Calcium-dependent subthreshold fluctuations in membrane voltage; a modeling study
Notice bibliographique
Résumé
We have produced a stochastic computer model that incorporates K Ca channels and calcium dynamics into a CA3 pyramidal neuron, which is based on the biophysically realistic Traub model [ 3 ]. To introduce channel noise, we replaced all Hodgkin-Huxley (HH) channels with equivalent Markov models [ 4 ]. There is also an intracellular calcium pool, with Ca levels that vary stochastically due to influx through Markovian calcium channels. Preliminary simulation results show that, for the default parameters used by Traub, there is anti-correlation between intracellular calcium and membrane voltage (Figure 1 ); this suggests intracellular calcium fluctuations may partially drive low-frequency voltage noise. Additional modeling has implicated the Ca -dependent afterhyperpolarization current (I AHP ) as the primary linkage between these two signals. Power spectrum analysis suggests that the contribution of intracellular calcium fluctuations is dominant at low frequencies, below the natural cutoff for I AHP noise (Figure 2 ). We believe that this linkage between membrane potential noise and intracellular calcium could regulate many of the well-documented roles of noise in the nervous system [ 1 ]. Relationship between intracellular calcium and membrane voltage. Intracellular calcium (blue, arb units) is inverted and scaled to show anti-correlation with membrane voltage (green). (Correlation coefficient -56.4%, Vm phase lag ~600ms, Traub model default parameters.) Power spectral density for stochastic I AHP current Black trace is simulation under default settings. Red trace shows the effects of clamping intracellular calcium, which reduces low-frequency power. Green trace shows the I AHP current when inherent thermal fluctuations are removed by switching channel dynamics from Markov to HH. The crossover of these two signals suggests that intracellular calcium fluctuations can contribute to low-frequency voltage noise.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».