睡眠周期的数学模型
睡眠周期的數學模型
- 生物學模型
- 數學模型
- 睡眠-清醒
- REM-NREM循環
這是對 A mathematical model of the sleep/wake cycle(2010)這篇論文理論部分的一個總結。
生物學模型
下圖描述了這篇論文建立的生物學模型:
先解釋上圖的名詞,再介紹它們之間的相互關系:
nuclei的一部分,可以簡單理解成促進睡眠的;
現在討論他們之間的相互關系:
促進睡眠的VLPO與促進清醒的AMIN是互相抑制的關系,在睡著的時候如果遇到了外界刺激,比如突然被人潑了一盆水,AMIN會被激活,開始抑制VLPO,但幸好我們有HOM,當AMIN被激活之后,HOM數量會上升,它會在激活VLPO的同時抑制AMIN,避免接受了一點外界刺激就會清醒,所以叫睡眠穩態調節器。SCN也會抑制VLPO,雖然它和VLPO之間的神經聯系比較稀疏,但它可以通過其他細胞群(比如DMH,Chou et al 2002)影響VLPO,此外SCN還會分泌ORX,ORX會刺激AMIN,進而也會抑制VLPO。
在一個完整的睡眠中,REM和NREM是交替進行的。REM-on會激活REM,REM-off抑制REM使身體進入NREM狀態,二者是互相抑制的關系。另外eVLPO會抑制REM-off,AMIN會抑制REM-on,但eVLPO會被VLPO抑制。
數學模型
睡眠-清醒
VLPO和AMIN可以用ODE建模,這個模型叫Morris–Lecar system,睡眠-清醒的調節過程用處理神經元激活/抑制的Hodgkin–Huxley model的簡化版本。記xVx_VxV?與xAx_AxA?表示促進睡眠的細胞群的活動以及促進清醒的細胞群的活動,如果xA<0x_A<0xA?<0稱生物系統是睡著的,如果xA>0x_A>0xA?>0稱它是清醒的。VLPO可以用模型表示為:
δVxV′=fV(xV,yV)?IAMIN?ISCN+IHOM+(I0V+InV)yV′=gV(xV,yV)\delta_V x_V' = f_V(x_V,y_V)-I_{AMIN} - I_{SCN} + I_{HOM} + (I_0^V + I_n^V) \\ y_V' = g_V(x_V,y_V)δV?xV′?=fV?(xV?,yV?)?IAMIN??ISCN?+IHOM?+(I0V?+InV?)yV′?=gV?(xV?,yV?)
AMIN可以表示為:
δAxA′=fA(xA,yA)?IVLPO+IORX?IHOM+(I0A+InA)yA′=gA(xA,yA)\delta_A x_A' = f_A(x_A,y_A)-I_{VLPO} + I_{ORX} - I_{HOM} + (I_0^A + I_n^A) \\ y_A' = g_A(x_A,y_A)δA?xA′?=fA?(xA?,yA?)?IVLPO?+IORX??IHOM?+(I0A?+InA?)yA′?=gA?(xA?,yA?)
其中III表示從某個細胞群傳來的神經信號的強度,I0VI_0^VI0V?表示外界對VLPO的刺激,InVI_n^VInV?是外界刺激的噪聲,δV,δA\delta_V,\delta_AδV?,δA?是常數,
f(x,y)=3x?x3+2?y,g(x,y)=?(γH∞(x)?y/τ(x))f(x,y) = 3x - x^3 + 2 - y,\ \ g(x,y) = \epsilon(\gamma H_{\infty}(x)-y/ \tau(x))f(x,y)=3x?x3+2?y,??g(x,y)=?(γH∞?(x)?y/τ(x))
其中H∞(x)=0.5tanh?(x/0.01)H_{\infty}(x) = 0.5 \tanh(x/0.01)H∞?(x)=0.5tanh(x/0.01),它是對階躍函數的一個平滑近似,τ(x)=τ2+(τ2?τ1)H∞(x)\tau(x) = \tau_2 + (\tau_2 - \tau_1)H_{\infty}(x)τ(x)=τ2?+(τ2??τ1?)H∞?(x),這是一個從τ1\tau_1τ1?到τ2\tau_2τ2?的階躍函數。神經信號的強度按如下公式計算:
IVLPO=gVLPOH∞(xV),IAMIN=gAMINH∞(xA)I_{VLPO} = g_{VLPO}H_{\infty}(x_V),\ \ I_{AMIN} = g_{AMIN}H_{\infty}(x_A)IVLPO?=gVLPO?H∞?(xV?),??IAMIN?=gAMIN?H∞?(xA?)
其中gVLPO,gAMINg_{VLPO},g_{AMIN}gVLPO?,gAMIN?是常數;
ISCN=gSCNC(t)I_{SCN} = g_{SCN}C(t)ISCN?=gSCN?C(t)
其中gSCNg_{SCN}gSCN?是常數,C(t)C(t)C(t)是節律起搏器的模型Achermann and Borbély(1994),因為SCN是調節晝夜節律的神經中樞,在晝夜節律調節中它的作用相當于就是一個起搏器;
IHOM=gHOMh(t)I_{HOM} = g_{HOM}h(t)IHOM?=gHOM?h(t)
其中h(t)h(t)h(t)是一個遞減的指數函數,
h′(t)=αh(hmax?h)I(xA>0)?βhhI(xA<0)h'(t) = \alpha_h(h_{max}-h)I(x_A>0) - \beta_h hI(x_A <0)h′(t)=αh?(hmax??h)I(xA?>0)?βh?hI(xA?<0)
REM-NREM循環
類似地,對REM-on和REM-off細胞群用ODE建模,REM-on的模型是:
δRxR′=σ(fR(xR,yR)?IAMIN?INREM+(I0R+InR))yR′=σgR(xR,yR)\delta_R x_R' =\sigma( f_R(x_R,y_R)-I_{AMIN} - I_{NREM} + (I_0^R + I_n^R)) \\ y_R' = \sigma g_R(x_R,y_R)δR?xR′?=σ(fR?(xR?,yR?)?IAMIN??INREM?+(I0R?+InR?))yR′?=σgR?(xR?,yR?)
REM-off的模型是:
δNxN′=σ(fN(xN,yN)?IeVLPO?IREM+(I0N+InN))yN′=σgN(xN,yN)\delta_N x_N' =\sigma( f_N(x_N,y_N)-I_{eVLPO} - I_{REM} + (I_0^N + I_n^N)) \\ y_N' = \sigma g_N(x_N,y_N)δN?xN′?=σ(fN?(xN?,yN?)?IeVLPO??IREM?+(I0N?+InN?))yN′?=σgN?(xN?,yN?)
其中δR,δN\delta_R,\delta_NδR?,δN?是常數,σ\sigmaσ是REM-NREM循環的頻率。現在更細致地考慮VLPO的模型,假設上面那部分關于VLPO的模型實際是clVLPO的,對于eVLPO:
xe′=xe+(ce?aehe(xV+cv,kx,v)?behe(xA,kx))x_e' = x_e + (c_e - a_eh_e(x_V+c_v,k_{x,v})-b_eh_e(x_A,k_{x}))xe′?=xe?+(ce??ae?he?(xV?+cv?,kx,v?)?be?he?(xA?,kx?))
其中he(x,k)=0.5tanh?(x/k)h_e(x,k) = 0.5\tanh(x/k)he?(x,k)=0.5tanh(x/k),ae,be,ce,cv,kx,v,kxa_e,b_e,c_e,c_v,k_{x,v},k_xae?,be?,ce?,cv?,kx,v?,kx?都是常數。
IeVLPO=geVLPOxeI_{eVLPO} = g_{eVLPO}x_eIeVLPO?=geVLPO?xe?
總結
- 上一篇: UA MATH564 概率论VI 数理统
- 下一篇: 矩阵分析与多元统计12 0-1矩阵 交换