"Simulações computacionais biologicamente plausíveis de neurônios do córtex somestésico primário"
Desde que surgiu, o computador vem sendo utilizado na modelagem de fenômenos em todas as áreas do conhecimento. Em neurociências, a modelagem computacional é utilizada para descrever, reproduzir e fazer previsões sobre o comportamento dos diferentes componentes do sistema nervoso. Assim como em outr...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2006 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-26072006-202409 |
| Acceso en línea: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-26072006-202409/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | computational neuroscience espaço de fase modelagem computacional neurociência computacional neuron neurônio phase-space |
| Sumario: | Desde que surgiu, o computador vem sendo utilizado na modelagem de fenômenos em todas as áreas do conhecimento. Em neurociências, a modelagem computacional é utilizada para descrever, reproduzir e fazer previsões sobre o comportamento dos diferentes componentes do sistema nervoso. Assim como em outras áreas das ciências, este procedimento tem-se mostrado eficiente no estudo e aprimoramento das teorias a respeito da função cerebral. Com o crescente aumento do poder computacional, maiores e mais detalhados modelos podem ser construídos com um grau de realismo biológico cada vez maior. Neste trabalho, apresentamos modelos computacionais biologicamente plausíveis de neurônios corticais do sistema somestésico primário. Os modelos foram construídos com base no formalismo de Hodgkin-Huxley para a implementação de canais iônicos e na técnica de compartimentalização de Rall para modelar sua extensão espacial. Os parâmetros foram ajustados a partir de resultados experimentais 'in vivo' e 'in vitro' com neurônios, retirados da literatura. Os resultados das simulações mostraram que os modelos são biologicamente aceitáveis e de qualidade superior a de outros modelos construídos anteriormente, possibilitando a construção de modelos de redes neuronais em larga escala mais precisos. |
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