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A novel parameter optimisation technique for compartmental models applied to a model of a striatal medium spiny neuron

机译:一种适用于纹状体中棘神经元模型的隔室模型参数优化技术

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摘要

We present a novel deterministic search technique for finding a set of maximal conductances in multi-compartmental models, and apply this to a model of a striatal medium spiny neuron. The search rapidly converges on a set of maximal conductances by fitting simulation output to current injection data. The search is robust, finds solutions in the presence of a multitude of inward and outward ionic currents, and is extendible to include a subset of the passive membrane parameters. After incorporating synaptic input, the resulting model of the medium spiny neuron provides a good fit to a range of experimental data.
机译:我们提出了一种新颖的确定性搜索技术,用于在多隔室模型中找到一组最大电导,并将其应用于纹状体中棘神经元的模型。通过将模拟输出适合当前的注入数据,搜索可以快速收敛于一组最大电导。该搜索是鲁棒的,可以在存在大量的向内和向外离子流的情况下找到解决方案,并且可以扩展为包括被动膜参数的子集。合并突触输入后,得到的中棘神经元模型可以很好地拟合一系列实验数据。

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