H H神经元模型
Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998
HH神经元模型
摘要：运用Fortran等软件凭借计算物理的知识进行HH神经系统模型模拟，进而了解神经细胞的一些运行机制及其特性。
关键词：HH神经系统模型；电流刺激；频率；离子个数；应激反应
1. 引言
1952年Hodgkin和Huxley连续发表了四篇描述神经传导实验与模型的论文。他们利用Cole发明的电压钳位技术获得了乌贼轴突电生理活动的大量实验数据，并在这些数据的基础上推导出一个采用四维非线性微分方程系统描述的数学模型，称为Hodgkin-Huxley模型。该模型能够准确的解释实验结果，量化描述了神经元细胞膜上电压与电流的变化过程。对Hodgkin-Huxley模型的研究主要分为两个方向：一方面是实验研究，通过改进实验手段获取精确数据，对Hodgkin-Huxley模型中的某些环节赋予更切合实验现象的数学表达形式；或是对神经元以外的其他组织器官进行实验，推导出心肌等不同细胞中Hodgkin-Huxley模型的形式与参数。另一方面则是对Hodgkin-Huxley模型本身的数学分析。当前对Hodgkin-Huxley 模型的分岔现象研究主要采用数值计算方法，选取不同生理参数探寻其变化时对系统的动态影响，取得了一定成果。对一些疾病的治病原理有了进一步的认识。
2. HH神经系统模型
2.1脑细胞的HH模型概述
脑细胞神经元具有可激励性。可激励性是当介质受到小扰动时，介质很快恢复到平衡态（静态); 但当扰动超过某一阈值时，介质将有一个快速又陡峭的响应，呈现激发状态.。Hodgkin-Huxley模型可对脑细胞一些性质进行数值模拟。
寻找起振阈值
只有当电流I刺激达到一定值时，即当扰动超过某一阈值时，介质将有一个快速又陡峭的响应，呈现激发状态.。假设当V>=55时算是达到激发状态，在全部时间内给予直流刺激，通过编程寻找起振阈值。
图1 无刺激时的图像
图2 I=时的图像
图3 I=时的图像
图4 I=时的图像
可以看出真正的起振阈值为I=，在I<时细胞达不到激发状态或即使达到激发状态也很快恢复到静息电位。
2.3不同刺激下的电压图
研究不同刺激强度下神经元膜电势的变化，并通过结果理解可激发系统的响应特性。
如果刺激给的是一个短暂的脉冲电流，则图像如图5所示：
图5 一个脉冲刺激的图像
如果刺激给的是分段的直流刺激（如图6所示），则相应的图像如图7所示。
图6 分段的直流刺激
图7 分段的直流刺激下电压情况3. 电流刺激和相关量关系
直流刺激强度和神经元发放频率之间的关系。
针对不同的刺激强度，神经元的发放频率也会随之变化。由图7可以大致猜想神经元发放频率应该随着直流刺激强度的增加而加快。具体结果如图8所示：
图8 直流刺激强度和神经元发放频率之间关系
从图8可以明显看出神经元发放频率应该随着直流刺激强度的增加而加快，验证了上述的猜想。
一个动作电势过程中的通过单位面积细胞膜的钠离子总数目
在一个动作电势过程中，为了维持细胞内的电荷平衡以及钠离子和钾离子的平衡，钠离子和钾离子分别通过钠离子通道和钾离子通道与细胞外的离子进行交换，此过程中伴随着钠离子的流入和流出，最后使细胞回到静息电位。当电流刺激I=8时，一个动作电势过程中的通过单位面积细胞膜的钠离子总数目
为个。图9为电流刺激与一个动作电势过程中的通过单位面积细胞膜的钠离子总数目关系图。
图9 一个动作电势过程中的通过单位面积细胞膜的钠离子总数目与刺激电流的关系
从图9可以看出当电流强度达到一定强度一个动作电势过程中的通过单位面积细胞膜的钠离子总数目将趋近稳定。神经元细胞内的钠离子数目是有限的，只会对一定范围内的刺激作出合理的反应，但刺激过大时神经元就会收到一定的损伤，相对变得迟钝，因此一个动作电势过程中的通过单位面积细胞膜的钠离子总数目将趋近稳定，符合趋利避害的原则。
课题小拓展
神经元受到不同大小直流电流刺激时，神经元要对外来的不同刺激做出不同的反应，在动作电位过程中神经元会放出不同数量的钠离子和钾离子，这样其相应的电位平衡位置、峰值、最低值以及神经元发放频率发生一些变化，只有这样才能更好地避免外界带来的伤害，最大可能地维持细胞的内环境的稳定，保持细胞活性。因为当直流电流刺激I大于等于阈值时就会产生动作电位，因此寻找平衡电位与直流电流刺激的关系是比较难办的，于是下面就只给出电位峰值及最低值与直流电流刺激的关系。
图10 电位峰值与直流电流刺激的
关系
图11 电位谷值与直流电流刺激
的
关系
由图10和图11可以看出当直流电流刺激增大增大时，增大时电位峰值会不断降低，而电位最低值（谷值）会不断升高，细胞的电压变化会越来越小。
4.现实联系
运用HH神经系统模型Britton闸门控制环路数学模型,从神经元电位发放的角度模型考察四种疼痛的区别,在每种情况中,通过刺激参数的改变,详细阐述闸门控制环路中外界疼痛信息在神经疼痛通路中的传导,包括神经元的动作电位、平均发放率以及ISI,并通过图形来说明闸门控制环路对不同程度外界疼痛刺激所呈现的不同发应.再对T 神经元MFR值进行分析,得出疼痛的不同来源。此外运用HH神经系统模型还可以知道针灸等过程。运用类比的思想可以将HH神经系统模型运用于自动控制过程，比如：假设可以讲HH神经系统模型运用于闸门放水过程，可以将下游需水情况和上游降雨情况看成影响因数，下游需水情况和上游降雨就相当于刺激I，每当I达到阈值则会影响开闸的次数，即放水的频率。
5.实验感想和总结
通过以上的研究，得到了直流刺激强度和神经元发放频率之间的关系，一个动作电势过程中的通过单位面积细胞膜的钠离子总数目与直流刺激强度以及电位峰值及最低值与直流电流刺激的关系，了解到了HH神经系统模型的一些性质。由于神经细胞具有一定的应激性和适应性，外来刺激不应过大，当外来刺激过大时就会导致细胞受到损害，进而影响其正常的功能，更甚者当外来刺激大于神经元能够承受的范围时，细胞将死亡。
参考文献
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[8] 李会艳. 神经系统的非线性动力学分析与控制[D]. 天津：天津大学, 2006
一、神经元 （一）神经元的形态结构神经元由胞体和突起两部分组成。胞体包括细胞膜、细胞质和细胞核三部分，突起分树突和轴突(图2-21)。 1.胞体是神经元的营养和代谢中心，形态多样化，有圆形、锥体形、梭形和星形等，胞体主要位于大脑和小脑的皮质、脑干和脊髓的灰质以及神经节内。①细胞膜：为单位膜，具有感受刺激、处理信息、产生和传导神经冲动的功能。②细胞质：除一般细胞器外，还有尼氏体和神经原纤维两种特有的结构。尼氏体（Nissl body）：为强嗜碱性的斑状或颗粒状，轴丘处无尼氏体。神经原纤维（neurofibril ）在HE染色片上不能分辨，在镀银染色片中，神经原纤维被染成棕黑色，呈细丝状，交错排列成网，并伸入到树突和轴突内。 图2-21 神经元的模式图图图2-22 各类神经元的形态结构模式图 它们除了构成神经元的细胞骨架外，还与营养物质、神经递质及离子运输有关。③细胞核：大而圆，位于细胞中央，核仁明显。 2.突起为胞体局部胞膜和胞质向表面伸展形成突起，可分为树突和轴突两种。①树突：每个神经元有一至数个树突，较粗短，形如树枝状，树突内的胞质结构与胞体相似，在其分支上又有许多短小的突起，称树突棘。树突的功能主要是接受刺激。树突和树突棘极大地扩大了神经元的表面积。②轴突：每个神经元只有一个轴突，细而长，长者可达1米以上。胞体
发出轴突的部位常呈圆锥形，称轴丘。轴丘及轴突内无尼氏体。轴突末端分支较多，形成轴突终末。轴突的功能主要是传导神经冲动和释放神经递质。 （二）神经元的分类神经元数量宠大，形态和功能各不相同，一般按其形态及功能分类如下： 1.按神经元突起的数量分类(图2-22) （1）多极神经元从胞体发出一个轴突和多个树突，是人体中最多的一种神经元，如脊髓前角的运动神经元。（2）双极神经元：从胞体两端分别发出一个树突和一个轴突,如视网膜内的双极神经元。（3）假单极神经元：从胞体发生一个突起，但在离胞体不远处即分为两支，一支伸向中枢神经系统，称中枢突(相当于轴突)，另一支伸向周围组织和器官内的感受器，称周围突(相当于树突)。 2. 按神经元的功能分类（1）感觉神经元：又称传入神经元，多为假单极神经元，分布于脑神经节、脊神经节内。（2）中间神经元：又称联络神经元，主要为多极神经元，介于感觉神经元和运动神经元之间。（3）运动神经元：又称传出神经元，多为多极神经元，主要分布于大脑皮质和脊髓前角。
2010年全国研究生数学建模竞赛C题 神经元的形态分类和识别 大脑是生物体内结构和功能最复杂的组织，其中包含上千亿个神经细胞（神经元）。人 类脑计划（Human Brain Project, HBP）的目的是要对全世界的神经信息学数据库建立共 同的标准，多学科整合分析大量数据，加速人类对脑的认识。 作为大脑构造的基本单位，神经元的结构和功能包含很多因素,其中神经元的几何形态 特征和电学物理特性是两个重要方面。其中电学特性包含神经元不同的电位发放模式；几何 形态特征主要包括神经元的空间构象，具体包含接受信息的树突，处理信息的胞体和传出信 息的轴突三部分结构。由于树突，轴突的的生长变化，神经元的几何形态千变万化。电学特 性和空间形态等多个因素一起，综合表达神经元的信息传递功能。 (1a) (1b) (1c) 图1，(1a) 鼠中海马的CA1锥体神经元. (1b) 关键位置: D, 树突; S, 胞体; AH, 轴突的开始阶段轴丘; A,轴突; T,轴突末端. 树突的类型: e, 单个树突的等价圆柱体; a, 树突顶端; b, 树突基端; o, 树突倾斜. 树突的水平: (p)最近端, (m) 中间端, 和(d) 最远端-相对细胞胞体. (1c)神经元局部形态的简单几何特征：D树干直径，T顶端直径，L树干长度，△A树干锥度，R分支比例(前后分支的长度关系)，ν分支幂律(前后分支的直径关系)，α分支角度.
对神经元特性的认识，最基本问题是神经元的分类。目前，关于神经元的简单分类法主要有：（1）根据突起的多少可将神经元分为多极神经元；双极神经元和单极神经元。（2）根据神经元的功能又可分为主神经元，感觉神经元，运动神经元和中间神经元等。主神经元的主要功能是输出神经回路的信息。例如大脑皮层的锥体神经元，小脑皮层中的普肯野神经元等。感觉神经元，它们接受刺激并将之转变为神经冲动。中间神经元，是介于感觉神经元与运动神经元之间起联络作用的。运动神经元，它们将中枢发出的冲动传导到肌肉等活动器官。不同组织位置，中间神经元的类别和形态，变化很大。动物越进化，中间神经元越多，构成的中枢神经系统的网络越复杂。 如何识别区分不同类别的神经元，这个问题目前科学上仍没有解决。生物解剖区别神经元主要通过几何形态和电位发放两个因素。神经元的几何形态主要通过染色技术得到，电位发放通过微电极穿刺胞内记录得到。利用神经元的电位发放模式区分神经元的类别比较复杂，主要涉及神经元的Hodgkin-Huxley模型和Rall 电缆模型的离散形式(神经元的房室模型)。本问题只考虑神经元的几何形态，研究如何利用神经元的空间几何特征，通过数学建模给出神经元的一个空间形态分类方法，将神经元根据几何形态比较准确地分类识别。 神经元的空间几何形态的研究是人类脑计划中一个重要项目, https://www.doczj.com/doc/c413311091.html,包含大量神经元的几何形态数据等,现在仍然在不断增加，在那里你们可以得到大量的神经元空间形态数据，例如附录A和附录C。对于神经元几何形态的特征研究这个热点问题，不同专家侧重用不同的指标去刻画神经元的形态特征，例如图1、下面给出的神经元的粗略空间刻画以及附录A和附录C用标准的A.SWC 格式给出的刻画。你们需要完成的任务是：（1）利用附录A中和附录C样本神经元的空间几何数据，寻找出附录C中5类神经元的几何特征（中间神经元可以又细分3类），给出一个神经元空间形态分类的方法。
H H神经元模型 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998
HH神经元模型 摘要：运用Fortran等软件凭借计算物理的知识进行HH神经系统模型模拟，进而了解神经细胞的一些运行机制及其特性。 关键词：HH神经系统模型；电流刺激；频率；离子个数；应激反应 1. 引言 1952年Hodgkin和Huxley连续发表了四篇描述神经传导实验与模型的论文。他们利用Cole发明的电压钳位技术获得了乌贼轴突电生理活动的大量实验数据，并在这些数据的基础上推导出一个采用四维非线性微分方程系统描述的数学模型，称为Hodgkin-Huxley模型。该模型能够准确的解释实验结果，量化描述了神经元细胞膜上电压与电流的变化过程。对Hodgkin-Huxley模型的研究主要分为两个方向：一方面是实验研究，通过改进实验手段获取精确数据，对Hodgkin-Huxley模型中的某些环节赋予更切合实验现象的数学表达形式；或是对神经元以外的其他组织器官进行实验，推导出心肌等不同细胞中Hodgkin-Huxley模型的形式与参数。另一方面则是对Hodgkin-Huxley模型本身的数学分析。当前对Hodgkin-Huxley 模型的分岔现象研究主要采用数值计算方法，选取不同生理参数探寻其变化时对系统的动态影响，取得了一定成果。对一些疾病的治病原理有了进一步的认识。 2. HH神经系统模型 2.1脑细胞的HH模型概述 脑细胞神经元具有可激励性。可激励性是当介质受到小扰动时，介质很快恢复到平衡态（静态); 但当扰动超过某一阈值时，介质将有一个快速又陡峭的响应，呈现激发状态.。Hodgkin-Huxley模型可对脑细胞一些性质进行数值模拟。 寻找起振阈值
神经元是神经系统的结构和功能的基本单位。它有突起，突起可延伸至全身各器官和组织中，突起分为树突和轴突。一个神经元有轴突，可以把兴奋从胞体传送到另一个神经元或其他组织，但是有许多树突以接受刺激并将兴奋传入细胞体。一个细胞体是细胞含核的部分，其形状大小有很大差别，直径约4～120微米，位可以把兴奋从胞体传送到另一个神经元或其他组织，于神经节、和中枢神经中。细胞核大而圆，位于细胞体中央，染色质少，核仁明显。 结构 一胞体：胞体（soma）在于脑和脊髓的灰质及神经节内，其形态各异，常见的形态为星形、锥体形、梨形和圆球形状等。胞体大小不一，直径在5～150μm之间。胞体是神经元的代谢和营养中心。胞体的结构与一般细胞相似，有细胞质、细胞核、细胞膜、和核仁组成。 1细胞膜：细胞膜是细胞体和突起表面的膜除突触部位的胞膜有特殊的结构外，大部分胞膜为单层膜结构。神经细胞膜的特点是一个敏感而易兴奋的膜。在膜上有各种受体（receptor）和离子通道（ionic chanel），二者各由不同的膜蛋白所构成。形成突触部分的细胞膜增厚。膜上受体可与相应的化学物质神经递质结合。当受体与乙酰胆碱递质或γ-氨基丁酸递质结合时，膜的离子通透性及膜内外电位差发生改变，胞膜产生相应的生理活动：兴奋或抑制。
2细胞核：多位于神经细胞体中央，大而圆，异染色质少，多位于核膜内侧，常染色质多，散在于核的中部，故着色浅，核仁l～2个，大而明显。细胞变性时，核多移向周边而偏位。 3细胞质：细胞质位于细胞核周围。又称核周体（perikaryon）其中含有发达的高尔基体滑面内质网，丰富的线粒体，尼氏体及神经原纤维，还含有溶酶体等。 A>尼氏体（Nissl body）: 。它分布在核周体和树突内，而轴突起始段的轴丘和轴突内均无。依神经元的类型和不同生理状态，尼氏体的数量、形状和分布也有所差别。典型的如脊髓前角运动神经元，尼氏体数量最多，呈斑块状，分散于神经原纤维之间，有如虎皮样花斑，故又称虎斑小体。神经活动所儒的大量蛋白质主要在尼氏体合成，再流向核内、线粒体和高尔基复合体。当神经元损伤或中毒时，均能引起尼氏体减少,乃至消失。若损伤恢复除去有害因素后，尼氏体又可恢复。因此，尼氏体的形态结构可作为判定神经元功能状态的一种标志。 B>神经原纤维：在细胞质内存在直径为2～3μm的丝状纤维结构，在细胞体内交织成网，并向树突和轴突延伸，可达到突起的未消部位。它的功能主要是构成神经细胞的骨架和参与物质的运输。它有神经丝、微管、微丝，这三种纤维组成。 C>脂褐素（lipofuscin）：常位于大型神经无核周体的一侧，呈棕黄色颗粒状，随年龄增长而增多，经电镜和组织化学证实为次级溶酶体形成的残余体（residual body），其内容物为溶酶
神经元的结构、分类和功能: 神经系统的细胞构成包括两类细胞：神经细胞和神经胶质细胞，一般将神经细胞称作神经元（neuron），被认为是神经系统行使功能、信息处理最基本的单位。而胶质细胞则主要起支持、营养和保护的作用，但随着人们积累知识的增加，逐渐发现胶质细胞也能够行使一些特殊的生理功能。 在人类的中枢神经系统中约含有1011个神经元，其种类很多，大小、形态以及功能相差很大，但它们也具有一些共性，例如突起。我们以运动神经元为例介绍神经元的典型结构，如图2-37所示。与一般的细胞一样，神经元也是由细胞膜、细胞核、细胞质组成的胞体（cell body）和一些突起（neurite）构成的。胞体为代谢和营养的中心，直径大小在μm级别。除胞体外，与神经元行使功能密切相关的结构是各种各样的特异性突起，也称为神经纤维。其中自胞体一侧发出、较细长的圆柱形突起为轴突（axon），每个运动神经元一般只有一个轴突，其功能是信息的输出通道，代表着神经元的输出端；同时还可以借助轴浆进行物质的运输，主要包括由胞体合成的神经递质、激素以及内源性的神经营养物质，这种运输称为轴浆运输。轴突从胞体发出的部位呈椎状隆起，称为轴丘（axon hillock），并逐渐变细形成轴突的起始段（initial segmeng），这一部分的功能及其重要，它是神经元产生冲动的起始部位，并随后继续沿着轴突向外传导。轴突通常被髓鞘（myelin）包裹，但并非是完全的将其包裹，而是分段包裹，髓鞘之间裸露的地方为郎飞结（node of Ranvier），其上含有大量的电压门控钠离子通道。轴突末梢（aoxn terminal）膨大的部分称为突触小体（synaptic knob），这是信息在某个神经元传递的终点，它能与另一个神经元或者效应器细胞相接触，并通过突触结构（synapse）进行信息的传递。 神经元中另一类重要的突起为树突（dendritic），一般是从胞体向外发散和延伸构成，数量较多，由于与树枝的分布类似而得名，是神经元进行信息接收的部位。树突表面长出的一些小的突起称为树突棘（dendritic spine），数目不等，它们的大小、形态数量与神经元发育和功能有关。当神经元活动较为频繁时，树突棘的数量和形状会发生相应的变化，是神经元可塑性研究的重要方面。轴突和树突的作用反映了功能两极分化的基本原理。
HH神经元模型 摘要：运用Fortran等软件凭借计算物理的知识进行HH神经系统模型模拟，进而了解神经细胞的一些运行机制及其特性。 关键词：HH神经系统模型；电流刺激；频率；离子个数；应激反应 1. 引言 1952年Hodgkin和Huxley连续发表了四篇描述神经传导实验与模型的论文。他们利用Cole发明的电压钳位技术获得了乌贼轴突电生理活动的大量实验数据，并在这些数据的基础上推导出一个采用四维非线性微分方程系统描述的数学模型，称为Hodgkin-Huxley 模型。该模型能够准确的解释实验结果，量化描述了神经元细胞膜上电压与电流的变化过程。对Hodgkin-Huxley模型的研究主要分为两个方向：一方面是实验研究，通过改进实验手段获取精确数据，对Hodgkin-Huxley模型中的某些环节赋予更切合实验现象的数学表达形式；或是对神经元以外的其他组织器官进行实验，推导出心肌等不同细胞中Hodgkin-Huxley模型的形式与参数。另一方面则是对Hodgkin-Huxley模型本身的数学分析。当前对Hodgkin-Huxley模型的分岔现象研究主要采用数值计算方法，选取不同生理参数探寻其变化时对系统的动态影响，取得了一定成果。对一些疾病的治病原理有了进一步的认识。 2. HH神经系统模型 2.1脑细胞的HH模型概述 脑细胞神经元具有可激励性。可激励性是当介质受到小扰动时，介质很快恢复到平衡态（静态); 但当扰动超过某一阈值时，介质将有一个快速又陡峭的响应，呈现激发状态.。Hodgkin-Huxley模型可对脑细胞一些性质进行数值模拟。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - - = - - = - - = + - - - - - - = - - n V n V dt dn h V h V dt dh m V m V dt dm I V V V dt dV n n h h m m app k K Na na L L m E n g E h m g E g C ) ( ) 1)( ( ) ( ) 1)( ( ) ( ) 1)( ( ) ( ) ( ) ( 4 3 β α β α β α 310/)3.6( 10 /) 35 ( 20 /) 65 ( 18 /) 65 ( 10 /) 40 ( 80 /) 65 ( 10 /) 55 ( 1 1 07 .0 4 1 ) 40 (1.0 125 .0 1 ) 55 ( 01 .0 - + - + - + - + - + - + - = ? = ? ? = ? ? = - + ? = ? ? = - + ? = + T V h V h V m V m V n V n e e e e e e V V ? ? ? ? ? ? ? β α β α β α
第2章基本的神经元及其学习规则 本章先介绍了大脑神经元的组成及神经元之间的信息传递过程，在此基础上给出了简化的神经元数学模型，并讨论了神经元模型中基函数和激活函数的类型。然后讨论了单个神经元的学习规则，包括Widrow-Hoff学习规则、Hebb学习规则、δ学习规则等。由于单个神经元能力有限，设置不能解决异或问题，而多个神经元可以轻而易举地解决这一问题，我们引入了神经网络的概念，并介绍了常用的神经网络结构。 2.1 神经元模型 2.1.1 大脑神经细胞 1）神经细胞组成 神经细胞又称为神经元（neuron），是大脑神经组织的主要成分。大脑神经元的数量庞大，形态多样，结构复杂。大脑神经元在生理上具有感受刺激、传导冲动和产生反应等功能。 神经元包括胞体和突起两部分，其中突起又分轴突和树突两种。 (1)胞体 神经元的胞体（soma）在于脑和脊髓的灰质及神经节内，是神经元的代谢和营养中心。胞体的结构与一般细胞相似，有核仁、细胞膜、细胞质和细胞核。其中细胞膜是一个敏感而易兴奋的膜，在膜上有各种受体（receptor）和离子通道（ionic chanel）。形成突触部分的细胞膜增厚。膜上受体可与相应的化学物质神经递质结合，使膜的离子通透性及膜内外电位差发生改变，从而使胞膜产生相应的生理活动：兴奋或抑制。 (2)突起 神经元的突起是神经元胞体的延伸部分，由于形态结构和功能的不同，可分为树突和轴突 ①树突（dendrite） 树突是从胞体发出的一至多个突起，呈放射状。靠近胞体部分较粗，经反复分支而变细，形如树枝状。树突具有接受刺激并将冲动传入细胞体的功能。 ②轴突（axon） 轴突是一根长神经纤维，其主要功能是将神经冲动由胞体传至其他神经元。轴突传导神经冲动的起始部位是在轴突的起始段，沿轴膜进行传导。每个神经元只有一根轴突。 (3)突触 神经元与神经元之间之间的连接点，称为突触（synapse）。它是神经元之间的传递信息关键性结构。突触可分两类，即化学性突触（chemical synapse）和电突触（electrical synapsse）。 ①化学性突触 １
首页> 实验材料和方法> 神经元标记物 神经元标记物 1. Patima Tanapat Ph. D. patima dot tanapat at gmail dot com Princeton, New Jersey, United States 译者 1. 王秀英博士 mary at labome dot com 美国新泽西州普林斯顿合原研究有限责任公司(Synatom Research) DOI 日期 更新: 2013-10-19; 原始版: 2013-06-05 引用 实验材料和方法2013;3:196 简介 神经元是大脑的基本信号组件。因此，一切尝试从整体上了解大脑是如何工作的基本组成部分都要从研究功能不同的各类型神经细胞开始。为此，免疫组化标记已逐渐成为神经科学家最有价值的工具之一。利用各种细胞组分的抗体，研究者能够识别表达神经细胞表型的细胞，而且，就其形态特征和特定蛋白表达收集信息。 在下面的章节中，将讨论可以区分不同神经元细胞类型的方法。此外，由于能够将神经元和其他类型脑细胞区分开来非常重要，也会简要描述这些其他类型细胞。最后，免疫组织化学作为一种工具用于检验神经元群也会有讨论，重点介绍最常用的标记，以及在选择一个标记为一个特定的研究对象时一些关键的考虑因素。 大脑的细胞 神经元 神经元由四个不同形态的部分构成：细胞体（躯干）、树突、轴突和突触前末梢。这些高度特化的细胞结构使它们能够传播电信号或动作电位，是神经元之间通信的基础。细胞体是细胞代谢的中心。它包含含有细胞DNA的细胞核和其他细胞器。从细胞体延伸出两种突起。第一种类型，称为树突，接收传入的信号，而第二种类型，轴突，输出传出的信号。通常情况下，神经元有多个树突。每个树突反过来又都可以包含成千上万的棘状突起，是从其他神经元的轴突输入信号的节点。（应该指出的是轴突也可能突触于胞体或轴突上，尽管这种现象并不常见。）轴突从细胞体上叫做轴突丘的区域延伸出来，负责动作电位的传播。它最终会分为几个分支，终止于突触。尽管突触被说成是神经元之间的接触点，但细胞之间并不互相接触，而是由称为突触间隙的结构分隔开来。在每个轴突分支的末端是突触前末端，其中包含充满神经递质的囊泡。当一个动作电位到达终端，囊泡的内容物被释放到突触间隙从而与突触后细胞的进行化学通讯。 神经胶质细胞 除了神经元，大脑也包含另一类称为神经胶质细胞的细胞。神经胶质细胞为神经元提供结构和代谢支持。它们大致可分为胶质细胞和小胶质细胞两大类。胶质细胞在生理条件下存在于发育和成年阶段。胶质细胞有四大类：星形胶质细胞、少突胶质细胞、室管膜细胞、放射状胶质细胞。星形胶质细胞支持和滋养脑细胞。它们保持了细胞外的离子平衡，为血管内皮细胞提供生化支持，并协助维持血-脑屏障。少突胶质细胞负责生成和长期维护，髓鞘能够隔
神经元 如图所示 a1~an为输入向量的各个分量 w1~wn为神经元各个突触的权值 b为偏置 f为传递函数，通常为非线性函数。以下默认为hardlim() t为神经元输出 数学表示 t=f(WA'+b) W为权向量 A为输入向量，A'为A向量的转置 b为偏置 f为传递函数 可见，一个神经元的功能是求得输入向量与权向量的内积后，经一个非线性传 递函数得到一个标量结果。 单个神经元的作用：把一个n维向量空间用一个超平面分割成两部分（称之为 判断边界），给定一个输入向量，神经元可以判断出这个向量位于超平面的哪 一边。 该超平面的方程: Wp+b=0 W权向量 b偏置 p超平面上的向量 2基本特征 人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它 是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。人工神经网络具有四个基本特征： （1）非线性非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一 种非线性 人工神经网络 关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储 容量。
（2）非局限性一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整 体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、 相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是 非局限性的典型例子。 （3）非常定性人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不 但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身 也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。 （4）非凸性一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函 数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性。人工神经网络中，神经元处理单元可表示不同的对象，例如特征、字母、概念，或者一些有意义的抽象模式。网络中处理单元的类型分为三类：输入单元、输 出单元和隐单元。输入单元接受外部世界的信号与数据；输出单元实现系统处 理结果的输出； 由系统外部观察的单元。神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度，信息 的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理，其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能，并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统 的信息处理功能。它是涉及神经科学、思维科学、人工智能、计算机科学等多 个领域的交叉学科。 人工神经网络是并行分布式系统，采用了与传统人工智能和信息处理技术完全 不同的机理，克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信 息方面的缺陷，具有自适应、自组织和实时学习的特点。 3.网络模型 人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。目前，已有近40种神经网络模型，其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。根据连接的拓扑结构，神经网 络模型可以分为： 人工神经网络 前向网络 网络中各个神经元接受前一级的输入，并输出到下一级，网络中没有反馈，可 以用一个有向无环路图表示。这种网络实现信号从输入空间到输出空间的变换，
新生大鼠大脑皮质神经元原代培养方法的建立及其活性鉴定新生大鼠大脑皮质神经元原代培养方法的建立及其活性鉴定 11 21 1 培养器皿的预处理: 包被D -多聚赖氨酸: 将无菌处理的血盖片放入 24孔聚乙烯培养板( Falcon) 或直径为35mm 的塑料培养皿( Falcon) 内, 在培 养前24 小时用终浓度为50Lg/ ml 的多聚赖氨酸50Ll/ cm2 包被血盖片及培养 皿各孔, 37e 5% CO2 孵箱孵育过夜。临用前吸弃D- 多聚赖氨酸液, HBSS 液清洗2 次即可使用。 1.大鼠大脑皮质神经元的分离及培养 2大鼠大脑皮质神经元的形态学观察 光学显微镜: 细胞接种后, 每天在倒置相差显微 镜下观察神经细胞的生长情况, 拍照记录。 台盼蓝染色计数活细胞取0.1 mL 的体积分数为0.4% 台盼蓝加到0.9mL 细胞悬液中, 充分混匀后立即滴加到血球计数板上并分别计数未染色的细胞数(活细胞) 及染色的细胞数(死细胞)。用台盼蓝染细胞时, 活细胞拒染, 死细胞可摄取染料。计算公式: 每mL原液的细胞数= 4个大方格的细胞总数/4 X 104X稀释倍数。 3-1神经元的免疫细胞化学鉴定 Dapi + NF 3-2大脑皮质神经元纯度的鉴定( Nissl. s 染色) 将细胞爬片的小玻片用0. 01 mo l/ L 的PBS 漂洗, 40 g/ L 多聚甲醛固定, 再用10 g/ L 甲苯胺蓝染色, 梯度酒精( 70%、80% 、95% 、100%) 分色, 置倒置相差显微镜下, 随机观察并计数30 个视野( 目镜10 @ , 物镜20 @ , 框面积0. 3 mm2) 内的神经细胞数。连续观察10 d, 并拍照记录。 神经元比例( % ) = NF阳性细胞数/DAPI(+) 星形胶质细胞比例( % ) = GFAP阳性细胞数/DAPI(+) 鉴定②NF 荧光免疫细胞化学染色 : 神经丝( neurofilaments, NF) 蛋白是构成神经轴突和树突的主要结构成分 , 在中枢和外周神经系统的神经元细胞核周、特别是轴突有表达, 也是神经元特异性标志物之一。固定后的细胞用PBS 洗 2 遍 , 每次 5min,0.4%triton X- 100作用 20min, PBS洗 3 遍, 山羊封闭血清封闭 30min, 加 NF 单抗( 1:50) 4℃孵育过夜 , PBS 洗 3 遍 , 加 FIT C 标记的