Skip to main content
main-content

Tipp

Weitere Artikel dieser Ausgabe durch Wischen aufrufen

01.10.2011 | Ausgabe 2/2011

Journal of Computational Neuroscience 2/2011

The use of automated parameter searches to improve ion channel kinetics for neural modeling

Zeitschrift:
Journal of Computational Neuroscience > Ausgabe 2/2011
Autoren:
Eric B. Hendrickson, Jeremy R. Edgerton, Dieter Jaeger
Wichtige Hinweise
Action Editor: Alain Destexhe

Electronic supplementary material

The online version of this article (doi:10.​1007/​s10827-010-0312-x) contains supplementary material, which is available to authorized users.

Abstract

The voltage and time dependence of ion channels can be regulated, notably by phosphorylation, interaction with phospholipids, and binding to auxiliary subunits. Many parameter variation studies have set conductance densities free while leaving kinetic channel properties fixed as the experimental constraints on the latter are usually better than on the former. Because individual cells can tightly regulate their ion channel properties, we suggest that kinetic parameters may be profitably set free during model optimization in order to both improve matches to data and refine kinetic parameters. To this end, we analyzed the parameter optimization of reduced models of three electrophysiologically characterized and morphologically reconstructed globus pallidus neurons. We performed two automated searches with different types of free parameters. First, conductance density parameters were set free. Even the best resulting models exhibited unavoidable problems which were due to limitations in our channel kinetics. We next set channel kinetics free for the optimized density matches and obtained significantly improved model performance. Some kinetic parameters consistently shifted to similar new values in multiple runs across three models, suggesting the possibility for tailored improvements to channel models. These results suggest that optimized channel kinetics can improve model matches to experimental voltage traces, particularly for channels characterized under different experimental conditions than recorded data to be matched by a model. The resulting shifts in channel kinetics from the original template provide valuable guidance for future experimental efforts to determine the detailed kinetics of channel isoforms and possible modulated states in particular types of neurons.

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu diesem Inhalt zu erhalten

Sie möchten Zugang zu diesem Inhalt erhalten? Dann informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 69.000 Bücher
  • über 500 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 58.000 Bücher
  • über 300 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 50.000 Bücher
  • über 380 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Maschinenbau + Werkstoffe​​​​​​​​​​​​​​

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Zusatzmaterial
ESM 1 (PDF 2657 kb)
10827_2010_312_MOESM1_ESM.pdf
Literatur
Über diesen Artikel

Weitere Artikel der Ausgabe 2/2011

Journal of Computational Neuroscience 2/2011 Zur Ausgabe

Premium Partner

    Bildnachweise