Hodgkin-Huxley Modell Notizen

Hodgkin–Huxley Model Study Notes

Action Potential Dynamics

• Describes how action potentials are initiated and propagated in neurons.
• Consists of phases: depolarization, repolarization, and afterhyperpolarization.
• Involves a rapid influx of Na⁺ ions followed by an efflux of K⁺ ions.
• Threshold potential must be reached for an action potential to occur.
• Refractory periods: absolute (no second action potential) and relative (requires stronger stimulus).

Ionic Currents

• Major ionic currents involved:
  • Na⁺ current (INa): Rapid depolarization; voltage-gated sodium channels open.
  • K⁺ current (IK): Repolarization; voltage-gated potassium channels open after a delay.
• Leakage currents: Contribute to resting potential, primarily through K⁺ ions.
• Currents are defined by conductance (g) and driving force (difference between membrane potential and equilibrium potential).

Membrane Potential

• Resting membrane potential typically around -70 mV due to K⁺ permeability.
• Changes in membrane potential are determined by the opening and closing of ion channels.
• Nernst equation can be used to calculate equilibrium potentials for individual ions.
• The membrane potential is influenced by ionic concentrations inside and outside the cell.

Neuron Modeling

• The Hodgkin–Huxley model uses differential equations to represent ionic currents and membrane potential.
• Parameters include:
  • Membrane capacitance (C)
  • Conductance for Na⁺ (gNa) and K⁺ (gK)
• The model provides insights into neuronal excitability and synaptic transmission.
• Can be implemented in computational simulations for studying neuronal behavior.

Phase Plane Analysis

• A graphical method to analyze the dynamics of the Hodgkin–Huxley model.
• Plots membrane potential (V) against gating variables (m, h, n).
• Identifies fixed points (equilibria) and stability of the system.
• Reveals the relationship between phases of action potential and the influence of parameters.
• Useful for understanding bifurcations and transitions in neuronal dynamics.

Dynamik des Aktionspotentials

• Beschreibt Initiierung und Propagation von Aktionspotentialen in Neuronen.
• Besteht aus Phasen: Depolarisation, Repolarisation und Nachhyperpolarisation.
• Beinhaltet einen schnellen Einstrom von Na⁺-Ionen, gefolgt von einem Ausstrom von K⁺-Ionen.
• Erreichen des Schwellenpotentials ist notwendig für das Auftreten eines Aktionspotentials.
• Refraktärzeiten: absolute (kein zweites Aktionspotential möglich) und relative (stärkerer Reiz erforderlich).

Ionenströme

• Wichtige Ionenströme:
  • Na⁺-Strom (INa): Schnelle Depolarisation; spannungsgesteuerte Natriumkanäle öffnen sich.
  • K⁺-Strom (IK): Repolarisation; spannungsgesteuerte Kaliumkanäle öffnen sich mit Verzögerung.
  • Leckströme: Tragen zum Ruhepotential bei, hauptsächlich durch K⁺-Ionen.
• Ströme werden durch Leitfähigkeit (g) und treibende Kraft (Differenz zwischen Membranpotential und Gleichgewichtspotential) definiert.

Membranpotential

• Ruhepotential liegt typischerweise bei etwa -70 mV aufgrund der K⁺-Permeabilität.
• Änderungen im Membranpotential werden durch das Öffnen und Schließen von Ionenkanälen bestimmt.
• Die Nernst-Gleichung kann verwendet werden, um Gleichgewichtspotentiale für einzelne Ionen zu berechnen.
• Das Membranpotential wird von den ionischen Konzentrationen innerhalb und außerhalb der Zelle beeinflusst.

Neuronenmodellierung

• Das Hodgkin–Huxley-Modell verwendet Differentialgleichungen zur Darstellung von Ionenströmen und Membranpotential.
• Parameter umfassen:
  • Membrankapazität (C)
  • Leitfähigkeit für Na⁺ (gNa) und K⁺ (gK)
• Das Modell bietet Einblicke in neuronale Erregbarkeit und synaptische Übertragung.
• Kann in computergestützten Simulationen zur Untersuchung des neuronalen Verhaltens implementiert werden.

Phasenraum-Analyse

• Grafische Methode zur Analyse der Dynamik des Hodgkin–Huxley-Modells.
• Plottet das Membranpotential (V) gegen die gate Variablen (m, h, n).
• Identifiziert feste Punkte (Gleichgewichte) und Stabilität des Systems.
• Enthüllt die Beziehung zwischen Phasen des Aktionspotentials und dem Einfluss von Parametern.
• Nützlich zum Verständnis von Bifurkationen und Übergängen in neuronalen Dynamiken.