Скачать или смотреть Моделирование модели Ходжкина-Хаксли: ионные каналы, динамика потенциала действия и биофизика на ...

Погрузитесь в мир вычислительной нейронауки с подробным разбором моделирования потенциала действия Ходжкина-Хаксли. В этом видео, созданном BioniChaos, демонстрируется интерактивное веб-приложение, разработанное с помощью искусственного интеллекта, которое объясняет фундаментальный механизм генерации нейронами электрических импульсов.

Мы познакомим вас с классической математической моделью Ходжкина-Хаксли (разработанной в 1952 году) – краеугольным камнем биофизики, использующей систему из четырёх нелинейных дифференциальных уравнений для точного моделирования поведения ионных каналов в аксоне гигантского кальмара. Узнайте, как визуализация в реальном времени отслеживает мембранный потенциал, ионные токи (в частности, натриевые (Na+ Na+) и калиевые (K+ K+)) и соответствующие им переменные управления.

Ключевые понятия и выводы, которые будут рассмотрены:

Механика модели Ходжкина-Хаксли: изучите базовую математическую структуру этой модели, основанной на проводимости, и чем она отличается от более простых или стохастических моделей нейронов.

Динамика потенциала действия: Наблюдайте за симуляцией потенциала действия в реальном времени и узнайте, как быстро меняется мембранное напряжение в ответ на электрический стимул.

Объяснение рефрактерного периода: Узнайте, почему нейрон не может активироваться сразу после спайка, исследуя роль абсолютного рефрактерного периода (инактивация Na+ Na+ каналов) и относительного рефрактерного периода (восстановление Na+ Na+ и постоянное открытие K+ K+ каналов).

Роли ионных каналов: Получите четкое и понятное объяснение специфических функций Na+ Na+ (деполяризация/инициация спайка) и K+ K+ каналов (реполяризация/сброс).

Разработка с использованием ИИ: Узнайте о высокоточных численных методах Рунге-Кутты, используемых в инструменте для обеспечения стабильности и точности, и о том, как ИИ участвовал в разработке этого интерактивного веб-приложения.

Независимо от того, являетесь ли вы студентом-биофизиком, специалистом по вычислительной нейробиологии или просто интересуетесь тем, как ИИ влияет на разработку научных веб-приложений, это видео предлагает увлекательный взгляд на принципы нейронной возбудимости.

#HodgkinHuxley #ActionPotential #ComputationalNeuroscience #Biophysics #NeuronModel #IonChannels #AIDevelopment #WebApplications #DataScience #Neuroscience #ScientificVisualization #BioniChaos

00:00 Введение в веб-приложения BioniChaos
00:56 Обзор моделирования потенциала действия Ходжкина-Хаксли
01:39 Краткое описание модели, основанной на проводимости Ходжкина-Хаксли
02:14 Смежные вопросы по различным моделям нейронов
02:42 Подробные характеристики инструмента моделирования Ходжкина-Хаксли
03:29 Точность моделирования Ходжкина-Хаксли для гигантского аксона кальмара
04:19 Вопрос: Почему существует задержка между потенциалами действия, несмотря на постоянную стимуляцию? 04:54 Объяснение рефрактерного периода (абсолютного и относительного)
05:46 Вопрос о разнице в амплитуде и ширине второго потенциала действия
05:56 Объяснение более низкого и более широкого второго потенциала действия в связи с относительным рефрактерным периодом
06:18 Роль натриевых (Na+ Na+) и калиевых (K+ K+) каналов
07:02 Объяснение роли ионных каналов в формировании потенциала действия простым языком
08:51 Заключительное слово и призыв к действию для сайта BioniChaos

Ознакомьтесь с инструментами, которые мы разрабатываем, на сайте https://bionichaos.com
Поддержите BioniChaos на Patreon:   / bionichaos  
Станьте участником канала, чтобы получить эксклюзивные бонусы:    / @bionichaos