Compartmental neuron models
ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ಗಳ ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ಗಳ ವಿದ್ಯುತ್ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ಗಳ ಬಹು-ವಿಭಾಗದ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ಗಳ ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಹೊಸ ಜೈವಿಕ ನರಕೋಶದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಬಹಳ ಸಹಾಯಕವಾದ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ಗಳು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾಗಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಅನೇಕ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೆಂಬ್ರೇನ್ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಆಕ್ರಮಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನ್ಯೂರಾನ್ಗೆ ಸಾವಿರಾರು ಇತರ ಜೀವಕೋಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಸಾಧಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಮೂಲತಃ ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ಗಳು ಸ್ಥಿರವಾದ ವಾಹಕತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವಾಹವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿತ್ತು ಆದರೆ ಈಗ ಅವು ಸಕ್ರಿಯ ವೋಲ್ಟೇಜ್-ಗೇಟೆಡ್ ಅಯಾನ್ ಚಾನೆಲ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು ಎಂದು ತಿಳಿದುಬಂದಿದೆ, ಇದು ನರಕೋಶದ ದಹನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳಿಗೆ ನರಕೋಶದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನೂ ಸಹ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ಗಳ ವಿದ್ಯುತ್ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನೇಕ ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ಗಳು ಬಹಳ ಕವಲೊಡೆಯುವ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ಗಳ ವಿದ್ಯುತ್ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟಲ್ ವಿಧಾನವು ಅದನ್ನು ಬಹಳ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಎಂಬುದು ಸಂರಕ್ಷಣಾ ತತ್ವಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲವು ಅಂತರ್ಗತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಅತ್ಯಂತ ನೈಸರ್ಗಿಕ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಒಂದು ಸೊಗಸಾದ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ, ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾನೂನುಗಳಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುವ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸುಂದರವಾಗಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ರಾಜ್ಯ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ಸೂತ್ರೀಕರಣವಾಗಿದೆ. ಅದು ದ್ರವ್ಯರಾಶಿ, ಶಕ್ತಿ, ದ್ರವದ ಹರಿವು ಅಥವಾ ಮಾಹಿತಿಯ ಹರಿವಿನ ಸಂರಕ್ಷಣೆಯಾಗಿರಲಿ. ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಅವು ಮಾದರಿಗಳಾಗಿದ್ದು ಅವುಗಳ ಸ್ಥಿತಿಯ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಋಣಾತ್ಮಕವಲ್ಲದವುಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ದ್ರವ್ಯರಾಶಿ, ಸಾಂದ್ರತೆ, ಶಕ್ತಿ). ಆದ್ದರಿಂದ ದ್ರವ್ಯರಾಶಿ ಸಮತೋಲನ, ಶಕ್ತಿ, ಸಾಂದ್ರತೆ ಅಥವಾ ದ್ರವದ ಹರಿವಿನ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಬರೆಯಬಹುದು. ಇದು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಅವಗಾಡ್ರೊ ಸಂಖ್ಯೆಯಂತೆಯೇ, ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಅಣುಗಳಾದ ಮೆದುಳು ಎಲ್ಲಕ್ಕಿಂತ ದೊಡ್ಡದಾದ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ. ಮೆದುಳು ಬಹಳ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಸೂಕ್ಷ್ಮದರ್ಶಕ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಉಷ್ಣಬಲವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಅಸಾಧ್ಯ, ಆದರೆ ಸ್ಥೂಲದರ್ಶಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಇವು ಕೆಲವು ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ. ಅದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮೆದುಳು ಹಲವಾರು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಭೇದಾತ್ಮಕ ಸಮೀಕರಣವನ್ನು ಬರೆಯುವುದು ಬಹುತೇಕ ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ. (ಈ ಪದಗಳನ್ನು ಡಾ. ವಾಸಿಮ್ ಹದ್ದಾದ್ ಅವರು ಸಂದರ್ಶನವೊಂದರಲ್ಲಿ ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ) ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ನಿಯಮಗಳಾದ ಮೊದಲ ಮತ್ತು ಎರಡನೇ ಥರ್ಮೋಡೈನಾಮಿಕ್ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ನೋಡುವ ಮೂಲಕ ಮೆದುಳಿನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅವಲೋಕನಗಳು. ಮೆದುಳು ಬಹಳ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ; ನರಕೋಶಗಳು ಹೇಗಾದರೂ ರಾಸಾಯನಿಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಂತೆ ವರ್ತಿಸಬೇಕು, ಆದ್ದರಿಂದ, ಅದು ಹೇಗಾದರೂ ರಾಸಾಯನಿಕ ಉಷ್ಣಬಲದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಪಾಲಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಮೆದುಳಿನ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ಮಾದರಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. (ಈ ಪದಗಳನ್ನು ಡಾ. ವಾಸಿಮ್ ಹದ್ದಾದ್ ಅವರು ಸಂದರ್ಶನವೊಂದರಲ್ಲಿ ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ) ಅನೇಕ ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡೆಂಡ್ರೈಟಿಕ್ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದ ಅನೇಕ ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ಗಳಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ಗಳನ್ನು ಸಣ್ಣ ವಿಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ ಐಸೊಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ ಮತ್ತು ಅದರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾದೇಶಿಕವಾಗಿ ಏಕರೂಪವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ. ವ್ಯಾಸದ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಮತ್ತು ವೋಲ್ಟೇಜ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಂತಹ ಮೆಂಬರೇನ್ ಏಕರೂಪತೆ ವಿಭಾಗಗಳ ನಡುವೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಅವುಗಳ ಒಳಗೆ ಅಲ್ಲ. ಸರಳವಾದ ಎರಡು-ವಿಭಾಗಗಳ ಮಾದರಿಯ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಃ ತ್ರಿಜ್ಯ ಮತ್ತು ಉದ್ದವಿರುವ ಐಸೋಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ ಸಿಲಿಂಡರ್ಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾದ ವಿಭಾಗಗಳೊಂದಿಗೆ ಎರಡು-ವಿಭಾಗಗಳ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಇದು ಐಥ್ ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ನ ಮೆಂಬ್ರೇನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೆಂಬರೇನ್ ಕೆಪಾಸಿಟನ್ಸ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೆಂಬರೇನ್ ರೆಸಿಸ್ಟಿವಿಟಿ ಆಗಿದೆ. ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ ಅದನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ ಒಟ್ಟು ವಿದ್ಯುದ್ವಾರದ ಪ್ರವಾಹವನ್ನು ಹೀಗೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ರೇಖಾಂಶದ ಪ್ರತಿರೋಧವನ್ನು ಹೀಗೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆ. ಈಗ ಪ್ರತಿ ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ಗೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರಬೇಕಾದ ಸಮತೋಲನದ ಪ್ರಕಾರ, ith ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ ಮೆಂಬರೇನ್ನ ಪ್ರತಿ ಯುನಿಟ್ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಕೆಪ್ಯಾಸಿಟಿವ್ ಮತ್ತು ಅಯಾನಿಕ್ ಪ್ರವಾಹಗಳು ಎಲ್ಲಿವೆ ಮತ್ತು ಯಾವುವು ಎಂದು ನಾವು ಹೇಳಬಹುದು. ಅಂದರೆ. (2) ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು 0 ಎಂದು ನಾವು ಭಾವಿಸಿದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಮತ್ತು. eq ನಿಂದ ನೀಡಬಹುದು. ನಂತರ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು, ನಮಗೆ ಒಟ್ಟು ಅಕ್ಷೀಯ ಪ್ರತಿರೋಧದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ಗಳು ಸರಳವಾಗಿ ಸಿಲಿಂಡರ್ಗಳಾಗಿರುವುದರಿಂದ ನಾವು ಹೇಳಬಹುದು. eq (3) ಓಮ್ಸ್ ನಿಯಮವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಾವು ith ನಿಂದ jth ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ಗೆ ಕರೆಂಟ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು. eq (4) ಕಪ್ಲಿಂಗ್ ಪದಗಳನ್ನು ಮತ್ತು eq (3) ಅನ್ನು ತಲೆಕೆಳಗಾಗಿ ಮತ್ತು ಆಸಕ್ತಿಯ ಮೇಲ್ಮೈ ವಿಸ್ತೀರ್ಣದಿಂದ ಭಾಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ನಾವು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ನ ಮೇಲ್ಮೈ ವಿಸ್ತೀರ್ಣ i. ನಾವು ಇವೆಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿದರೆ ನಾವು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ. eq (5) ನಾವು ಬಳಸಿದರೆ ಮತ್ತು ನಂತರ eq (5) ಆಗುತ್ತದೆ. eq (6) ಈಗ ನಾವು ಕೋಶ 1 ರಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಪ್ರವಾಹವನ್ನು ಚುಚ್ಚಿದರೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಸಿಲಿಂಡರ್ ಒಂದೇ ಆಗಿದ್ದರೆ, ಸಾಮಾನ್ಯತೆಯ ನಷ್ಟವಿಲ್ಲದೆ ನಾವು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು. ಇನ್ಪುಟ್ ಪ್ರತಿರೋಧವು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಹೆಚ್ಚಳಕ್ಕಾಗಿ, ಕಪಲ್ಡ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕರೆಂಟ್, ಕಪಲ್ಡ್ ಮಾಡದ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗೆ ಬೇಕಾಗಿರುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರಬೇಕು. ಏಕೆಂದರೆ ಎರಡನೇ ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ ಸ್ವಲ್ಪ ವಿದ್ಯುತ್ ಅನ್ನು ಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಈಗ, ನಾವು ಟ್ರೆಲೀಕ್ ರಚನೆಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟಲ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಮೀಕರಣಗಳು ಬಹು-ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟಲ್ ಕೇಬಲ್ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನಿಖರತೆ ಕೇಂದ್ರದಲ್ಲಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಡೆಂಡ್ರಿಟಿಕ್ ವಿಭಾಗವನ್ನು ವಿಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಏಕರೂಪದ ವೃತ್ತಾಕಾರದ ಸಿಲಿಂಡರ್ಗಳು ಅಥವಾ ಮೊನಚಾದ ವೃತ್ತಾಕಾರದ ಸಿಲಿಂಡರ್ಗಳಾಗಿ ನೋಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟಲ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಪಾಯಿಂಟ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಅರ್ಧ ವಿಭಾಗದ ಉದ್ದದ ನಿಖರತೆಗೆ ಮಾತ್ರ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಮಾದರಿಯ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿಭಾಗದ ಗಡಿಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನದ ನಿಖರತೆಯು ಒಂದು ಬಿಂದು ಪ್ರವಾಹ ಮತ್ತು ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಇನ್ಪುಟ್ ಇರುವಾಗ O (1/n) ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೆಂಬರೇನ್ ಪೊಟೆನ್ಶಿಯಲ್ ತಿಳಿದಿರುವ ಟ್ರಾನ್ಸ್-ಮೆಂಬರೇನ್ ಕರೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಬಿಂದುಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ನೋಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹೊಸ ವಿಧಾನವು ಇನ್ಪುಟ್ನ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ವಿಭಾಗದ ಗಡಿಗಳಿಗೆ ವಿತರಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಿಭಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಯಾವುದೇ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ವಿಭಾಗದ ಸಮೀಪದ ಮತ್ತು ದೂರದ ಗಡಿಗಳಲ್ಲಿನ ನೋಡ್ಗಳ ನಡುವೆ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಈ ವಿಧಾನವು ಪಡೆದ ದ್ರಾವಣವು ಈ ಗಡಿಗಳ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿನ ಸಣ್ಣ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಸಂವೇದನಾಶೀಲವಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ನೋಡ್ಗಳ ನಡುವೆ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿಭಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ನಿರಂತರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿದಾಗ ಮತ್ತು ವಿಭಾಗದ ಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರವಾಹದ ಸಂರಕ್ಷಣೆ ಮಾಡಿದಾಗ ಹೊಸ ಗಣಿತದ ರೂಪದ ಹೊಸ ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟಲ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಹೊಸ ವಿಧಾನವು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮಾದರಿಗೆ ಹೋಲುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಕ್ರಮವು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯು ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪಾಯಿಂಟ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಇನ್ಪುಟ್ನಿಂದ ಸಾಧಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಪ್ರಮಾಣದ ಕ್ರಮದಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಕೇಬಲ್ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಪ್ರಕಾರ, ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಆಕ್ಸಾನ್ಗಳನ್ನು ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ಗಳ ಸರಣಿಯ ಬದಲು ನಿರಂತರ (ಕೇಬಲ್ನಂತಹ) ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ನರಮಂಡಲದ ಕಾರ್ಯಗಳ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಗಣನೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ತಾಂತ್ರಿಕ ವೇದಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ನರಕೋಶದ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಆಣ್ವಿಕ ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಪ್ರಗತಿ ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಅನುಸರಿಸುವ ರಚನೆ-ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಂಬಂಧ ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಅದೇ ರೀತಿಯ ಪ್ರಗತಿಗಳನ್ನು ಮಾಡಬೇಕಾಗಿದೆ. ಈ ಹಿಂದೆ ನರಕೋಶವನ್ನು ಟ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಟರ್ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವಿವಿಧ ನರಕೋಶಗಳ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಅಯಾನಿಕ್ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಜೀವಕೋಶಕ್ಕೆ ವರ್ಧಿತ ಗಣನೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಪಾಯಿಂಟ್ ನ್ಯೂರಾನ್ನಿಂದ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲ್ಪಟ್ಟವುಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮುಂದುವರಿದವುಗಳಾಗಿವೆ. ಕೆಲವು ಸಂಶೋಧನೆಗಳುಃ ಸಿಎ1 ಪಿರಮಿಡ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಮೇಲ್ಮುಖ ಓರೆಯಾದ ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ಗಳಿಂದ ನೀಡಲಾದ ವಿಭಿನ್ನ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಜೀವಕೋಶದ ದೇಹದಲ್ಲಿ ರೇಖೀಯವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ಗಳಿಂದ ಬರುವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಸಿಗ್ಮೊಯ್ಡಲ್ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುವ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಘಟಕಗಳಂತೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ. ತೆಳುವಾದ ಡೆಂಡ್ರೈಟಿಕ್ ಶಾಖೆಗಳು ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಪಾಯಿಂಟ್ ನ್ಯೂರಾನ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಇವು ಮಿತಿಮೀರಿದ ರೇಖಾತ್ಮಕತೆಯ ಪ್ರಕಾರ ಒಳಬರುವ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಎರಡು-ಪದರದ ನರ ಜಾಲದಿಂದ ವಿಭಿನ್ನ ಇನ್ಪುಟ್ ಮಾದರಿಗಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಲ್ಲಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಮಾದರಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಸರಳವಾದ ಗಣಿತದ ಸಮೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಎಂದು ಊಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಜಾಲಬಂಧ ಮಾದರಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ನರಕೋಶವನ್ನು ಪೂರ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟಲ್ ಕೋಶವಾಗಿ ರೂಪಿಸುವ ಬದಲು, ಅದನ್ನು ಸರಳೀಕೃತ ಎರಡು ಪದರದ ನರ ಜಾಲವಾಗಿ ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಜೀವಕೋಶದ ದಹನ ಮಾದರಿಯು ಒಳಬರುವ ಸಂಕೇತಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಎರಡು ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಮಾರ್ಗಗಳ ನಡುವಿನ ವಿಳಂಬ. ಸಿಂಗಲ್ ಸಿಎ1 ಒಳಬರುವ ಸಂಕೇತಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ-ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರ ಕೋಶಕ್ಕೆ ರವಾನಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ನಿರಂತರ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡಲು ಕ್ಯಾಲ್ಸಿಯಂ-ಆಕ್ಟಿವೇಟೆಡ್ ನಾನ್ ಸ್ಪೆಸಿಫಿಕ್ ಕ್ಯಾಟಯಾನಿಕ್ (ಸಿಎಎನ್) ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಮತ್ತು ಎನ್ಎಂಡಿಎ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ವಾಹಕತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಪ್ರಚೋದನೆಯು ಮಾತ್ರ ನಿರಂತರ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಎನ್. ಎಂ. ಡಿ. ಎ./ಎ. ಎಂ. ಪಿ. ಎ. ನಿರಂತರ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ಚಟುವಟಿಕೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಿ. ಎ. ಎನ್. ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಋಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ಮಿಡ್ಬ್ರೈನ್ ಡೋಪಮಿನರ್ಜಿಕ್ ನ್ಯೂರಾನ್ ಚಲನೆ, ಪ್ರೇರಣೆ, ಗಮನ, ನರವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮತ್ತು ಮನೋವೈದ್ಯಕೀಯ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಸನಕಾರಿ ನಡವಳಿಕೆಯು ಡೋಪಮಿನರ್ಜಿಕ್ ಸಿಗ್ನಲಿಂಗ್ನಿಂದ ಬಲವಾದ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಡೋಪಮಿನರ್ಜಿಕ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ವೆಂಟ್ರಲ್ ಟೆಗ್ಮೆಂಟಲ್ ಏರಿಯಾ (ವಿ. ಟಿ. ಎ.) ಮತ್ತು ಸಬ್ಸ್ಟಾಂಟಿಯಾ ನಿಗ್ರಾ ಪಾರ್ಸ್ ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟಾದಲ್ಲಿ (ಎಸ್. ಎನ್. ಸಿ.) 1-8 ಹೆರ್ಟ್ಝ್ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಅನಿಯಮಿತ ತಳದ ಗುಂಡಿನ ಆವರ್ತನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿಫಲ ಅಥವಾ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪ್ರತಿಫಲದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಈ ಆವರ್ತನಗಳು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಬಹುದು. ಬಹುಮಾನಕ್ಕೆ ಮುಂಚಿನ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಈ ಸ್ಫೋಟ ಅಥವಾ ಫಾಸಿಕ್ ಸಂಕೇತದಿಂದ ಬಲಪಡಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ. ಆಕ್ಷನ್ ಪೊಟೆನ್ಶಿಯಲ್ ಜನರೇಷನ್ಗೆ ಕಡಿಮೆ ಸುರಕ್ಷತಾ ಅಂಶವು ಕಡಿಮೆ ಗರಿಷ್ಠ ಸ್ಥಿರ ಆವರ್ತನಗಳ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಡಿಪೋಲರೈಸಿಂಗ್ ಪಲ್ಸ್ಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಅಸ್ಥಿರವಾದ ಆರಂಭಿಕ ಆವರ್ತನವನ್ನು ಡಿಸ್ಟಲ್ ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ಗಳಲ್ಲಿ Ca2 + ಶೇಖರಣೆಯ ದರದಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಿದ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ವಾಸ್ತವಿಕವಾದ ಮಲ್ಚ್-ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟಲ್ ಮಾದರಿಯು ಪಡೆದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಹೋಲುತ್ತವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಡೆಂಡ್ರಿಟಿಕ್ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ಪ್ರಮುಖ ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಸರಳವಾದ ಮಾದರಿಯ ಮೂಲಕ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾಗಿದೆ. ಮೋಡ್ ಲಾಕಿಂಗ್ ನಿಯತಕಾಲಿಕ ಒತ್ತಾಯಕ್ಕೆ ಪ್ರಚೋದಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೋಡ್-ಲಾಕಿಂಗ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗೆ ನರವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಪ್ರಮುಖ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಥೀಟಾ ಲಯವು ಹಿಪ್ಪೋಕ್ಯಾಂಪಸ್ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರಾದೇಶಿಕವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸಿದ ಸ್ಥಳ ಕೋಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸ್ಥಳದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುವ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುತ್ತದೆ. ಆವರ್ತಕ ಕರೆಂಟ್ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಲ್ಲಿ ನರಕೋಶದ ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ಗಳ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಆಕ್ಷನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಕ್ರಿಯ ಸೋಮಾ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟಲ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು (ಪ್ರತಿ ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ಗೆ ರೇಖೀಯ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ನೊಂದಿಗೆ) ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅನ್ವೇಷಿಸಬಹುದು. ಕೆಲವು ಸಂಶೋಧನೆಗಳುಃ ಸಂಪೂರ್ಣ ನರಕೋಶದ ಮಾದರಿಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ. ಸೋಮ ಮತ್ತು ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ಗಳನ್ನು ಮುಚ್ಚಿದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಬರೆಯಬಹುದು. ನಿಯತಕಾಲಿಕ ಒತ್ತಾಯಕ್ಕೆ ಪ್ರಾದೇಶಿಕವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸಿದ ಮಾದರಿಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ಟ್ರೋಬೋಸ್ಕೋಪಿಕ್ ನಕ್ಷೆಯಿಂದ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆರ್ನೋಲ್ಡ್ ನಾಲಿಗೆ ಅರೆ-ಸಕ್ರಿಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಕ್ಷೆಯ ರೇಖೀಯ ಸ್ಥಿರತೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸೋಮಾ ಮಾದರಿಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿಲ್ಲದಿರುವುದನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ನಾಲಿಗೆಯ ಆಕಾರವು ಅರೆ-ಸಕ್ರಿಯ ಪೊರೆಯ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತವಾದ ನಡವಳಿಕೆಗಾಗಿ ನಿಯತಾಂಕ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿರುವ ಕಿಟಕಿಗಳನ್ನು ಅನುರಣನ ಡೆಂಡ್ರೈಟಿಕ್ ಮೆಂಬರೇನ್ನೊಂದಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು. ಜಾಗತಿಕ ಒತ್ತಡಕ್ಕೆ ಪ್ರಾದೇಶಿಕವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸಿದ ನರಕೋಶದ ಮಾದರಿಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಬಿಂದು ಒತ್ತಡಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳು ವಿಧಾನದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವೆಚ್ಚವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಭೌತಿಕ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ನಲ್ಲಿ ಇರುವ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಪ್ರಮಾಣದೊಂದಿಗೆ ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ 80 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಆಕ್ಸಾನ್ ಆರಂಭಿಕ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಎಪಿ ದೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ತಾಣವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಆಕ್ಷನ್ ಪೊಟೆನ್ಶಿಯಲ್ (ಎಪಿ) ಇನಿಶಿಯೇಶನ್ ಸೈಟ್ ಅನ್ನು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಎಪಿಗಳನ್ನು ನರಕೋಶದ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ವಿವಿಧ ಉಪ-ಪ್ರದೇಶಗಳಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಇದು ಗಣನೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ನರಕೋಶಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟಲ್ ಮಾಡೆಲ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಆಕ್ಸೊಸೊಮಾಟೊಡೆಂಡ್ರಿಟಿಕ್ ಆಕ್ಸಿಸ್ನ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಆಕ್ಷನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ ಇನಿಶಿಯೇಶನ್ ಸೈಟ್ನ ಅಧ್ಯಯನದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳುಃ ಡೆಂಡ್ರಿಟಿಕ್ ಎಪಿಗಳನ್ನು ಸಮಾನವಾದ ಚದುರಿದ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳಿಗಿಂತ ಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಸ್ಪೇಷಿಯಲ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಡ್ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆರಂಭದ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಡೆಂಡ್ರೈಟಿಕ್ ಇನ್ಪುಟ್ನಿಂದ ಆಕ್ಸಾನ್ ಪ್ರಚೋದಕ ವಲಯಕ್ಕೆ ಸರಾಸರಿ ವಿದ್ಯುತ್ ದೂರದಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದನ್ನು ಎರಡು ಪ್ರಚೋದಕ ವಲಯಗಳ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಪ್ರಚೋದನೆ ಮತ್ತು ಹಲವಾರು ಅಂಶಗಳಿಂದ ಬಲವಾಗಿ ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಸೀಮಿತ ಸ್ಥಿತಿಯ ಆಟೋಮ್ಯಾಟನ್ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಸೀಮಿತ ಸ್ಥಿತಿಯ ಆಟೋಮ್ಯಾಟನ್ ಮಾದರಿಯ ಮಲ್ಟಿ-ನ್ಯೂರಾನ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳು ನ್ಯೂರಲ್ ಮೆಂಬ್ರೇನ್ಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟಲ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವುದು ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾ ಸೆಲ್ಯುಲರ್ ಆಕ್ಷನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾಡಬಹುದು ಬಹು ವೋಲ್ಟೇಜ್ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಮಾಡಬಹುದು ಸಿಎ1 ಪಿರಮಿಡ್ ಕೋಶದ ಬಹು-ವಿಭಾಗ ಮಾದರಿ ಕ್ಯಾಲ್ಸಿಯಂ-ಅವಲಂಬಿತ ಮೆಂಬರೇನ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ವಯಸ್ಸಾದ-ಪ್ರೇರಿತ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಹಿಪೊಕ್ಯಾಂಪಲ್ ಉತ್ಸಾಹದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು, ಸಿಎ1 ಪಿರಮಿಡ್ ಕೋಶದ ಬಹು-ವಿಭಾಗ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೀತಿಯ ಕ್ಯಾಲ್ಸಿಯಂ ಚಾನೆಲ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಯಾಲ್ಸಿಯಂ-ಅವಲಂಬಿತ ಪೊಟ್ಯಾಸಿಯಮ್ ಚಾನೆಲ್ಗಳಿಗೆ ಆಯ್ದವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಸರಳ ಜೋಡಣೆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಿಎ1 ಪ್ರಚೋದನೆಯಲ್ಲಿ ವಯಸ್ಸಾದ-ಪ್ರೇರಿತ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ನಾವು ರೂಪಿಸಬಹುದು. ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕಲ್ ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟಲೈಸೇಶನ್ ಬೆನ್ನುಮೂಳೆಯ ನೆಕ್ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಸಿಟಿಯು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕಲ್ ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟಲೈಸೇಶನ್ ಮೂಲಕ ಪೋಸ್ಟ್ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಕ್ಯಾಲ್ಸಿಯಂ ಸಿಗ್ನಲ್ಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ವಿದ್ಯುತ್ ವಿಭಾಗೀಕರಣದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ಬೆನ್ನುಮೂಳೆಯ ಕುತ್ತಿಗೆಯ ಪ್ಲ್ಯಾಸ್ಟಿಟಿಯು ಬೆನ್ನೆಲುಬುಗಳಿಗೆ ಕ್ಯಾಲ್ಸಿಯಂ ಒಳಹರಿವನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ (ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಪ್ಲ್ಯಾಸ್ಟಿಟಿಯ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಚೋದಕ). ಚಲನೆಯ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಲ್ಲಿ ದೃಢವಾದ ಕೋಡಿಂಗ್ ಆಕ್ಸಾನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ಗಳಲ್ಲಿನ ವಿಭಿನ್ನ ಗ್ರಾಹಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಚಲನೆಯ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಲ್ಲಿ ದೃಢವಾದ ಕೋಡಿಂಗ್ಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿವೆ. ವಾಹಕತೆ-ಆಧಾರಿತ ನರಕೋಶದ ಮಾದರಿಗಳು ಕಡಿಮೆ ಶಾಖೆಯ ಅಥವಾ ಶಾಖೆಯಿಲ್ಲದ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ಸಕ್ರಿಯ ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ವಾಹಕತೆ-ಆಧಾರಿತ ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟಲ್ ನರಕೋಶದ ಮಾದರಿಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳು. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ ಡೈನಾಮಿಕಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮಲ್ಟಿ-ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ ಮಾಡೆಲ್ ಕನೆಕ್ಷನಿಜಮ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಬಯೋಲಾಜಿಕಲ್ ನ್ಯೂರಾನ್ ಮಾಡೆಲ್ಗಳು ನ್ಯೂರಲ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಬ್ರೈನ್-ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ನ್ಯೂರಲ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ನ್ಯೂರೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಮ್ಯಾಥಮೆಟಿಕಲ್ ಮಾಡೆಲ್ ಕಾಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟಲ್ ಮಾಡೆಲ್ಸ್ ಇನ್ ಎಪಿಡೆಮಿಯಾಲಜಿ ಫಿಸಿಯೋಲಾಜಿಕಲಿ-ಬೇಸ್ಡ್ ಫಾರ್ಮಾಕೋಕೈನೆಟಿಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳುಃ ಟೆಡ್ ಟಾಕ್ ಆನ್ ಸೂಪರ್ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ಃ ಲ್ಯಾಬೊರೇಟರಿ ಆಫ್ ಬಯೋಲಾಜಿಕಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ಃ ಫಾರ್ಮಾಕೋಕೈನೆಟಿಕ್ಸ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ಃ ಫಾರ್ಮಾಕೋಕೈನೆಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಎರಡು ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟಲ್ ಮಾಡೆಲ್ನ ಉಪಯುಕ್ತತೆಃ ಫಾರ್ಮಾಕೋಕೈನೆಟಿಕ್ಸ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ ಮ್ಯಾಥಮೆಟಿಕಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ನಾನ್ ಲೀನಿಯರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಡೈನಾಮಿಕಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್