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物理学 > 生物物理

arXiv:2306.07676 (physics)
[提交于 2023年6月13日 ]

标题: 亚阈值状态下嗅觉受体神经元选择性的最大化

标题: Maximization of the olfactory receptor neuron selectivity in the sub-threshold regime

Authors:Alexander Vidybida
摘要: 已知如果将气味以亚阈值浓度呈现在嗅觉受体神经元(ORN)上——即当结合的受体蛋白(RPs)数量的平均值不足以产生动作电位,但由于平均值周围的波动仍有可能产生动作电位时——ORN的选择性可以高于较高浓度下的选择性,并且尤其高于ORN的RPs的选择性。 在这项工作中,在简化ORN模型的框架内,找到了提供最高ORN选择性的最优气味浓度,并推导出了最高选择性与ORN中总RPs数量 $N$ 和其阈值 $N_{0}$ 之间的关系。 在 $N_{0}$ 接近于1或 $N$ 时,亚阈值状态下增强的选择性效果表现得最为明显。 在较大的 $N$ 值下,这种现象也更为显著。
摘要: It is known that if odors are presented to an olfactory receptor neuron (ORN) in a sub-threshold concentration -- i.e., when the average value of the number of the ORN bound receptor proteins (RPs) is insufficient for the generation of spikes, but such a generation is still possible due to fluctuations around the average value -- the ORN selectivity can be higher than the selectivity at higher concentrations and, in particular, higher than the selectivity of the ORN's RPs. In this work, the optimal odorant concentration providing the highest ORN selectivity is found in the framework of a simplified ORN model, and the dependence of the highest selectivity on the total number of RPs in the ORN, $N$, and its threshold value $N_{0}$ is derived. The effect of enhanced selectivity in the sub-threshold regime is best manifested, if $N_{0}$ is close to either unity or $N$. It is also more pronounced at large $N$-values.
评论: 13页,4个图,29篇参考文献
主题: 生物物理 (physics.bio-ph) ; 神经与认知 (q-bio.NC)
引用方式: arXiv:2306.07676 [physics.bio-ph]
  (或者 arXiv:2306.07676v1 [physics.bio-ph] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.07676
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: Ukr.J. Phys.68, No. 4, 266 (2023)
相关 DOI: https://doi.org/10.15407/ujpe68.4.266
链接到相关资源的 DOI

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来自: Alexander K. Vidybida [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2023 年 6 月 13 日 10:43:15 UTC (52 KB)
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