搜索

x

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

耦合前包钦格复合体神经元中复杂混合簇放电的动力学

赵雅琪 刘谋天 赵勇 段利霞

引用本文:
Citation:

耦合前包钦格复合体神经元中复杂混合簇放电的动力学

赵雅琪, 刘谋天, 赵勇, 段利霞

Dynamics of mixed bursting in coupled pre-Bötzinger complex

Zhao Ya-Qi, Liu Mou-Tian, Zhao Yong, Duan Li-Xia
PDF
HTML
导出引用
  • 位于新生和成年哺乳动物延髓腹外侧区的前包钦格复合体被认为是呼吸节律产生的中枢. 正常状态下呼吸节律是均匀而整齐的, 而病理状态下呼吸节律会发生变化, 因此研究呼吸节律产生的动力学机制及其控制有重要意义. 本文基于前包钦格复合体中胞体-树突耦合神经元模型, 利用相平面分析、分岔分析、快慢动力学分析以及ISI (峰峰间期)分岔序列等方法, 研究了在钙离子动力学及LIP3 (内质网泄漏渗透率)的影响下, LIP3的变化对耦合前包钦格复合体神经元放电节律的重要影响, 并研究了模型中反相簇放电的模式及其转迁机制. 结果表明, 钙的周期性波动是混合簇放电产生的关键因素, 但不是混合簇放电产生的必要条件. 本文的研究方法也可以应用于其他多时间尺度的神经系统中.
    The pre-Bötzinger complex, which is located at a ventrolateral medulla of human and mammal, is considered to be the center for the generation of respiratory rhythms. In a normal state, the respiratory rhythm is uniform and orderly. Otherwise, the respiratory rhythm will change to a pathological state. Therefore, the monitoring of respiratory rhythm is of great significance in monitoring the health. In this paper, according to a two-coupled model of pre-Bötzinger complex with calcium ion current, we investigate the generation and transition mechanism of anti-phase bursting synchronization by using phase-plane analysis, bifurcation and fast-slow decomposition. It is found that the pre-Bötzinger complex model can exhibit mixed bursting when calcium ion concentration is at steady state, which indicates that the oscillation of calcium is not a necessary condition for the generation of mixed bursting. This is quite different from the results obtained in previous studies, indicating that the mixed bursting is caused by the periodic fluctuations of calcium. The methods used in this paper can provide a new idea for investigating the dynamics of mixed bursting, and it can also be applied to the study of other neuronal systems on a multiple time scale.
      通信作者: 段利霞, duanlx@ncut.edu.cn
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号: 11872003)和北方工业大学“特色学科建设”项目(批准号: 110052972027/014)资助的课题
      Corresponding author: Duan Li-Xia, duanlx@ncut.edu.cn
    • Funds: Project supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant No. 11872003) and the Technology Research Fund Program for Key Discipline of North China University, China (Grant No. 110052972027/014)
    [1]

    Smith J C, Ellenberger H H, Ballanyi K, Richter D W, Feldman J L 1991 Science 254 726Google Scholar

    [2]

    Jens C, Rekling, Jack L, Feldman 1998 Annu. Rev. Physiol. 60 385Google Scholar

    [3]

    Gourévitch B, Mellen N 2014 Neuroimage 98 460Google Scholar

    [4]

    Lieske S P, Thoby-Brisson M, Telgkamp P, Ramirez J M 2000 Nat. Neurosci. 3 600Google Scholar

    [5]

    Naughton M T 2012 Thorax 67 357Google Scholar

    [6]

    Spiesshoefer J 2019 Int. J. Cardiol. 289 99Google Scholar

    [7]

    Hodgkin A L, Huxley A F 1952 J. Physiol. 117 500Google Scholar

    [8]

    Butera R J, Rinzel J, Smith J C 1999 J. Neurophysiol. 82 382Google Scholar

    [9]

    Butera R J, Rinzel J, Smith J C 1999 J. Neurophysiol. 82 398Google Scholar

    [10]

    Kosmidis E K 2004 J. Neurophysiol. 92 686Google Scholar

    [11]

    Smith J C, Abdala A P L, Koizumi H, Rybak I A, Paton J F R 2007 J. Neurophysiol. 98 3370Google Scholar

    [12]

    Rubin J E, Hayes J A, Mendenhall J L, Del Negro C A 2009 Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 106 2939Google Scholar

    [13]

    Toporikova N, Butera R J 2011 J. Comput. Neurosci. 30 515Google Scholar

    [14]

    Park C, Rubin J E 2013 J. Comput. Neurosci. 34 345Google Scholar

    [15]

    Duan L X, Yuan D D, Chen X, Meng X Y 2015 Int. J. Bifurcation Chaos 25 1550069Google Scholar

    [16]

    埃门创特 B 著 (吴莹, 刘深泉 译) 2010 神经科学的数学基础 (北京: 高等教育出版社) 第95−117页

    Ermentrout B G, Terman D H (translated by Wu Y, Liu S Q) 2010 The Mathematical Foundations of Neuroscience (Beijing: Higher Education Press) pp95−117 (in Chinese)

    [17]

    尤里 · 阿 · 库兹涅佐夫 著 (金成桴 译) 2004 应用分支理论基础 (北京: 科学出版社) 第68−104页

    Kuznetsov Y A (translated by Jin C F) 2004 Elements of Applied Bifurcation Theory (Beijing: Science Press) pp68−104 (in Chinese)

    [18]

    Izhikevich E M 2000 Int. J. Bifurcation Chaos 10 1171Google Scholar

    [19]

    Wang Y, Rubin J E 2016 J. Comput. Neurosci. 41 245Google Scholar

    [20]

    Lü Z S, Chen L N, Duan L X 2019 Appl. Math. Modell. 67 234Google Scholar

    [21]

    王付霞, 谢勇 2013 物理学报 62 020509Google Scholar

    Wang F X, Xie Y 2013 Acta Phys. Sin. 62 020509Google Scholar

    [22]

    Best J, Borisyuk A, Rubin J E, Terman D, Wechselberger M 2005 SIAM J. Appl. Dyn. Syst. 4 1107Google Scholar

    [23]

    Wang Z J, Duan L X, Cao Q Y 2018 Chin. Phys. B 27 070502Google Scholar

    [24]

    杨永霞, 李玉叶, 古华光 2020 物理学报 69 040501Google Scholar

    Yang Y X, Li Y Y, Gu H G 2020 Acta Phys. Sin. 69 040501Google Scholar

    [25]

    Morita K, Koketsu K, Kuba K 1980 Nature 283 204Google Scholar

    [26]

    Wang S Y, Ma X D, Yan F, Peng H X, Zheng C D, Bai C W 2004 China J. Mod. Med. 14 49Google Scholar

    [27]

    Goldbeter A, Dupont G 1990 Biophys. Chem. 37 341Google Scholar

    [28]

    Jouaville L S, lchas F, Holmnhamedov E L 1995 Nature 377 438Google Scholar

    [29]

    Falcke M, Hudson J L, Camacho P, Lechleiter J D 1999 Biophys. J. 77 37Google Scholar

    [30]

    施小民 2003 博士学位论文 (上海: 上海大学)

    Shi X M 2003 Ph. D. Dissertation (Shanghai: Shanghai University) (in Chinese)

    [31]

    马芬, 段利霞, 梁桐桐, 梁王娟, 赵勇 2020 动力学与控制学报 18 82Google Scholar

    Ma F, Duan L X, Liang T T, Liang W J, Zhao Y 2020 J. Dyn. Control 18 82Google Scholar

    [32]

    埃门创特 B 著 (孝鹏程, 段利霞, 苏建忠 译) 2002 动力系统仿真, 分析与动画——XPPAUT使用指南 (北京: 科学出版社) 第155−167页

    Ermentrout B (translated by Xiao P C, Duan L L, Su J Z) 2002 Simulating, Analyzing, and Animating Dynamical Systems : A Guide to XPPAUT for Researchers and Students (Beijing: Science Press) pp155−167 (in Chinese)

    [33]

    Duan L X, Liu J, Chen X, Xiao P C, Zhao Y 2017 Cogn. Neurodyn. 11 91Google Scholar

  • 图 1  参数${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}}$变化时树突子系统(方程(5)和方程(6))的动力学 (a) $ [{{\rm{IP}} _3}] = 1.2 \; {\rm{{\text{μ}} mol/L}} $时的单参数分岔, 其中黑色曲线表示平衡点, 红色曲线表示周期轨道的最大值和最小值; ${{\rm{F}}_1}$, ${{\rm{F}}_{\rm{2}}}$表示平衡点的鞍结分岔; ${\rm{HB}}$表示Hopf分岔; (b) 极限环的变化周期; (c) 极限环的变化频率. 参数值见附录A

    Fig. 1.  Dynamics of the dendritic subsystem with parameter ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}}$: (a) One-parameter bifurcation of dendritic subsystem with $ [{{\rm{IP}} _3}] = 1.2 \; {\rm{{\text{μ}} mol/L}} $. Black curve indicates equilibrium points and red curve indicates maximum and minimum values of periodic orbits respectively. ${\operatorname{F} _1}$ and ${\operatorname{F} _2}$ are the fold bifurcation points, ${\rm{HB}}$ is the Hopf bifurcation. (b) Changes of period of limit cycle with the parameter ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}}$. (c) Changes of frequency of limit cycle with the parameter ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}}$. Defaulted parameter values are shown in Appendix A.

    图 2  树突子系统 (方程(5)和方程(6))的动力学分析 (a) 单参数分岔, 其中$ [{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}] = 1, 1.05, 1.1, 1.2 \; {\rm{{\text{μ}} mol/L}} $; (b) $({L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}}, $$ [{{\rm{IP}} _3}])$平面上的双参数分岔, 分岔曲线包括平衡点的鞍结分岔($f$), Hopf分岔(hb)和不变圆上的鞍结分岔($snic$); (c) 图(b)的部分放大图

    Fig. 2.  Dynamics analysis of the dendritic subsystem: (a) One-parameter bifurcation with$ [{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}] = 1, 1.05, 1.1, 1.2 \; {\rm{{\text{μ}} mol/L}} $, respectively. (b) Two-parameter bifurcation with $[{{\rm{IP}} _3}]$ and ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}}$ as parameters. The bifurcation curves represent fold bifurcation ($f$), Hopf bifurcation (hb) and the saddle-node on invariant circle bifurcation ($snic$) of equilibrium points. (c) Enlargement part of panel (b).

    图 3  反相簇放电模式 (a) $ {L}_{{\rm{IP}}_{3}}=0\;{\rm{PL}}\cdot {\rm{s}}^{-1}$; (b) ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}} = 0.1\; {\rm{PL}} \cdot {{\rm{s}}^{{\rm{ - 1}}}}$; (c) ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}} = 0.4\; {\rm{PL}} \cdot {{\rm{s}}^{ - 1}}$; (d) $ {L}_{{\rm{IP}}_{3}}=0.5\;{\rm{PL}}\cdot {\rm{s}}^{\rm{-1}}$; (e) ${L}_{{\rm{IP}}_{3}}= $$ 3\;{\rm{PL}}\cdot {\rm{s}}^{-1}$; (f) ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}} = 15\; {\rm{PL}} \cdot {{\rm{s}}^{ - 1}}$

    Fig. 3.  Anti-phase bursting of the system: (a) $ {L}_{{\rm{IP}}_{3}}=0\;{\rm{PL}}\cdot {\rm{s}}^{\rm{-1}}$; (b) ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}} = 0.1\; {\rm{PL}} \cdot {{\rm{s}}^{ - 1}}$; (c) ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}} = 0.4 \;{\rm{PL}} \cdot {{\rm{s}}^{{\rm{ - 1}}}}$; (d) ${L}_{{\rm{IP}}_{3}}= $$ 0.5\;{\rm{PL}}\cdot {\rm{s}}^{\rm{-1}}$; (e) $ {L}_{{\rm{IP}}_{3}}=3\;{\rm{PL}}\cdot {\rm{s}}^{\rm{-1}}$; (f) ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}} = 15\; {\rm{PL}} \cdot {{\rm{s}}^{{\rm{ - 1}}}}$.

    图 4  (a) ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}}$变化时膜电位$ {V}_{1} $对应的${\rm{ISI}}$分岔序列; (b) 纵坐标${\rm{ISI}}$取对数对应的分岔图; (c), (d) 图(a)的部分放大图

    Fig. 4.  (a) ${\rm{ISI}}$ diagram of membrane potential ${V_1}$ with parameter ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}}$; (b) logarithm as ordinate of ${\rm{ISI}}$ for panel (a); (c), (d) partially enlarged diagram of panel (a).

    图 5  反相簇放电的快慢分岔分析 (a), (b) ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}} = 0 \;{\rm{PL}} \cdot {{\rm{s}}^{ - 1}}$; (c), (d) ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}} = 0.1 \;{\rm{PL}} \cdot {{\rm{s}}^{{\rm{ - 1}}}}$; (e) ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}} = 0.4 \;{\rm{PL}} \cdot {{\rm{s}}^{{\rm{ - 1}}}}$; (f) ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}} = $$ 0.5 \;{\rm{PL}} \cdot {{\rm{s}}^{{\rm{ - 1}}}}$

    Fig. 5.  Fast-slow bifurcation analysis of anti-phase bursting with (a), (b) ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}} = 0\; {\rm{PL}} \cdot {{\rm{s}}^{ - 1}}$; (c), (d) ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}} = 0.1\; {\rm{PL}} \cdot {{\rm{s}}^{ - 1}}$; (e) ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}} = $$ 0.4 \;{\rm{PL}} \cdot {{\rm{s}}^{{\rm{ - 1}}}}$; (f) ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}} = 0.5 \;{\rm{PL}} \cdot {{\rm{s}}^{{\rm{ - 1}}}}$.

    图 6  ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}} $取不同值时反相簇放电的双参数$({h_1}, \; {g_{{\rm{CA}}{{\rm{N}}_{{\rm{Tot}}1}}}})$分岔分析 (a) ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}} = $$ 0.4\; {\rm{PL}} \cdot {{\rm{s}}^{ - 1}}$; (b) ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}} = 0.5 \;{\rm{PL}} \cdot {{\rm{s}}^{ - 1}}$; (c) ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}} = 3 \;{\rm{PL}} \cdot {{\rm{s}}^{ - 1}}$

    Fig. 6.  Two-parameter bifurcation of the anti-phase bursting in $({h_1}, \; {g_{{\rm{CA}}{{\rm{N}}_{{\rm{Tot}}1}}}})$-plane with different $ {L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}} $: (a) ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}} = $$ 0.4\; {\rm{PL}} \cdot {{\rm{s}}^{ - 1}}$; (b) ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}} = 0.5\; {\rm{PL}} \cdot {{\rm{s}}^{{\rm{ - 1}}}}$; (c) ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}} = 3\; {\rm{PL}} \cdot {{\rm{s}}^{ - 1}}$.

    图 7  (a) $ {L}_{{\rm{IP}}_{3}}=0\;{\rm{PL}}\cdot {\rm{s}}^{-1}$时反相簇放电的快子系统在$({h_1}, {n_1}, {V_1})$空间中的分岔结构图; (b) 图(a)的部分放大

    Fig. 7.  (a) Bifurcation structure of the fast subsystem of anti-phase bursting in $({h_1}, {n_1}, {V_1})$ space with ${L}_{{\rm{IP}}_{3}}= $$ 0\;{\rm{PL}}\cdot {\rm{s}}^{-1}$; (b) partial enlargement of panel (a).

    图 8  ${h_1} = 0.279$时, 系统的稳定焦点、稳定和不稳定的极限环 (a) $({n_1}, {s_1}, {V_1})$空间; (b) $({n_1}, {V_1})$平面

    Fig. 8.  Stable focus, stable and unstable limit cycle in (a) $({n_1}, {s_1}, {V_1})$-space, (b) $({n_1}, {V_1})$-plane.

    表 1  不同$[{{\rm{IP}} _3}]$下树突子系统中关键点的${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}}$的值

    Table 1.  Values of ${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}}$ of the key points at different $[{{\rm{IP}} _3}]$ values.

    $[{{\rm{IP}} _3}]$的取值/
    (μmol·L–1)
    ${\rm{SNIC}}$${\rm{Hopf}}$稳定极限环所在
    区域${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}}$
    $1 $$0.2789$$20.8584$$[0.2789, 20.8584]$
    $1.05$$0.2239$$19.3199$$[0.2239, 19.3199]$
    $1.1 $$0.1842$$17.6358$$[0.1842, 17.6358]$
    $1.2$$0.1317$$13.9694$$[0.1317, 13.9694]$
    下载: 导出CSV

    表 A1  理论模型中的参数值

    Table A1.  Parameter values used in the theoretical model

    参数参数值参数参数值参数参数值
    ${C_{\rm{m}}}$$ 21 \; {\rm{ {\text{μ} } F} }$${g_{{\rm{Na}}}}$$28 \; {\rm{nS}}$${L_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}}$${\rm{varied, } } \;{\rm{PL} } \cdot { {\rm{s} }^{ - 1} }$
    ${E_{{\rm{Na}}}}$$50 \; {\rm{mV}}$${g_{\rm{K}}}$$11.2 \; {\rm{nS}}$${P_{{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}}}$$31000 \; {\rm{PL}} \cdot {{\rm{s}}^{ - 1}}$
    ${E_{\rm{K}}}$$ - 85 \; {\rm{mV}}$${g_{{\rm{Nap}}}}$$15 \; {\rm{nS}}$${K_{\rm{l}}}$1.0 μmol/L
    ${E_{\rm{L}}}$$ - 58 \; {\rm{mV}}$${g_{ {\rm{tonic \text- e} } } }$$0.4 \; {\rm{nS}}$${K_{\rm{a}}}$0.4 μmol/L
    ${E_{ {\rm{syn \text- e} } } }$$0 \; {\rm{mV}}$${g_{{\rm{CAN}}}}$$0.7 \; {\rm{nS}}$${V_{{\rm{SERCA}}}}$$400 \; {\rm{aMol}} \cdot {{\rm{S}}^{ - 1}}$
    ${\theta _m}$$ - 34 \; {\rm{mV}}$${g_{ {\rm{syn \text- e} } } }$$9 \; {\rm{nS}}$${E_{{\rm{SERCA}}}}$0.2 μmol/L
    ${\theta _n}$$ - 29 \; {\rm{mV}}$${g_{\rm{L}}}$$11.2 \; {\rm{nS}}$$A$$0.001 \; {({\rm{ {\text{μ} } mol} }/{\rm{L)} }^{ - 1} } \cdot {\rm{m} }{ {\rm{s} }^{ - 1} }$
    ${\theta _{mp}}$$ - 40\; {\rm{mV}}$${\sigma _{\rm{s}}}$$ - 5 \; {\rm{mV}}$${K_{{\rm{d}}}}$0.4 μmol/L
    ${\theta _h}$$ - 48 \; {\rm{mV}}$${\sigma _n}$$ - 4 \;{\rm{mV}}$${K_{{\rm{CAN}}}}$0.74 μmol/L
    ${\alpha _{\rm{s}}}$0.2 ms-1${\sigma _{mp}}$$ - 6 \; {\rm{mV}}$${n_{{\rm{CAN}}}}$$0.97$
    ${\bar \tau _{\rm{s}}}$5 ms${\sigma _h}$$5 \; {\rm{mV}}$$[{\rm{I}}{{\rm{P}}_3}]$varied, μmol/L
    ${\bar \tau _h}/\varepsilon $10000 ms${\theta _s}$$ - 10 \; {\rm{mV}}$${[{\rm{Ca}}]_{{\rm{Tot}}}}$1.25 μmol/L
    ${\bar \tau _n}$10 ms${\sigma _m}$$ - 5 \; {\rm{mV}}$${f_m}$$0.000025 \; {\rm{P}}{{\rm{L}}^{ - 1}}$
    $\sigma $$0.185$
    下载: 导出CSV
  • [1]

    Smith J C, Ellenberger H H, Ballanyi K, Richter D W, Feldman J L 1991 Science 254 726Google Scholar

    [2]

    Jens C, Rekling, Jack L, Feldman 1998 Annu. Rev. Physiol. 60 385Google Scholar

    [3]

    Gourévitch B, Mellen N 2014 Neuroimage 98 460Google Scholar

    [4]

    Lieske S P, Thoby-Brisson M, Telgkamp P, Ramirez J M 2000 Nat. Neurosci. 3 600Google Scholar

    [5]

    Naughton M T 2012 Thorax 67 357Google Scholar

    [6]

    Spiesshoefer J 2019 Int. J. Cardiol. 289 99Google Scholar

    [7]

    Hodgkin A L, Huxley A F 1952 J. Physiol. 117 500Google Scholar

    [8]

    Butera R J, Rinzel J, Smith J C 1999 J. Neurophysiol. 82 382Google Scholar

    [9]

    Butera R J, Rinzel J, Smith J C 1999 J. Neurophysiol. 82 398Google Scholar

    [10]

    Kosmidis E K 2004 J. Neurophysiol. 92 686Google Scholar

    [11]

    Smith J C, Abdala A P L, Koizumi H, Rybak I A, Paton J F R 2007 J. Neurophysiol. 98 3370Google Scholar

    [12]

    Rubin J E, Hayes J A, Mendenhall J L, Del Negro C A 2009 Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 106 2939Google Scholar

    [13]

    Toporikova N, Butera R J 2011 J. Comput. Neurosci. 30 515Google Scholar

    [14]

    Park C, Rubin J E 2013 J. Comput. Neurosci. 34 345Google Scholar

    [15]

    Duan L X, Yuan D D, Chen X, Meng X Y 2015 Int. J. Bifurcation Chaos 25 1550069Google Scholar

    [16]

    埃门创特 B 著 (吴莹, 刘深泉 译) 2010 神经科学的数学基础 (北京: 高等教育出版社) 第95−117页

    Ermentrout B G, Terman D H (translated by Wu Y, Liu S Q) 2010 The Mathematical Foundations of Neuroscience (Beijing: Higher Education Press) pp95−117 (in Chinese)

    [17]

    尤里 · 阿 · 库兹涅佐夫 著 (金成桴 译) 2004 应用分支理论基础 (北京: 科学出版社) 第68−104页

    Kuznetsov Y A (translated by Jin C F) 2004 Elements of Applied Bifurcation Theory (Beijing: Science Press) pp68−104 (in Chinese)

    [18]

    Izhikevich E M 2000 Int. J. Bifurcation Chaos 10 1171Google Scholar

    [19]

    Wang Y, Rubin J E 2016 J. Comput. Neurosci. 41 245Google Scholar

    [20]

    Lü Z S, Chen L N, Duan L X 2019 Appl. Math. Modell. 67 234Google Scholar

    [21]

    王付霞, 谢勇 2013 物理学报 62 020509Google Scholar

    Wang F X, Xie Y 2013 Acta Phys. Sin. 62 020509Google Scholar

    [22]

    Best J, Borisyuk A, Rubin J E, Terman D, Wechselberger M 2005 SIAM J. Appl. Dyn. Syst. 4 1107Google Scholar

    [23]

    Wang Z J, Duan L X, Cao Q Y 2018 Chin. Phys. B 27 070502Google Scholar

    [24]

    杨永霞, 李玉叶, 古华光 2020 物理学报 69 040501Google Scholar

    Yang Y X, Li Y Y, Gu H G 2020 Acta Phys. Sin. 69 040501Google Scholar

    [25]

    Morita K, Koketsu K, Kuba K 1980 Nature 283 204Google Scholar

    [26]

    Wang S Y, Ma X D, Yan F, Peng H X, Zheng C D, Bai C W 2004 China J. Mod. Med. 14 49Google Scholar

    [27]

    Goldbeter A, Dupont G 1990 Biophys. Chem. 37 341Google Scholar

    [28]

    Jouaville L S, lchas F, Holmnhamedov E L 1995 Nature 377 438Google Scholar

    [29]

    Falcke M, Hudson J L, Camacho P, Lechleiter J D 1999 Biophys. J. 77 37Google Scholar

    [30]

    施小民 2003 博士学位论文 (上海: 上海大学)

    Shi X M 2003 Ph. D. Dissertation (Shanghai: Shanghai University) (in Chinese)

    [31]

    马芬, 段利霞, 梁桐桐, 梁王娟, 赵勇 2020 动力学与控制学报 18 82Google Scholar

    Ma F, Duan L X, Liang T T, Liang W J, Zhao Y 2020 J. Dyn. Control 18 82Google Scholar

    [32]

    埃门创特 B 著 (孝鹏程, 段利霞, 苏建忠 译) 2002 动力系统仿真, 分析与动画——XPPAUT使用指南 (北京: 科学出版社) 第155−167页

    Ermentrout B (translated by Xiao P C, Duan L L, Su J Z) 2002 Simulating, Analyzing, and Animating Dynamical Systems : A Guide to XPPAUT for Researchers and Students (Beijing: Science Press) pp155−167 (in Chinese)

    [33]

    Duan L X, Liu J, Chen X, Xiao P C, Zhao Y 2017 Cogn. Neurodyn. 11 91Google Scholar

  • [1] 梁艳美, 陆博, 古华光. 利用双慢变量的快慢变量分离分析新脑皮层神经元Wilson模型的复杂电活动. 物理学报, 2022, 71(23): 230502. doi: 10.7498/aps.71.20221416
    [2] 谢盈, 朱志刚, 张晓锋, 任国栋. 光电流驱动下非线性神经元电路的放电模式控制. 物理学报, 2021, 70(21): 210502. doi: 10.7498/aps.70.20210676
    [3] 姜伊澜, 陆博, 张万芹, 古华光. 快自突触反馈诱发混合簇放电的反常变化及分岔机制. 物理学报, 2021, 70(17): 170501. doi: 10.7498/aps.70.20210208
    [4] 华洪涛, 陆博, 古华光. 兴奋性自突触引起神经簇放电频率降低或增加的非线性机制. 物理学报, 2020, 69(9): 090502. doi: 10.7498/aps.69.20191709
    [5] 郑来运, 赵秉新, 杨建青. 弱Soret效应混合流体对流系统的分岔与非线性演化. 物理学报, 2020, 69(7): 074701. doi: 10.7498/aps.69.20191836
    [6] 杨永霞, 李玉叶, 古华光. Pre-Bötzinger复合体的从簇到峰放电的同步转迁及分岔机制. 物理学报, 2020, 69(4): 040501. doi: 10.7498/aps.69.20191509
    [7] 曹奔, 关利南, 古华光. 兴奋性作用诱发神经簇放电个数不增反降的分岔机制. 物理学报, 2018, 67(24): 240502. doi: 10.7498/aps.67.20181675
    [8] 郑殿春, 丁宁, 沈湘东, 赵大伟, 郑秋平, 魏红庆. 基于分形理论的尖-板电极短空气隙放电现象研究. 物理学报, 2016, 65(2): 024703. doi: 10.7498/aps.65.024703
    [9] 王付霞, 谢勇. "Hopf/homoclinic"簇放电和"SubHopf/homoclinic"簇放电之间的同步. 物理学报, 2013, 62(2): 020509. doi: 10.7498/aps.62.020509
    [10] 何圣仲, 周国华, 许建平, 包伯成, 杨平. V2控制Buck变换器等效建模与分岔分析. 物理学报, 2013, 62(11): 110503. doi: 10.7498/aps.62.110503
    [11] 冯朝文, 蔡理, 杨晓阔, 康强, 彭卫东, 柏鹏. 单电子晶体管与金属氧化物半导体混合电路构造的一维离散混沌系统研究. 物理学报, 2012, 61(8): 080503. doi: 10.7498/aps.61.080503
    [12] 张鲲, 张扬, 查晓明, 熊一, 彭光强, 樊友平. 交直交型机车的高频谐波混沌分析. 物理学报, 2012, 61(20): 200512. doi: 10.7498/aps.61.200512
    [13] 李向红, 毕勤胜. 铂族金属氧化过程中的簇发振荡及其诱发机理. 物理学报, 2012, 61(2): 020504. doi: 10.7498/aps.61.020504
    [14] 胡文, 赵广浩, 张弓, 张景乔, 刘贤龙. 时标正弦动力学方程稳定性与分岔分析. 物理学报, 2012, 61(17): 170505. doi: 10.7498/aps.61.170505
    [15] 季颖, 毕勤胜. 高维广义蔡氏电路中的快慢动力学行为及其分岔分析. 物理学报, 2012, 61(1): 010202. doi: 10.7498/aps.61.010202
    [16] 张立森, 蔡理, 冯朝文. 约瑟夫森结中周期解及其稳定性的解析分析. 物理学报, 2011, 60(3): 030308. doi: 10.7498/aps.60.030308
    [17] 古华光, 朱洲, 贾冰. 一类新的混沌神经放电的动力学特征的实验和数学模型研究. 物理学报, 2011, 60(10): 100505. doi: 10.7498/aps.60.100505
    [18] 张晓芳, 陈章耀, 毕勤胜. 耦合电路中的复杂振荡行为分析. 物理学报, 2009, 58(5): 2963-2970. doi: 10.7498/aps.58.2963
    [19] 韩修静, 江波, 毕勤胜. 快慢Lorenz-Stenflo系统分析. 物理学报, 2009, 58(7): 4408-4414. doi: 10.7498/aps.58.4408
    [20] 李 明, 马西奎, 戴 栋, 张 浩. 基于符号序列描述的一类分段光滑系统中分岔现象与混沌分析. 物理学报, 2005, 54(3): 1084-1091. doi: 10.7498/aps.54.1084
计量
  • 文章访问数:  4059
  • PDF下载量:  71
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2021-01-14
  • 修回日期:  2021-02-17
  • 上网日期:  2021-06-17
  • 刊出日期:  2021-06-20

/

返回文章
返回