摘要 - 在突触分子通信中,神经递质(NTS)激活突触后受体(NTS),由随机反应扩散过程控制,因此固有地随机。目前尚不完全了解这种随机性如何影响目标细胞中的下游信号传导,最终是神经计算和学习。反应扩散过程的统计表征很难,因为NTS和受体的可逆双分子反应使系统非线性。因此,突触裂缝中受体占用率的现有模型取决于简化的假设和近似值,从而限制其实际适用性。在这项工作中,我们提出了一个新型的统计模型,以根据化学主方程(CME)来控制突触信号传递的反应扩散过程。我们展示了如何通过基于随机粒子的计算机模拟(PBSS)来计算CME效率并验证所获得的结果的准确性。此外,我们将提出的模型与文献中提出的两个基准模型进行了比较,并表明与PBS相比,它提供了更准确的结果。最后,提出的模型用于研究系统参数对NTS和受体结合事件之间统计依赖性的影响。总而言之,提出的模型为朝着突触信号传输的完整统计表征提供了一步。
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