Deep Learning Tools/NEURON

Neuron single compartment model

바나나인간 2018. 11. 6. 18:39

single variable V를 이용해 membrane potential을 표현하는 모델을 single-compartment model이라고 한다.


앞에서 살폈던  %5Ccombi%20_%7B%20m%20%7D%7B%20C%20%7D%5Cfrac%20%7B%20dV%20%7D%7B%20dt%20%7D%5Cquad%20%3D%5Cquad%20%5Cfrac%20%7B%20dQ%20%7D%7B%20dt%20%7D%20 수식이 

single compartment model의 membrane potential을 표현하는데 기본이 된다.

다시 말하자면 %5Ccombi%20_%7B%20m%20%7D%7B%20C%20%7D%20은 total capacitance를 뜻한다.

즉, membrane potential이 시간의 변화에 따라 변하는 것와 뉴런의 total capacitance의 곱을 말한다.

이를 통해 total current를 알아낼 수 있었다. 

membrane current는 주로 neuron의 단위면적당 current에 의해 특징되어 진다. 그것이 %5Ccombi%20_%7B%20m%20%7D%7B%20i%20%7D%20이다.

여기서 %5Ccombi%20_%7B%20m%20%7D%7B%20c%20%7D%5Cquad%20%3D%5Cquad%20%5Cfrac%20%7B%20%5Ccombi%20_%7B%20m%20%7D%7B%20C%20%7D%20%7D%7B%20A%20%7D%20 이라고 새로운 정의를 한다.

또한 %5Ccombi%20_%7B%20m%20%7D%7B%20c%20%7D%5Cfrac%20%7B%20dV%20%7D%7B%20dt%20%7D%20 의 표현은 단위 면적당 total current를 알아내는 수식이다.



이러한 표현에서 하나의 문제는 electrode current(전극 전류)인 %5Ccombi%20_%7B%20e%20%7D%7B%20I%20%7D%20이다. 

이 기호는 단위 면적당으로 표현되어지지 않는다.

따라서 반드시 neuron의 total surface area인 A를 나눠주어야 한다.

이러한 수식을 모두 넣으면 single-compartment model이 만들어진다.


 


%5Ccombi%20_%7B%20m%20%7D%7B%20c%20%7D%5Cfrac%20%7B%20dV%20%7D%7B%20dt%20%7D%5Cquad%20%3D%5Cquad%20-%5Ccombi%20_%7B%20m%20%7D%7B%20i%20%7D%5Cquad%20%2B%5Cquad%20%5Cfrac%20%7B%20%5Ccombi%20_%7B%20e%20%7D%7B%20I%20%7D%20%7D%7B%20A%20%7D%20 


즉, capacitative current per unit area = ionic currents per unit area + electrode current per unit area 로 구성된 식이다.