AI Summary & Key Takeaways
AI InsightIt's shown that means and standard deviations of differences between somatic membrane potentials which are calculated with fitted curves and original equations separately are so small.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this study sigmoid-shaped curves are fitted for steady-state activation and inactivation data of ionic currents which are defined in literature to be present in Purkinje cell somata. Marquardt-Levenberg nonlinear least-square parameter estimation algorithm is used for curve fitting. Then a somatic compartmental model of Purkinje cell is constructed, and somatic membrane potentials are calculated for several different current injection cases. It's shown that means and standard deviations of differences between somatic membrane potentials which are calculated with fitted curves and original equations separately are so small.
Özet
Bu çalışmada Purkinje hücre somasında bulunan iyonik akımların sürekli-hal aktivasyon ve inaktivasyon datası için sigmoid-şekilli eğriler uydurulmaktadır. Eğri uydurmada Marquardt-Levenberg nonlineer enküçük-kareler parametre kestirim algoritması kullanılmaktadır. Daha sonra Purkinje hücresinin soma bölmesi modeli oluşturulmakta, ve birkaç farklı akım enjeksiyonu durumu için soma membran potansiyeli hesaplanmaktadır. Uydurulan eğriler ve orijinal denklemlerle ayrı ayrı hesaplanan soma membran potansiyelleri arasındaki farkın ortalama ve standart sapmalarının oldukça küçük olduğu gösterilmiştir.