A membrana e seus canais: um modelo computacional de neurônio.

Modelar a dinâmica de neurônios é relevante em estudos de neurociências. Neste trabalho, propõe-se um modelo computacional de neurônio baseado no comportamento dos canais iônicos presentes na sua membrana. O modelo combina elementos microscópicos, como o comportamento dos canais individuais, com...

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Main Author: Tiago Guglielmeti Correale
Other Authors: Luiz Henrique Alves Monteiro
Language:Portuguese
Published: Universidade de São Paulo 2017
Subjects:
Online Access:http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-28062017-095334/
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spelling ndltd-IBICT-oai-teses.usp.br-tde-28062017-0953342019-01-22T00:28:44Z A membrana e seus canais: um modelo computacional de neurônio. The membrane and its channels: a computational neuron model. Tiago Guglielmeti Correale Luiz Henrique Alves Monteiro José Guilherme de Souza Chaui Mattos Berlinck Elbert Einstein Nehrer Macau Nizam Omar José Roberto Castilho Piqueira Autônomos celulares Geometria e modelagem computacional Neurociências Simulação de sistemas Cellular automaton Ion channels Mathematical model Neurodynamics Modelar a dinâmica de neurônios é relevante em estudos de neurociências. Neste trabalho, propõe-se um modelo computacional de neurônio baseado no comportamento dos canais iônicos presentes na sua membrana. O modelo combina elementos microscópicos, como o comportamento dos canais individuais, com elementos macroscópicos, como a tensão ao longo de um trecho de membrana. Simulações foram realizadas com o objetivo de reproduzir dados biológicos e resultados obtidos de modelos teóricos clássicos da área. Foi possível reproduzir com boa concordância o potencial de ação, o fenômeno da adaptação, a curva da corrente de entrada versus a frequência de disparos e o potencial excitatório pós-sináptico. Modelling the dynamics of neurons is relevant in studies on neurosciences. In this work, a computational model of neuron based on the behavior of the ionic channels found in its membrane is proposed. The model comprises microscopic elements, as the behavior of the individual channels, and macroscopic elements, as the tension along a membrane patch. Simulations were performed with the aim of reproducing biological data and results derived from classical theoretical models of the field. It was possible to reproduce with good agreement the action potential, the phenomenon of adaptation, the curve of the input current versus the spike frequency, and the excitatory postsynaptic potential. 2017-04-06 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/doctoralThesis http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-28062017-095334/ por info:eu-repo/semantics/openAccess Universidade de São Paulo Engenharia Elétrica USP BR reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP instname:Universidade de São Paulo instacron:USP
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Geometria e modelagem computacional
Neurociências
Simulação de sistemas
Cellular automaton
Ion channels
Mathematical model
Neurodynamics
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Simulação de sistemas
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Tiago Guglielmeti Correale
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description Modelar a dinâmica de neurônios é relevante em estudos de neurociências. Neste trabalho, propõe-se um modelo computacional de neurônio baseado no comportamento dos canais iônicos presentes na sua membrana. O modelo combina elementos microscópicos, como o comportamento dos canais individuais, com elementos macroscópicos, como a tensão ao longo de um trecho de membrana. Simulações foram realizadas com o objetivo de reproduzir dados biológicos e resultados obtidos de modelos teóricos clássicos da área. Foi possível reproduzir com boa concordância o potencial de ação, o fenômeno da adaptação, a curva da corrente de entrada versus a frequência de disparos e o potencial excitatório pós-sináptico. === Modelling the dynamics of neurons is relevant in studies on neurosciences. In this work, a computational model of neuron based on the behavior of the ionic channels found in its membrane is proposed. The model comprises microscopic elements, as the behavior of the individual channels, and macroscopic elements, as the tension along a membrane patch. Simulations were performed with the aim of reproducing biological data and results derived from classical theoretical models of the field. It was possible to reproduce with good agreement the action potential, the phenomenon of adaptation, the curve of the input current versus the spike frequency, and the excitatory postsynaptic potential.
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