29、神经元网络建模：从突触传递到小电路模拟

神经元网络建模：从突触传递到小电路模拟

在神经元网络的研究中，建模是理解其复杂功能的重要手段。本文将深入探讨神经元网络建模的多个方面，包括突触传递、可塑性、电耦合以及小电路建模的基本策略。

1. 突触传递模型

在神经元网络中，突触传递是信息交流的关键环节。这里我们关注的是基于水蛭心脏中间神经元数据得出的模型。在这个模型中，有几个重要的参数和变量。

参数 C 经过调整，使得在低阈值 $Ca^{2+}$ 电流达到峰值时，$ƒ_{Syn}(t)$ 能接近 1。P 代表特定体积内直接参与突触释放的 $Ca^{2+}$ 的内部“浓度”（单位为库仑）。突触前低阈值 $Ca^{2+}$ 电流（$I_{Ca}$）决定了 P 的积累，$I_{Ca}$ 由 $I_{CaF}$ 和 $I_{CaS}$ 两个电流组成，它们都由 Hodgkin–Huxley 方程描述。电压依赖变量 A 是一个反映通过 $I_{Ca}$ 进入但不直接影响 P 的 $Ca^{2+}$ 的可变阈值，B 是控制 P 清除的缓冲速率常数。相关公式如下：
[
f_{SynG}(t) = \frac{P^3}{C^3 + P^3}
]
[
\frac{dP}{dt} = I_{Ca} - BP
]
[
I_{Ca} = \max(I_{CaF} + I_{CaS} - A, 0)
]
[
\frac{dA}{dt} = 0.2(A_{\infty}(V_{pre}) - A)
]
[
A_{\infty}(V_{pre}) = \frac{1}{1 + e^{-\frac{V_{pre} + 10