WikiDer > Модель Ходжкина – Хаксли - Википедия

Hodgkin–Huxley model - Wikipedia

Основные компоненты моделей типа Ходжкина – Хаксли. Модели типа Ходжкина – Хаксли представляют биофизические характеристики клеточных мембран. Липидный бислой представлен как емкость (C_м). Каналы для ионов по напряжению и утечки представлены нелинейными (грамм_п) и линейный (грамм_L) проводимости соответственно. Электрохимические градиенты, управляющие потоком ионов, представлены батареями (E), а ионные насосы и теплообменники представлены источниками тока (я_п).

В Модель Ходжкина – Хаксли, или же модель на основе проводимости, это математическая модель это описывает, как потенциалы действия в нейроны инициируются и распространяются. Это набор нелинейный дифференциальные уравнения который приближается к электрическим характеристикам возбудимых клеток, таких как нейроны и сердечные миоциты. Это непрерывное время динамическая система.

Алан Ходжкин и Эндрю Хаксли описал модель в 1952 г., чтобы объяснить ионные механизмы, лежащие в основе инициирования и распространения потенциалов действия в гигантский аксон кальмара.^[1] Они получили 1963 г. Нобелевская премия по физиологии и медицине для этой работы.

Основные компоненты

Типичная модель Ходжкина-Хаксли рассматривает каждый компонент возбудимой клетки как электрический элемент (как показано на рисунке). В липидный бислой представлен как емкость (C_м). Управляемые по напряжению ионные каналы представлены электрические проводимости (грамм_п, куда п - конкретный ионный канал), который зависит как от напряжения, так и от времени. Каналы утечки представлены линейными проводимостью (грамм_L). В электрохимические градиенты движущий поток ионов представлен источники напряжения (E_п) чей напряжения определяются соотношением внутри- и внеклеточных концентраций интересующих ионных частиц. Ну наконец то, ионные насосы представлены текущие источники (я_п).^{[требуется разъяснение]} В мембранный потенциал обозначается V_м.

Математически ток, протекающий через липидный бислой, записывается как

{ displaystyle I_ {c} = C_ {m} { frac {{ mathrm {d}} V_ {m}} {{ mathrm {d}} t}}}

а ток через данный ионный канал - произведение

{ displaystyle I_ {i} = {g_ {i}} (V_ {m} -V_ {i}) ;}

куда ${ displaystyle V_ {i}}$ это обратный потенциал из я-й ионный канал. Таким образом, для ячейки с натриевыми и калиевыми каналами полный ток через мембрану определяется выражением:

{ displaystyle I = C_ {m} { frac {{ mathrm {d}} V_ {m}} {{ mathrm {d}} t}} + g_ {K} (V_ {m} -V_ {K }) + g_ {Na} (V_ {m} -V_ {Na}) + g_ {l} (V_ {m} -V_ {l})}

куда я - полный ток мембраны на единицу площади, C_м - емкость мембраны на единицу площади, грамм_K и грамм_Na - проводимость калия и натрия на единицу площади соответственно, V_K и V_Na - потенциалы обращения калия и натрия соответственно, и грамм_л и V_л - проводимость утечки на единицу площади и потенциал обращения утечки соответственно. Элементы этого уравнения, зависящие от времени: V_м, грамм_Na, и грамм_K, где две последние проводимости также явно зависят от напряжения.

Характеристика ионного тока

В потенциалозависимых ионных каналах проводимость канала ${ displaystyle g_ {l}}$ является функцией времени и напряжения ( ${ Displaystyle g_ {п} (т, В)}$ на рисунке), а в каналах утечки ${ displaystyle g_ {l}}$ постоянная ( ${ displaystyle g_ {L}}$ на рисунке). Ток, генерируемый ионными насосами, зависит от ионных частиц, характерных для этого насоса. В следующих разделах эти составы описаны более подробно.

Управляемые по напряжению ионные каналы

Используя серию зажим напряжения В ходе экспериментов и варьируя внеклеточные концентрации натрия и калия, Ходжкин и Хаксли разработали модель, в которой свойства возбудимой клетки описываются набором из четырех обыкновенные дифференциальные уравнения.^[1] Вместе с уравнением для полного тока, упомянутым выше, это:

{ displaystyle I = C_ {m} { frac {{ mathrm {d}} V_ {m}} {{ mathrm {d}} t}} + { bar {g}} _ { text {K }} n ^ {4} (V_ {m} -V_ {K}) + { bar {g}} _ { text {Na}} m ^ {3} h (V_ {m} -V_ {Na} ) + { bar {g}} _ {l} (V_ {m} -V_ {l}),}

{ displaystyle { frac {dn} {dt}} = alpha _ {n} (V_ {m}) (1-n) - beta _ {n} (V_ {m}) n}

{ displaystyle { frac {dm} {dt}} = alpha _ {m} (V_ {m}) (1-m) - beta _ {m} (V_ {m}) m}

{ displaystyle { frac {dh} {dt}} = alpha _ {h} (V_ {m}) (1-h) - beta _ {h} (V_ {m}) h}

куда я ток на единицу площади, а ${ displaystyle alpha _ {я}}$ и ${ displaystyle beta _ {я}}$ - константы скорости я-й ионный канал, зависящий от напряжения, а не времени. ${ displaystyle { bar {g}} _ {n}}$ - максимальное значение проводимости. п, м, и час представляют собой безразмерные величины от 0 до 1, которые связаны с активацией калиевого канала, активацией натриевого канала и инактивацией натриевого канала соответственно. За ${ Displaystyle р = (п, м, ч)}$ , ${ displaystyle alpha _ {p}}$ и ${ displaystyle beta _ {p}}$ принять форму

{ Displaystyle альфа _ {p} (V_ {m}) = p _ { infty} (V_ {m}) / tau _ {p}}

{ displaystyle beta _ {p} (V_ {m}) = (1-p _ { infty} (V_ {m})) / tau _ {p}.}

${ displaystyle p _ { infty}}$ и ${ Displaystyle (1-р _ { infty})}$ являются значениями устойчивого состояния для активации и инактивации, соответственно, и обычно представлены Уравнения Больцмана как функции ${ displaystyle V_ {m}}$ . В оригинальной статье Ходжкина и Хаксли^[1] функции ${ displaystyle alpha}$ и ${ displaystyle beta}$ даны

{ Displaystyle { begin {array} {lll} alpha _ {n} (V_ {m}) = { frac {0,01 (10 + V_ {m})} { exp { big (} { frac {10 + V_ {m}} {10}} { big)} - 1}} & alpha _ {m} (V_ {m}) = { frac {0,1 (25 + V_ {m})} { exp { big (} { frac {25 + V_ {m}} {10}} { big)} - 1}} & alpha _ {h} (V_ {m}) = 0,07 exp { bigg (} { frac {V_ {m}} {20}} { bigg)} beta _ {n} (V_ {m}) = 0,125 exp { bigg (} { frac {V_ { m}} {80}} { bigg)} & beta _ {m} (V_ {m}) = 4 exp { bigg (} { frac {V_ {m}} {18}} { bigg )} & beta _ {h} (V_ {m}) = { frac {1} { exp { big (} { frac {30 + V_ {m}} {10}} { big)} +1}} end {массив}}}

в то время как во многих современных программах^[2]Модели типа Ходжкина – Хаксли обобщают ${ displaystyle alpha}$ и ${ displaystyle beta}$ к

{ displaystyle { frac {A_ {p} (V_ {m} -B_ {p})} { exp { big (} { frac {V_ {m} -B_ {p}} {C_ {p}) }} { big)} - D_ {p}}}}

Для характеристики каналов с ограничением по напряжению уравнения соответствуют данным фиксации напряжения. Для вывода уравнений Ходжкина – Хаксли при ограничении напряжения см.^[3] Вкратце, когда мембранный потенциал поддерживается на постоянном значении (т.е. фиксируется по напряжению), для каждого значения мембранного потенциала нелинейные уравнения стробирования сводятся к уравнениям вида:

{ displaystyle m (t) = m_ {0} - [(m_ {0} -m _ { infty}) (1-e ^ {- t / tau _ {m}})] ,}

{ displaystyle h (t) = h_ {0} - [(h_ {0} -h _ { infty}) (1-e ^ {- t / tau _ {h}})] ,}

{ displaystyle n (t) = n_ {0} - [(n_ {0} -n _ { infty}) (1-e ^ {- t / tau _ {n}})] ,}

Таким образом, для любого значения мембранного потенциала ${ displaystyle V_ {m}}$ натриевые и калиевые токи можно описать как

{ displaystyle I _ { mathrm {Na}} (t) = { bar {g}} _ { mathrm {Na}} m (V_ {m}) ^ {3} h (V_ {m}) (V_ {m} -E _ { mathrm {Na}}),}

{ displaystyle I _ { mathrm {K}} (t) = { bar {g}} _ { mathrm {K}} n (V_ {m}) ^ {4} (V_ {m} -E _ { mathrm {K}}).}

Чтобы прийти к полному решению для распространенного потенциала действия, необходимо записать текущий член я в левой части первого дифференциального уравнения через V, так что уравнение становится уравнением только для напряжения. Связь между я и V может быть получено из теория кабеля и дается

{ displaystyle I = { frac {a} {2R}} { frac { partial ^ {2} V} { partial x ^ {2}}},}

куда а это радиус аксон, р это удельное сопротивление из аксоплазма, и Икс это положение вдоль нервного волокна. Подстановка этого выражения на я преобразует исходную систему уравнений в набор уравнения в частных производных, потому что напряжение становится функцией обоих Икс и т.

В Алгоритм Левенберга – Марквардта часто используется для подгонки этих уравнений к данным ограничения напряжения.^[4]

В то время как в первоначальных экспериментах рассматривались только натриевые и калиевые каналы, модель Ходжкина-Хаксли также может быть расширена для учета других видов ионные каналы.

Каналы утечки

Каналы утечки учитывают естественную проницаемость мембраны для ионов и принимают форму уравнения для потенциалозависимых каналов, где проводимость ${ displaystyle g_ {утечка}}$ является константой. Таким образом, ток утечки из-за пассивных ионных каналов утечки в формализме Ходжкина-Хаксли равен ${ Displaystyle I_ {l} = g_ {утечка} (V-V_ {утечка})}$ .

Насосы и теплообменники

Мембранный потенциал зависит от поддержания градиентов ионной концентрации на нем. Поддержание этих градиентов концентрации требует активного транспорта ионных частиц. Из них наиболее известны обменники натрий-калий и натрий-кальций. Некоторые из основных свойств обменника Na / Ca уже хорошо установлены: стехиометрия обмена составляет 3 Na⁺: 1 Ca²⁺ обменник электрогенный и чувствительный к напряжению. Обменник Na / K также был подробно описан с 3 Na⁺: 2 тыс.⁺ стехиометрия.^[5]^[6]

Математические свойства

Модель Ходжкина – Хаксли можно рассматривать как дифференциальное уравнение с четырьмя переменные состояния, v(т), м(т), п(т), и час(т), которые меняются во временит. Систему сложно изучать, потому что она нелинейная система и не может быть решена аналитически. Однако для анализа системы доступно множество числовых методов. Определенные свойства и общее поведение, например предельные циклы, можно доказать, что существует.

Моделирование модели Ходжкина – Хаксли в фазовом пространстве в терминах напряжения v (t) и регулирующей переменной n (t) калия. Замкнутая кривая известна как предельный цикл.

Центральный коллектор

Поскольку существует четыре переменных состояния, визуализация пути в фазовое пространство может быть сложно. Обычно выбираются две переменные, напряжение v(т) и переменной гейтирования калия п(т), позволяя визуализировать предельный цикл. Однако нужно быть осторожным, потому что это специальный метод визуализации четырехмерной системы. Это не доказывает существования предельного цикла.

Лучше проекция могут быть построены на основе тщательного анализа Якобиан системы, оцененной на точка равновесия. В частности, собственные значения якобиана указывают на центральный коллекторсуществование. Точно так же собственные векторы якобиана обнаруживают ориентация. Модель Ходжкина – Хаксли имеет два отрицательных собственных значения и два комплексных собственных значения с немного положительными действительными частями. Собственные векторы, связанные с двумя отрицательными собственными значениями, уменьшатся до нуля со временем т увеличивается. Оставшиеся два комплексных собственных вектора определяют центральное многообразие. Другими словами, 4-мерная система коллапсирует на 2-мерную плоскость. Любое решение, начинающееся с центрального коллектора, будет распадаться по направлению к центральному коллектору. Кроме того, предельный цикл содержится на центральном многообразии.

Напряжение v(т) (в милливольтах) модели Ходжкина – Хаксли, построенный за 50 миллисекунд. Вводимый ток варьируется от -5 наноампер до 12 наноампер. График проходит через три стадии: стадию равновесия, стадию одиночного пика и стадию предельного цикла.

Бифуркации

Если вводимый ток ${ displaystyle I}$ использовались как параметр бифуркации, то модель Ходжкина – Хаксли претерпевает Бифуркация хопфа. Как и в большинстве нейронных моделей, увеличение вводимого тока увеличит скорость возбуждения нейрона. Одним из следствий бифуркации Хопфа является минимальная скорость стрельбы. Это означает, что либо нейрон вообще не срабатывает (соответствует нулевой частоте), либо срабатывает с минимальной частотой срабатывания. Из-за принцип все или ничего, плавного увеличения потенциал действия амплитуды, а скорее происходит внезапный «скачок» амплитуды. Результирующий переход известен как утка.

Улучшения и альтернативные модели

Модель Ходжкина – Хаксли считается одним из величайших достижений биофизики ХХ века. Тем не менее, современные модели типа Ходжкина – Хаксли были расширены несколькими важными способами:

Дополнительные популяции ионных каналов были включены на основе экспериментальных данных.
Модель Ходжкина – Хаксли была модифицирована для включения теория переходного состояния и производить термодинамический Модели Ходжкина – Хаксли.^[7]
Модели часто включают очень сложную геометрию дендриты и аксоны, часто на основе данных микроскопии.
Стохастик модели поведения ионных каналов, приводящие к стохастическим гибридным системам.^[8]
В Пуассон – Нернст – Планк (PNP) модель основана на приближение среднего поля ионных взаимодействий и континуальных описаний концентрации и электростатического потенциала.^[9]

Также было разработано несколько упрощенных нейронных моделей (например, Модель ФитцХью – Нагумо), способствуя эффективному крупномасштабному моделированию групп нейронов, а также математическому пониманию динамики генерации потенциала действия.

Смотрите также

дальнейшее чтение

Ходжкин А.Л., Хаксли А.Ф. (апрель 1952 г.). «Токи, переносимые ионами натрия и калия через мембрану гигантского аксона Лолиго». Журнал физиологии. 116 (4): 449–72. Дои:10.1113 / jphysiol.1952.sp004717. ЧВК 1392213. PMID 14946713.
Ходжкин А.Л., Хаксли А.Ф. (апрель 1952 г.). «Компоненты проводимости мембраны в гигантском аксоне Лолиго». Журнал физиологии. 116 (4): 473–96. Дои:10.1113 / jphysiol.1952.sp004718. ЧВК 1392209. PMID 14946714.
Ходжкин А.Л., Хаксли А.Ф. (апрель 1952 г.). «Двойное влияние мембранного потенциала на проводимость натрия в гигантском аксоне Лолиго». Журнал физиологии. 116 (4): 497–506. Дои:10.1113 / jphysiol.1952.sp004719. ЧВК 1392212. PMID 14946715.
Ходжкин А.Л., Хаксли А.Ф. (август 1952 г.). «Количественное описание мембранного тока и его применение к проводимости и возбуждению в нерве». Журнал физиологии. 117 (4): 500–44. Дои:10.1113 / jphysiol.1952.sp004764. ЧВК 1392413. PMID 12991237.
Ходжкин А.Л., Хаксли А.Ф., Кац Б. (апрель 1952 г.). «Измерение вольт-амперных отношений в мембране гигантского аксона Лолиго». Журнал физиологии. 116 (4): 424–48. Дои:10.1113 / jphysiol.1952.sp004716. ЧВК 1392219. PMID 14946712.

внешняя ссылка

Интерактивное моделирование модели HH с помощью Javascript Работает в любом браузере с поддержкой HTML5. Позволяет изменять параметры модели и тока впрыска.
Интерактивный Java-апплет модели HH Параметры модели могут быть изменены, а также возможны параметры возбуждения и построение графиков в фазовом пространстве всех переменных.
Прямая ссылка на модель Ходжкина – Хаксли и Описание в База данных биомоделей
Нейронные импульсы: потенциал действия в действии Гаррет Неске, Демонстрационный проект Wolfram
Интерактивная модель Ходжкина – Хаксли Шимон Маром, Демонстрационный проект Wolfram
МодельDB База данных исходного кода вычислительной нейробиологии, содержащая 4 версии (в разных симуляторах) исходной модели Ходжкина-Хаксли и сотни моделей, которые применяют модель Ходжкина-Хаксли к другим каналам во многих типах электрически возбудимых клеток.
Несколько статьи о стохастической версии модели и ее связи с исходной.

[HH-1] а ^б ^c Ходжкин А.Л., Хаксли А.Ф. (август 1952 г.). «Количественное описание мембранного тока и его применение к проводимости и возбуждению в нерве». Журнал физиологии. 117 (4): 500–44. Дои:10.1113 / jphysiol.1952.sp004764. ЧВК 1392413. PMID 12991237.

[2] Нельсон ME (2005) Электрофизиологические модели в: Базирование данных мозга: от данных к знаниям. (С. Кослоу и С. Субраманиам, ред.) Wiley, New York, pp. 285–301

[JohnstonAndWu-3] Серый ди-джей, Ву С.М. (1997). Основы клеточной нейрофизиологии (3-е изд.). Кембридж, Массачусетс [u.a.]: MIT Press. ISBN 978-0-262-10053-3.

[4] Крапивин, Владимир Ф .; Варотсос, Костас А .; Солдатов Владимир Ю. (2015). Новые инструменты экоформатики в науке об окружающей среде: приложения и принятие решений. С. 37–38.

[Rakowski_1989-5] Раковски РФ, Гэдсби, округ Колумбия, Де Веер П. (май 1989 г.). "Стехиометрия и зависимость напряжения натриевого насоса в ограниченном напряжением, внутренне диализованном гигантском аксоне кальмара". Журнал общей физиологии. 93 (5): 903–41. Дои:10.1085 / jgp.93.5.903. ЧВК 2216238. PMID 2544655.

[Hille-6] Хилле Б. (2001). Ионные каналы возбудимых мембран (3-е изд.). Сандерленд, Массачусетс: Синауэр. ISBN 978-0-87893-321-1.

[7] Форрест, М. Д. (май 2014 г.). "Может ли термодинамическая модель Ходжкина – Хаксли зависящей от напряжения проводимости экстраполировать на температуру?" (PDF). Вычисление. 2 (2): 47–60. Дои:10.3390 / computation2020047.

[stochastic-8] Pakdaman, K .; Thieullen, M .; Уайнриб, Г. (2010). «Предельные теоремы жидкости для стохастических гибридных систем с приложениями к моделям нейронов». Adv. Appl. Вероятно. 42 (3): 761–794. arXiv:1001.2474. Bibcode:2010arXiv1001.2474P. Дои:10.1239 / aap / 1282924062. S2CID 18894661.

[9] Zheng, Q .; Вэй, Г. В. (май 2011 г.). "Модель Пуассона-Больцмана-Нернста-Планка". Журнал химической физики. 134 (19): 194101. Bibcode:2011ЖЧФ.134с4101З. Дои:10.1063/1.3581031. ЧВК 3122111. PMID 21599038.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

Navigation