抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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電気生理学的記録は,単一ニューロン動的特徴の詳細な情報を提供し,刺激に対する応答に光を当てる。残念なことに,ネットワークレベル挙動を与えるための電気生理学データを急速にモデル化することは,依然として困難である。ここでは,モデル化した単一ニューロン動力学が,哺乳類ストレス応答の重要な核である視床下部(PVN)の傍室核におけるネットワークレベル応答を導く方法を検討した。PVN(CRHPVN)からのコルチコトロピン放出ホルモンニューロンの記録を全細胞電流クランプを用いて行った。ストレスに対する内分泌反応を開始するニューロンは,粒子群最適化(PSO)による修正適応指数積分および火災モデル(AdEx)に迅速かつ自動的に適合した。すべてのCRHPVNニューロンは,PSOによるAdExモデルによって正確に適合した。任意の単一ニューロンに対する電流クランプトレースを確実に再現するパラメータの多重集合を見出した。多重解にもかかわらず,レオベース電流レベル,固定点および分岐のようなモデルの動的特徴は,適合を通して安定であることを示した。CRHPVNニューロンは,発火開始時の分岐に従って2つのサブタイプに分割できることを見出した:サドル(積分器)とサブ臨界Hopf(共振子)。これらの適合CRHPVNモデルニューロンのネットワークを構築し,CRHPVNニューロンのネットワークレベル応答を調べた。CRHPVN-共鳴器は,全ての入力が抑制的である場合でも,ネットワークにおけるベースライン発火を維持することを見出した。CRHPVNニューロンの小サブセットの動力学は,PVNのベースライン発火音を維持するのに重要である。視床下部の傍室核における主要点O_LICorticotropicin放出ホルモンニューロン(CRHPVN)は,ストレス応答の最終神経コントローラとして作用する。C_LIO_LIWは,生物物理ニューロンモデルを迅速に正確に適合するために,粒子-スウォーム最適化を用いる迅速計算モデリングプラットフォームを開発した。C_LIO_LIAモデルは動的クランプの使用なしに各パッチニューロンに適合し,あるいは洗練された入力とフィッティング手順を必要とする他の手順であった。数分間標準電流クランプを受ける任意のニューロンは,この手順C_LIO_LIにより適合でき,CRHPVNはCRHPVN-共鳴器とCRHPVN-積分器という2つの特異的フレーバーに来ることを示した。C_LIO_LINetworkシミュレーションは,CRHPVN-共鳴器がCRHPVNニューロンの全ネットワークのベースライン発火速度を保持するのに重要であり,これらの細胞が強い抑制シナプス入力の存在下でリバウンドスパイクとバーストを燃えることを示した。C_LI_LI。【JST・京大機械翻訳】
