Equação de Fitzhugh-Nagumo: mudanças entre as edições
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* A etapa de despolarização(crescimento) é brusca e varia mais rapidamente que a repolarização(decaimento); | * A etapa de despolarização(crescimento) é brusca e varia mais rapidamente que a repolarização(decaimento); | ||
* O período que contém a repolarização e hiperpolarização da membrana é chamado período refratário, e se caracteriza por não permitir que ocorra nenhum disparo até que a membrana atinja o potencial de repouso. | * O período que contém a repolarização e hiperpolarização da membrana é chamado período refratário, e se caracteriza por não permitir que ocorra nenhum disparo até que a membrana atinja o potencial de repouso. | ||
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===Ideia Fundamental=== | |||
==Método de Crank-Nicolson== | ==Método de Crank-Nicolson== |
Edição das 15h10min de 1 de abril de 2021
Grupo: Bernardo Boatini, Murilo Kessler Azambuja e Natália Ferrazzo
O objetivo deste trabalho é implementar e estudar a dinâmica do modelo FitzHungh-Nagumo, e das equações que o compõem, para potenciais de ação em células e tecidos excitáveis. O método computacional utilizado para resolver os problemas e implementar o modelo foi o FTCS (Forward Time Centered Space) e o método de Crank-Nicolson.
Potencial de Ação em Neurônios
A células vivas são sistemas eletricamente sensíveis, ou seja, podem reagir a estímulos elétricos. Isso se dá devido ao fato de que substâncias carregadas estão naturalmente vinculadas a seus processos internos de interação com o ambiente, principalmente por intermédio de canais iônicos e proteínas transmebrana como, por exemplo, a Bomba de Sódio e Potássio(Bomba Na⁺/K⁺ ATPase)[1].
Naturalmente todas as células vivas possuem um potencial de repouso(PR) elétrico, ou seja, uma diferença de potencial elétrico, em relação ao meio(cerca de 0,1); mantida por um equilíbrio químico de concentração de íons dentro e fora da membrana plasmática.
Existem células que reagem estímulos elétricos apenas reestabelecendo o PR original por transporte passivo(sem gasto de energia) através da membrana, e estas são ditas células não-excitáveis.
Por outro lado, existem células que sob a ação do mesmo estímulo produzem um tipo de resposta bem característica: potencial de ação(PA); um pulso elétrico intenso(capaz de inverter a polarização do Potencial de Membrana) que se propaga ao longo da membrana da célula, sustentado por uma cadeia de transportes ativos(com gasto de energia) e que não decai ao longo do tempo e espaço; a esse tipo de células damos o nome de excitáveis[1].
Os Neurônios são as células excitáveis do tecido nervoso(que constituem o encéfalo e medula espinhal, gânglios e nervos do reino animal) e com já vimos são capazes de gerar PA. Um potencial de ação pode assumir diversos formatos, mas ao longo do axônio(Figura 1) de um neurônio eles tendem a uma curva como a da Figura 2.
Olhando para Figura 2 vemos alguns aspectos importantes:
- O potencial de ação necessita de um estímulo mínimo(limiar) para ser ativado, abaixo desse valor o estímulo decai como em uma célula não excitável;
- Acima desse limiar a célula segue o principio de "Tudo ou Nada", ou seja, assume o valor máximo possivel dentro de sua capacidade, independente do estímulo aplicado;
- A etapa de despolarização(crescimento) é brusca e varia mais rapidamente que a repolarização(decaimento);
- O período que contém a repolarização e hiperpolarização da membrana é chamado período refratário, e se caracteriza por não permitir que ocorra nenhum disparo até que a membrana atinja o potencial de repouso.
Modelo
Ideia Fundamental
Método de Crank-Nicolson
(explicar o método --> Natália)
Equação de Nagumo Difusiva 1D
(aplicar o método na equação e testar estabilidade --> Natália)
Método FTCS
(explicar o método --> Murilo)
Equação de Recuperação 1D
(aplicar o método na equação e testar estabilidade --> Murilo))
Sistema FitzHung-Nagumo 2D
(aplicar o método na equação e testar estabilidade --> Bernardo))
Referências
- 1. Jorge A. Quillfeldt,"ORIGEM DOS POTENCIAIS ELÉTRICOS DAS CÉLULAS NERVOSAS"
- 2. Eugene M. Izhikevich and Richard FitzHugh, "FitzHugh-Nagumo model"
- 3. Gabriel Perry Natanni Garcia, "NUMERICAL SIMULATION OF THE NAGUMO EQUATION BY FINITE DIFFERENCEMETHOD"
- 4. Binbin Xu, Stéphane Binczak, Sabir Jacquir, Oriol Pont, Hussein Yahia "Parameters Analysis of FitzHugh-Nagumo Model for a Reliable Simulation"