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Neural Computation: Modeling the Neural Basis of Blood Pressure Control

Neural Computation: Modeling the Neural Basis of Blood Pressure Control
神经计算:对血压控制的神经基础进行建模
批准号:
9311388
负责人:
James Schwaber
金额:
$13.43万
依托单位:
依托单位国家:
美国
项目类别:
Continuing Grant
财政年份:
1993
资助国家:
美国
项目状态:
已结题
起止时间:
1993-09-15 至 1996-02-29

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
小行星9311388 这是一项研究孤束核(NTS)神经元在压力感受器输入的转化和整合中的作用的建议,作为控制血压的系统的一部分。 该项目非常重要,因为它为了解血压控制的神经基础迈出了第一步。 这项工作的动机是惊人的观察,单一的压力感受性NTS神经元不再现其压力感受器输入模式,并出现了非线性的反应,动脉压的变化。 这些结果表明,NTS神经元的反应是由主动膜反应压力感受器输入。 工作计划遵循一个合乎逻辑的进展:在体内记录NTS神经元的突触输入和突触后反应,然后构建NTS神经元的神经元和网络模型,以测试实验数据是否可以解释神经元的反应。 这些计算模型将在并行计算平台上实现。
英文摘要
9311388 Schwaber This is a proposal to study the role of nucleus tractus solitarii (NTS) neurons in the transformation and integration of baroreceptor input as part of the system that controls blood pressure. The project is very important because it provides a first step towards understanding the neural basis of blood pressure control. The work is motivated by the striking observation that single baroreceptive NTS neurons do not reproduce their baroreceptor input pattern, and appear to have nonlinear responses to changes in arterial pressure. These findings suggest that NTS neuron responses are produced by active membrane responses to baroreceptor inputs. The plan of work follows a logical progression: in vivo recording of synaptic inputs and postsynaptic responses of NTS neurons, followed by construction of neuronal and network models of NTS neurons to test whether the experimental data can account for the neurons' responses. These computational models will be implemented on a parallel computing platform.***
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会议论文
Modeling of Distributed Neural Mechanisms for Genesis and Control of the Respiratory Rhythm
  • 批准号:
    9315303
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 资助金额:
    $5.0万
  • 财政年份:
    1993
  • 负责人:
    James Schwaber
  • 依托单位:
国内基金
海外基金
基于分位数g-computation的多污染物联合空气质量健康指数构建及预测效果评价
  • 批准号:
    --
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    30万元
  • 批准年份:
    2022
  • 负责人:
    李嘉琛
  • 依托单位:
基于g-computation控制纵向数据未测混杂因素的因果推断模型构建及应用研究
  • 批准号:
    81903416
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    19.0万元
  • 批准年份:
    2019
  • 负责人:
    陈永杰
  • 依托单位: