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| 在Tsodyks和Markram提出的模型中,STD效应通过一个归一化变量<math>x</math>(<math>0\leq x \leq1</math>)来模拟,表示在神经递质耗尽后仍然可用的资源比例。STF效应通过利用参数<math>u</math>来模拟,代表准备使用的可用资源比例(释放概率)。在发生动作电位后,(i)由于动作电位引起的钙离子流入前突触末端,<math>u</math>增加,之后(ii)一部分<math>u</math>的可用资源被消耗以产生突触后电流。在动作电位之间,<math>u</math>随时间常数<math>\tau_f</math>衰减回零,<math>x</math>随时间常数<math>\tau_d </math>恢复到1。总之,STP的动力学由下式给出 | | 在Tsodyks和Markram提出的模型中,STD效应通过一个归一化变量<math>x</math>(<math>0\leq x \leq1</math>)来模拟,表示在神经递质耗尽后仍然可用的资源比例。STF效应通过利用参数<math>u</math>来模拟,代表准备使用的可用资源比例(释放概率)。在发生动作电位后,(i)由于动作电位引起的钙离子流入前突触末端,<math>u</math>增加,之后(ii)一部分<math>u</math>的可用资源被消耗以产生突触后电流。在动作电位之间,<math>u</math>随时间常数<math>\tau_f</math>衰减回零,<math>x</math>随时间常数<math>\tau_d </math>恢复到1。总之,STP的动力学由下式给出 |
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− | :<math>\begin{aligned} | + | {{NumBlk|::|<math>\begin{aligned} |
| \frac{du}{dt} & = & -\frac{u}{\tau_f}+U(1-u^-)\delta(t-t_{sp}),\nonumber \\ \frac{dx}{dt} & = & \frac{1-x}{\tau_d}-u^+x^-\delta(t-t_{sp}), \\ | | \frac{du}{dt} & = & -\frac{u}{\tau_f}+U(1-u^-)\delta(t-t_{sp}),\nonumber \\ \frac{dx}{dt} & = & \frac{1-x}{\tau_d}-u^+x^-\delta(t-t_{sp}), \\ |
| \frac{dI}{dt} & = & -\frac{I}{\tau_s} + Au^+x^-\delta(t-t_{sp}), \nonumber | | \frac{dI}{dt} & = & -\frac{I}{\tau_s} + Au^+x^-\delta(t-t_{sp}), \nonumber |
− | \label{model}\end{aligned}</math> | + | \label{model}\end{aligned}</math>|{{EquationRef|1}}}} |
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| 其中<math>t_{sp}</math>表示动作电位时间,<math>U</math>是由动作电位产生的<math>u</math>的增量。我们用<math>u^-, x^-</math>表示动作电位到达前的相应变量,<math>u^+</math>指的是动作电位之后的时刻。从第一个方程,<math>u^+ = u^- + U(1-u^-)</math>。然后,由于在<math>t_{sp}</math>时刻到达的动作电位在突触处产生的突触电流由下式给出 | | 其中<math>t_{sp}</math>表示动作电位时间,<math>U</math>是由动作电位产生的<math>u</math>的增量。我们用<math>u^-, x^-</math>表示动作电位到达前的相应变量,<math>u^+</math>指的是动作电位之后的时刻。从第一个方程,<math>u^+ = u^- + U(1-u^-)</math>。然后,由于在<math>t_{sp}</math>时刻到达的动作电位在突触处产生的突触电流由下式给出 |
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− | :<math>\Delta I(t_{sp}) = Au^+x^-, | + | {{NumBlk|::|<math>\Delta I(t_{sp}) = Au^+x^-, |
− | \label{current}</math> | + | \label{current}</math>|{{EquationRef|2}}}} |
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| 其中<math>A</math>表示由所有神经递质的完全释放(<math>u=x=1</math>)产生的反应幅度,称为连接的绝对突触效能(见图1A)。 | | 其中<math>A</math>表示由所有神经递质的完全释放(<math>u=x=1</math>)产生的反应幅度,称为连接的绝对突触效能(见图1A)。 |
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| [[Image:Fig1B_short_term_plasticity.png|350px]] | | [[Image:Fig1B_short_term_plasticity.png|350px]] |
| [[Image:Fig1C_short_term_plasticity.png|350px]] <br /> | | [[Image:Fig1C_short_term_plasticity.png|350px]] <br /> |
− | 图1. (A) 由Eqs.\ref{model}和\ref{current}给出的STP的现象学模型。 (B) 由STD主导的突触产生的突触后电流。神经元发射率<math>R=15</math>Hz。参数<math>A=1</math>,<math>U=0.45</math>,<math>\tau_s=20</math>ms,<math>\tau_d=750</math>ms,和<math>\tau_f=50</math>ms。 (C) STF主导的突触的动态。参数<math>U=0.15</math>,<math>\tau_f=750</math>ms,和<math>\tau_d=50</math>ms。 | + | 图1. (A) 由Eqs.{{EquationNote|1}}和{{EquationNote|2}}给出的STP的现象学模型。 (B) 由STD主导的突触产生的突触后电流。神经元发射率<math>R=15</math>Hz。参数<math>A=1</math>,<math>U=0.45</math>,<math>\tau_s=20</math>ms,<math>\tau_d=750</math>ms,和<math>\tau_f=50</math>ms。 (C) STF主导的突触的动态。参数<math>U=0.15</math>,<math>\tau_f=750</math>ms,和<math>\tau_d=50</math>ms。 |
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