20E%20%7D)%20%7D%20