11、基因性癫痫易感大鼠:抗癫痫药物与单胺能神经递质的作用

基因性癫痫易感大鼠:抗癫痫药物与单胺能神经递质的作用

1. 引言

基因性癫痫易感大鼠(GEPR)为癫痫易感性和癫痫发作表现提供了模型。这些大鼠的癫痫易感性是先天决定的,即使在没有诱发癫痫的刺激时,其潜在的神经化学决定因素依然存在。因此,对这些大鼠的实验研究有助于区分哪些神经化学异常可能是癫痫易感性的原因,哪些可能是癫痫发作活动的结果。

此外,GEPR在识别抗癫痫药物方面也有应用价值。所有经过测试的临床常用抗癫痫药物,在GEPR身上都能产生抗惊厥作用。而且,合适的实验范式能让这个模型区分出对治疗失神发作有用的药物和对治疗全身性强直/阵挛性发作有用的药物。不过,GEPR能否用于识别特别适合治疗部分性发作(伴或不伴继发全面性发作)的药物,还有待评估。

2. 模型描述

已经培育出了两个独立的GEPR群体:中度癫痫发作群体(GEPR - 3s)和重度癫痫发作群体(GEPR - 9s)。这两个群体有许多癫痫易感性特征。两种大鼠在受到正常大鼠不会引发癫痫发作的刺激时,都会出现惊厥。这种明显的癫痫易感性(MaSS)是一种在实验中有用的癫痫易感性类别。另一种易感性是对某些刺激的过度癫痫反应性(ESR),这些刺激在高剂量或高强度时也会使神经正常的动物发作癫痫。ESR在GEPR中广泛存在,但并非对所有能使正常大鼠产生惊厥的刺激都有反应。在某些情况下,ESR不仅体现了正常动物和GEPR之间的差异,还体现了GEPR - 9相对于GEPR - 3更高的反应性。

2.1 明显的癫痫易感性(MaSS)

GEPR的MaSS表现为对听觉性、高热性和自发性癫痫发作的易感性,具体如下表所示:
| MaSS在GEPR - 3和GEPR - 9中

【顶刊TAC复现】事件触发模型参考自适应控制(ETC+MRAC):针对非线参数不确定线部分时变连续系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了“事件触发模型参考自适应控制(ETC+MRAC)”的研究Matlab代码实现,聚焦于存在非线参数不确定且具有时变线部分的连续系统。该研究复现了顶刊IEEE Transactions on Automatic Control(TAC)的相关成果,重点在于通过事件触发机制减少控制器更新频率,提升系统资源利用效率,同时结合模型参考自适应控制策略增强系统对参数不确定和外部扰动的鲁棒。文档还展示了大量相关科研方向的技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统、信号处理等多个领域,并提供了Matlab仿真辅导服务及相关资源下载链接。; 适合人群:具备自动控制理论基础、非线系统分析背景以及Matlab编程能力的研究生、博士生及科研人员,尤其适合从事控制理论工程应用研究的专业人士。; 使用场景及目标:① 复现顶刊TAC关于ETC+MRAC的先进控制方法,用于非线时变系统的稳定能优化研究;② 学习事件触发机制在节约通信计算资源方面的优势;③ 掌握模型参考自适应控制的设计思路及其在不确定系统中的应用;④ 借助提供的丰富案例代码资源开展科研项目、论文撰写或算法验证。; 阅读建议:建议读者结合控制理论基础知识,重点理解事件触发条件的设计原理自适应律的构建过程,运行并调试所提供的Matlab代码以加深对算法实现细节的理解,同时可参考文中列举的其他研究方向拓展应用场景。
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