Muster feuerungsverordnung bw

wenn Vpre > Vth, sonst ,,S”_”infty” (`V“pre`)=0`). Vpre bezeichnet die präsynaptische Membranpotential-Wellenform, die in ASCII-Dateien gespeichert und vor dem Modell ausgeführt wird11. Das Umkehrpotential der exzitatorischen und hemmenden synaptischen Verbindungen betrug 0 bzw. 72 mV. Während der nicht schnellen Augenbewegung (NREM) zeigt das Elektroenzephalogramm (EEG) charakteristische langsame Wellen, die über die gesamte kortikale Oberfläche aufgezeichnet werden können (Massimini et al., 2004). Es ist bekannt, dass die langsame Wellenaktivität (SWA, die NREM-EEG-Leistung zwischen 0,5 und 4 Hz) nach Perioden der Wachheit zunimmt und nach Schlafphasen abnimmt (Achermann und Borbely, 2003). Zum Beispiel führt das Wachbleiben von 3 bis 24 Stunden zu einem immer höheren SWA-Spiegel beim Schlafbeginn, während Nickerchen tagsüber SWA in der folgenden Nacht reduzieren (Tobler und Borbely, 1986; Vyazovskiy et al., 2006; Werth et al., 1996b). Auch SWA erreicht früh während des Schlafes Spitzenwerte und nimmt danach zusammen mit dem Rückgang des Schlafdrucks ab (Achermann und Borbely, 2003). Es gibt auch Hinweise auf eine regionale Regulierung langsamer Wellen (Cajochen et al., 1999; Oleksenko et al., 1992) und neuere Studien zeigen, dass kortikale Bereiche, die beim Aufwachen mehr “verwendet” wurden, höhere SWA im Vergleich zu weniger engagierten Bereichen aufweisen (z. B. (Huber et al., 2004; Kattler et al., 1994)), während Gebiete, die weniger “verwendet” wurden, SWA reduzierten (Huber et al., 2006). So kann Schlaf-SWA zumindest unter akuten Bedingungen als zuverlässiger EEG-Marker des Schlafbedarfs betrachtet werden und kann somit mit der Schlaffunktion in Verbindung gebracht werden (Tononi und Cirelli, 2006). Die in Abb.

1 gezeigten Spannungsreaktionen sind analog zu den Elektrophysiologen, die üblicherweise in Ganzzell-Patchklemmenexperimenten aufzeichnen. Verfahren zur Extraktion einiger physiologischer Parameter sind in Abb. 1D–F (auch beschrieben in16) gezeigt. Basierend auf den 3 generischen Neuronenmodellen haben wir eine biophysikalisch vielfältige Population von Modellneuronen aufgebaut, indem wir die maximale Leitfähigkeit der intrinsischen Membranströme und der passiven Membranparameter nach dem Zufallsprinzip nach dem Zufallsprinzip variierten. Die maximale Leitfähigkeit jedes unterschiedlichen spannungsgebundenen Stroms wurde aus einer Gaußschen Verteilung gezogen, die auf den Wert des generischen Modells zentriert ist und eine Standardabweichung von 40 % aufweist. Die somatischen Leckageleitfähigkeits- und Membrankapazitätsparameter wurden ebenfalls mit 25 % Standardabweichung variiert.