Sistemas dinámicos en fisiología · noción entre una gran mayoría de investigadores y...

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Sistemasdinámicos en

fisiología

Herrera

Introduccón

Motivación

Sistemasdinámicos

Terminología yconceptos preliminares

Sistemas dinámicos yexcitabilidad

Biofísica de membrana

Modelos de célulaexcitable

Potencial deMembrana

Corrientes iónicas

Extensiones

Channel density

Spiking behaviors

Sistemas dinámicos en fisiología

Marco Arieli Herrera Valdez

Departamento de Matemática-Física,Instituto de Investigaciones

Interdisciplinarias,Universidad de Puerto Rico en Cayey,

Evelyn F. McKnight Brain Institute,University of Arizona

mahv13.wordpress.com

Diciembre 10-14, 2012

Sistemasdinámicos en

fisiología

Herrera

Introduccón

Motivación

Sistemasdinámicos

Terminología yconceptos preliminares

Sistemas dinámicos yexcitabilidad

Biofísica de membrana

Modelos de célulaexcitable

Potencial deMembrana

Corrientes iónicas

Extensiones

Channel density

Spiking behaviors

1 IntroduccónMotivación

2 Sistemas dinámicosTerminología y conceptos preliminaresSistemas dinámicos y excitabilidadBiofísica de membrana

3 Modelos de célula excitablePotencial de Membrana

Corrientes iónicas

ExtensionesChannel densitySpiking behaviors

Sistemasdinámicos en

fisiología

Herrera

Introduccón

Motivación

Sistemasdinámicos

Terminología yconceptos preliminares

Sistemas dinámicos yexcitabilidad

Biofísica de membrana

Modelos de célulaexcitable

Potencial deMembrana

Corrientes iónicas

Extensiones

Channel density

Spiking behaviors

Colaboradores:

• Erin McKiernan, ITESM-Cuernavaca.

• Joceline Lega (Asesora doctoral Matemáticas), Andy Fuglevand(Asesor doctoral Fisiología), U. Arizona, EUA

• Sandra Berger, Stefanie Ryglewski, Carsten Duch, Alemania

• Sharon Crook (Asesora Postdoc Matemáticas), Sergei Suslov,Arizona State University, EUA

• Diano Marrone, Wilfrid Laurer University, Canada

• Martin Strubbe-Bloss, Max Planck Institute CE, Alemania

Agradecimientos y financiamiento

• Agradecimientos al personal administrativo e Investigadores delInstituto de Investigaciones Interdisciplinarias, UPR-Cayey.

• Financiamiento NIH-National Center for Minority Health andHealth Disparities (NCMHD) propuesta # 1P20MD006144-01.UPR-Cayey.

• Financiamiento National Science Foundation IIS0613404.

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Modelos de célulaexcitable

Potencial deMembrana

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Extensiones

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Spiking behaviors

Resúmen

El comportamiento en células excitables (eg. neuronas, músculos lisos, estriados y cardiacos, células β del páncreas, etc) ha sido, por

muchos años, estudiado usando una variedad de herramientas matemáticas entre las que predominan los sistemas dinámicos. Existe la

noción entre una gran mayoría de investigadores y estudiantes de que el comportamiento tipo específico de célula (eg. neurona motora) está

asociado a un conjunto de trayectorias en un espacio fase específico. En otras palabras, la idea de función en células excitables está asociada

con un sistema dinámico en el que los parámetros han sido predeterminados, o a lo más, a una familia de sistemas dinámicos con espacios

fase topológicamente equivalentes en el que los espacios fase son difeomorfos. La teoría de bifurcación ha sido utilizada para estudiar

posibles comportamientos celulares inducidos por manipulaciones experimentales, pero muchos investigadores todavía rechazan la idea de

que una célula puede moverse de una clase de equivalencia a otra en condiciones normales. En esta plática revisaremos resultados obtenidos

recientemente que proporcionan evidencia de que el comportamiento en células excitables se debe pensar como familias de sistemas

dinámicos que definen clases de equivalencia distintas en codimension 1 ?. Más aún, el mismo tipo de célula puede mostrar distintas

estructuras de bifurcación en codimension 1. Los resultados anteriores sugieren que la forma en la que se concibe la función celular requiere

de una revisión, y resaltan la necesidad de utilizar descripciones basadas en formalismos matemáticos, y no en descripciones ad-hoc.

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Modelos de célulaexcitable

Potencial deMembrana

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Channel density

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Potenciales de acción

Registro electrofisiológico

Herrera-Valdez, et al., En preparación.

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Modelos de célulaexcitable

Potencial deMembrana

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Channel density

Spiking behaviors

Potenciales de acción

Registro electrofisiológico

Herrera-Valdez, et al., En preparación.

Destexhe & Pare, 1999

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Potenciales de acción

Registro electrofisiológico

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Destexhe & Pare, 1999

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Célula piramidal

Izhikevich, 2006

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Potenciales de acción en neuronas

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Potenciales de acción cardiacos

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Potenciales de acción en páncreas

Activation of Ca2+-Dependent K+ Channels Contributes to Rhythmic Firing of Action Potentials in Mouse Pancreatic β Cells. Göpel SO, Kanno

T, Barg S, Eliasson L, Galvanovskis J, Renström E, Rorsman P - J. Gen. Physiol. (1999)

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Análisis cualitativo de ecuacionesdiferenciales.

∂tx = sin x

Strogatz, 1994

∂t representa el operador derivada con respecto a t

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Análisis cualitativo de ecuacionesdiferenciales.

∂tx = sin x

Strogatz, 1994∂t representa el operador derivada con respecto a t

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Análisis cualitativo de ecuacionesdiferenciales.

∂tx = sin x

Strogatz, 1994∂t representa el operador derivada con respecto a t

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Análisis cualitativo de ecuacionesdiferenciales.

∂tx = sin x

Strogatz, 1994

∂t representa el operador derivada con respecto a t

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Flujos y mapeos con ejemplos.Puntos fijos, ciclos.Atractores, repulsores, centros.

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Comportamiento del sistema al rededor de un punto fijoSeries de Taylor, Jacobianos, valores propiosTipos de puntos fijos

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BifurcacionesSucesiones de bifurcaciones en codimension 1

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Equivalencia topológica por difeomorfismo

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Dinámica del potencial demembrana: espacio fase

Formulación básica

dvdt

= f (v ,w , p) (1)

dwdt

= g(v ,w , p) (2)

donde v representa el potencialde membrana de la célula. Laescala de tiempo característicade v es más corta que la de w ,p es un vector de parámetros.La función f es no lineal en vy puede ser no lineal en w . Lafunción g puede ser no lineal enw , y es no lineal en v . Para re-ferencias ver ? y ?.

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Dinámica del potencial demembrana: Trayectorias, puntos

fijos, ciclos límite

Izhikevich, 2006

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Transiciones de reposo a pulsosrepetidos

Izhikevich, 2006

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Bifurcaciones silla nodo encodimensión 1

Izhikevich, 2006

Las trayectorias muestran convergencia sin oscilaciones. Después deun estímulo es posible tener un largo retrazo antes de tener pulsoscomo respuesta. Los pulsos suelen ser de tamaño fijo, o my parecido.

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Bifurcaciones de Hopf encodimensión 1

Izhikevich, 2006

Las trayectorias hacia o desde los puntos fijos son circulares. Lassoluciones muestran resonancia y oscilaciones al rededor de puntos deequilibrio. Los pulsos pueden ser de tamaños distintos. Puede haberrespuestas pulsátiles a inhibición.

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Geometría de bifurcaciones encodimensión 1

Izhikevich, 2006

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Tasas de disparo y bifurcaciones

Izhikevich, 2006

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Diferencias en concentración danlugar a diferencias en potencial

electroquímico

Potencial de membrana

v = Eintra − Eextra (3)

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Potencial de membrana

La membrana funciona como un ca-pacitor

Movimiento iónico = corriente↓

cambia el potencial

Potencial de membrana en términosde la corriente transmembranal

Cdvdt

+ Im(v) = 0 (4)

Si la membrana es excitable, Im esno lineal.

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Potencial de membrana

La membrana funciona como un ca-pacitor

Movimiento iónico = corriente↓

cambia el potencial

Potencial de membrana en términosde la corriente transmembranal

Cdvdt

+ Im(v) = 0 (4)

Si la membrana es excitable, Im esno lineal.

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Potencial de membrana

La membrana funciona como un ca-pacitor

Movimiento iónico = corriente↓

cambia el potencial

Potencial de membrana en términosde la corriente transmembranal

Cdvdt

+ Im(v) = 0 (4)

Si la membrana es excitable, Im esno lineal.

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Potencial de membrana

La membrana funciona como un ca-pacitor

Movimiento iónico = corriente↓

cambia el potencial

Potencial de membrana en términosde la corriente transmembranal

Cdvdt

+ Im(v) = 0 (4)

Si la membrana es excitable, Im esno lineal.

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Potenciales de acciónLos canales iónicos son mediado-res de la actividad eléctrica en unacélula

• Las neuronas expresan unavariedad de canales

• Es difícil aislar las corrientesde canales distintosexperimentalmente

• Los modelos nos permitencambiar la densidad decanales y la kinética de losmismos.

Potencial de acción: Entran catio-nes (Na+, Ca2+), salen cationes K+

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Potenciales de acciónLos canales iónicos son mediado-res de la actividad eléctrica en unacélula

• Las neuronas expresan unavariedad de canales

• Es difícil aislar las corrientesde canales distintosexperimentalmente

• Los modelos nos permitencambiar la densidad decanales y la kinética de losmismos.

Potencial de acción: Entran catio-nes (Na+, Ca2+), salen cationes K+

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Potenciales de acciónLos canales iónicos son mediado-res de la actividad eléctrica en unacélula

• Las neuronas expresan unavariedad de canales

• Es difícil aislar las corrientesde canales distintosexperimentalmente

• Los modelos nos permitencambiar la densidad decanales y la kinética de losmismos.

Potencial de acción: Entran catio-nes (Na+, Ca2+), salen cationes K+

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Spiking behaviors

Potenciales de acciónLos canales iónicos son mediado-res de la actividad eléctrica en unacélula

• Las neuronas expresan unavariedad de canales

• Es difícil aislar las corrientesde canales distintosexperimentalmente

• Los modelos nos permitencambiar la densidad decanales y la kinética de losmismos.

Potencial de acción: Entran catio-nes (Na+, Ca2+), salen cationes K+

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Modelo de neurona motora:ecuación de conservación

Sum of capacitative current and membrane current must be zero

• Tasa de cambio del potencial de membrana

• Capacitancia de membrana

Cmdvdt

+ Im = 0

• Corriente total a travéz de la membrana

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Modelo de neurona motora:ecuación de conservación

Sum of capacitative current and membrane current must be zero

• Tasa de cambio del potencial de membrana

• Capacitancia de membrana

Cmdvdt

+ Im = 0

• Corriente total a travéz de la membrana

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Modelo de neurona motora:ecuación de conservación

Sum of capacitative current and membrane current must be zero

• Tasa de cambio del potencial de membrana

• Capacitancia de membrana

Cmdvdt

+ Im = 0

• Corriente total a travéz de la membrana

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Modelo biofísico de célulaexcitable: potencial de membrana

dvdt

= − 1Cm

Im

• Corriente total a travéz de la membrana

Im = IS + IM(v ,w , p)

= IS −(

INa(v ;λ) + IK (v ;λ) + IL(v ;λ))

• Estímulo externo (eg. corriente por electrodo)

• Corriente de sodio activada por voltage

• Corriente de potasio activada por voltage

• Corriente de “goteo”

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Modelo biofísico de célulaexcitable: potencial de membrana

dvdt

= − 1Cm

Im

• Corriente total a travéz de la membrana

Im = IS + IM(v ,w , p)

= IS −(

INa(v ;λ) + IK (v ;λ) + IL(v ;λ))

• Estímulo externo (eg. corriente por electrodo)

• Corriente de sodio activada por voltage

• Corriente de potasio activada por voltage

• Corriente de “goteo”

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Modelo biofísico de célulaexcitable: potencial de membrana

dvdt

= − 1Cm

Im

• Corriente total a travéz de la membrana

Im = IS + IM(v ,w , p)

= IS −(

INa(v ;λ) + IK (v ;λ) + IL(v ;λ))

• Estímulo externo (eg. corriente por electrodo)

• Corriente de sodio activada por voltage

• Corriente de potasio activada por voltage

• Corriente de “goteo”

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Modelo biofísico de célulaexcitable: potencial de membrana

dvdt

= − 1Cm

Im

• Corriente total a travéz de la membrana

Im = IS + IM(v ,w , p)

= IS −(

INa(v ;λ) + IK (v ;λ) + IL(v ;λ))

• Estímulo externo (eg. corriente por electrodo)

• Corriente de sodio activada por voltage

• Corriente de potasio activada por voltage

• Corriente de “goteo”

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Modelo biofísico de célulaexcitable: potencial de membrana

dvdt

= − 1Cm

Im

• Corriente total a travéz de la membrana

Im = IS + IM(v ,w , p)

= IS −(

INa(v ;λ) + IK (v ;λ) + IL(v ;λ))

• Estímulo externo (eg. corriente por electrodo)

• Corriente de sodio activada por voltage

• Corriente de potasio activada por voltage

• Corriente de “goteo”

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Expresión para corriente basadaen electrodifusión

• Corriente activada por voltage

Ix = ax px sinh[ qzx

2kT(v − vx )

]

• Amplitud máxima

• Proporción de canales abiertos

• Fuerza electroquímica

• IN : la activación es tan rápida que se asume en estado estable

• IL: la apertura no depende de v

(?)

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Expresión para corriente basadaen electrodifusión

• Corriente activada por voltage

Ix = ax px sinh[ qzx

2kT(v − vx )

]• Amplitud máxima

• Proporción de canales abiertos

• Fuerza electroquímica

• IN : la activación es tan rápida que se asume en estado estable

• IL: la apertura no depende de v

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Expresión para corriente basadaen electrodifusión

• Corriente activada por voltage

Ix = ax px sinh[ qzx

2kT(v − vx )

]• Amplitud máxima

• Proporción de canales abiertos

• Fuerza electroquímica

• IN : la activación es tan rápida que se asume en estado estable

• IL: la apertura no depende de v

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Expresión para corriente basadaen electrodifusión

• Corriente activada por voltage

Ix = ax px sinh[ qzx

2kT(v − vx )

]• Amplitud máxima

• Proporción de canales abiertos

• Fuerza electroquímica

• IN : la activación es tan rápida que se asume en estado estable

• IL: la apertura no depende de v

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Expresión para corriente basadaen electrodifusión

• Corriente activada por voltage

Ix = ax px sinh[ qzx

2kT(v − vx )

]• Amplitud máxima

• Proporción de canales abiertos

• Fuerza electroquímica

• IN : la activación es tan rápida que se asume en estado estable

• IL: la apertura no depende de v

(?)

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Expresión para corriente basadaen electrodifusión

• Corriente activada por voltage

Ix = ax px sinh[ qzx

2kT(v − vx )

]• Amplitud máxima

• Proporción de canales abiertos

• Fuerza electroquímica

• IN : la activación es tan rápida que se asume en estado estable

• IL: la apertura no depende de v

(?)

Sistemasdinámicos en

fisiología

Herrera

Introduccón

Motivación

Sistemasdinámicos

Terminología yconceptos preliminares

Sistemas dinámicos yexcitabilidad

Biofísica de membrana

Modelos de célulaexcitable

Potencial deMembrana

Corrientes iónicas

Extensiones

Channel density

Spiking behaviors

Modelo de neurona motora:activación de canales de potasio

• Tasa de cambio dela proporción de canales abiertos

• Estado estable menosproporción de canalesabiertos en el tiempo t

dwdt

=w∞(v)− wτw (v)

• Constante de tiempo

• v es una variable rápida, w es una variable lenta de “recuperación”

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Extensiones

Channel density

Spiking behaviors

Modelo de neurona motora:activación de canales de potasio

• Tasa de cambio dela proporción de canales abiertos

• Estado estable menosproporción de canalesabiertos en el tiempo t

dwdt

=w∞(v)− wτw (v)

• Constante de tiempo

• v es una variable rápida, w es una variable lenta de “recuperación”

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Modelo de neurona motora:activación de canales de potasio

• Tasa de cambio dela proporción de canales abiertos

• Estado estable menosproporción de canalesabiertos en el tiempo t

dwdt

=w∞(v)− wτw (v)

• Constante de tiempo

• v es una variable rápida, w es una variable lenta de “recuperación”

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Modelo de neurona motora:activación de canales de potasio

• Tasa de cambio dela proporción de canales abiertos

• Estado estable menosproporción de canalesabiertos en el tiempo t

dwdt

=w∞(v)− wτw (v)

• Constante de tiempo

• v es una variable rápida, w es una variable lenta de “recuperación”

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Extensiones

Channel density

Spiking behaviors

Exploración inicialEl sistema se ve como:

Cmdvdt

= IS − IM(v ,w , p)

dwdt

=w∞(v , p)− wτw (v , p)

con estado estable para w descrito por una función sigmoidal:

w∞(v) =1

exp(

vw−wvT

)+ 1

La corriente transmembranal (no externa) es:

IM(v ,w , p) = INa(v ,w , p) + IK (v ,w , p) + IL(v , p)

El estado estable de w es función de v . Por tanto, para cada v , lacorriente total (no externa) en estado estable es:

I∞(v , p) = IM(v ,w∞(v), p)

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Exploración inicialEl sistema se ve como:

Cmdvdt

= IS − IM(v ,w , p)

dwdt

=w∞(v , p)− wτw (v , p)

con estado estable para w descrito por una función sigmoidal:

w∞(v) =1

exp(

vw−wvT

)+ 1

La corriente transmembranal (no externa) es:

IM(v ,w , p) = INa(v ,w , p) + IK (v ,w , p) + IL(v , p)

El estado estable de w es función de v . Por tanto, para cada v , lacorriente total (no externa) en estado estable es:

I∞(v , p) = IM(v ,w∞(v), p)

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Exploración inicialEl sistema se ve como:

Cmdvdt

= IS − IM(v ,w , p)

dwdt

=w∞(v , p)− wτw (v , p)

con estado estable para w descrito por una función sigmoidal:

w∞(v) =1

exp(

vw−wvT

)+ 1

La corriente transmembranal (no externa) es:

IM(v ,w , p) = INa(v ,w , p) + IK (v ,w , p) + IL(v , p)

El estado estable de w es función de v . Por tanto, para cada v , lacorriente total (no externa) en estado estable es:

I∞(v , p) = IM(v ,w∞(v), p)

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Exploración inicialEl sistema se ve como:

Cmdvdt

= IS − IM(v ,w , p)

dwdt

=w∞(v , p)− wτw (v , p)

con estado estable para w descrito por una función sigmoidal:

w∞(v) =1

exp(

vw−wvT

)+ 1

La corriente transmembranal (no externa) es:

IM(v ,w , p) = INa(v ,w , p) + IK (v ,w , p) + IL(v , p)

El estado estable de w es función de v . Por tanto, para cada v , lacorriente total (no externa) en estado estable es:

I∞(v , p) = IM(v ,w∞(v), p)

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Ráfagas periodicas: mínimo 3D

Fuente de una serie de problemas abiertos...Por ejemplo: ¿ que tipos de dinámica se obtienen si el sistema tienedos variables lentas y una rápida? ¿ Y si hay dos variables rápidas yuna lenta?

Izhikevich, 2006

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Channel density

Spiking behaviors

Model permits changes in relativechannel density

• Maximal current amplitude

ax = Nx T b√

[x ]i [x ]e

• Number of channels

• Absolute temperature

• Channel properties (pore shape)

• Internal/external ion concentrations

• relative densities aN = 1, aK =aK

aN, aL =

aL

aN

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Model permits changes in relativechannel density

• Maximal current amplitude

ax = Nx T b√

[x ]i [x ]e

• Number of channels

• Absolute temperature

• Channel properties (pore shape)

• Internal/external ion concentrations

• relative densities aN = 1, aK =aK

aN, aL =

aL

aN

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Model permits changes in relativechannel density

• Maximal current amplitude

ax = Nx T b√

[x ]i [x ]e

• Number of channels

• Absolute temperature

• Channel properties (pore shape)

• Internal/external ion concentrations

• relative densities aN = 1, aK =aK

aN, aL =

aL

aN

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Model permits changes in relativechannel density

• Maximal current amplitude

ax = Nx T b√

[x ]i [x ]e

• Number of channels

• Absolute temperature

• Channel properties (pore shape)

• Internal/external ion concentrations

• relative densities aN = 1, aK =aK

aN, aL =

aL

aN

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• Maximal current amplitude

ax = Nx T b√

[x ]i [x ]e

• Number of channels

• Absolute temperature

• Channel properties (pore shape)

• Internal/external ion concentrations

• relative densities aN = 1, aK =aK

aN, aL =

aL

aN

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Model permits changes in relativechannel density

• Maximal current amplitude

ax = Nx T b√

[x ]i [x ]e

• Number of channels

• Absolute temperature

• Channel properties (pore shape)

• Internal/external ion concentrations

• relative densities aN = 1, aK =aK

aN, aL =

aL

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Changes in K+ kinetics producemore behaviors

/local/science/electrodiffusion/DD2D_electrophysiological_profiles/DDephys_Ver14/figuresMovies/figuresMembraneBiophysics/DD_Isquare_delayedfiring_vmact-28_aks_1point2-2point0_eta2_rw0point2_gammaw0point3_justdynamics.png/home/erin/Images/MN5_DelayedFiring.jpg

Herrera-Valdez, McKiernan, et al., in review