КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)

Розмір шрифта: 
Сучасні підходи до представлення клітинних мембран за допомогою електронних моделей
Олександр Володимирович Романенко

Остання редакція: 2026-06-19

Анотація


У роботі розглянуто інженерний підхід до опису біологічної мембрани за допомогою електронних моделей. Показано, що ліпідний бішар доцільно інтерпретувати як ємнісний елемент, а іонні канали - як керовані провідності. Узагальнено можливості conductance-based, кінетичних, гібридних та електродифузійних моделей для аналізу біоелектричних процесів і оцінено їх роль у моделюванні мембранного потенціалу.

 

Modern Approaches to Representing Cell Membranes Using Electronic Models

Abstract. The paper considers an engineering approach to describing the biological membrane using electrical models. It is shown that the lipid bilayer can be interpreted as a capacitive element, whereas ion channels act as controlled conductances. The possibilities of conductance-based, kinetic, hybrid, and electrodiffusion models for analyzing bioelectrical processes are summarized, and their role in membrane potential modeling is assessed.

Keywords: biological membrane, electrical model, membrane potential, ion channels, conductance-based model, Hodgkin-Huxley model.



Ключові слова


біологічна мембрана, електронна модель, мембранний потенціал, іонні канали, провіднісна модель, модель Ходжкіна-Хакслі

Посилання


  1. Brandoit J., Ernst D., Drion G., Fyon A. Fast reconstruction of degenerate populations of conductance-based neuron models from spike times // PLoS Computational Biology. 2026. Vol. 22, No. 5. Art. e1014337. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1014337.
  2. Wang Y., Ding G., Yao W. Dynamic Analysis of Neuron Models // AppliedMath. 2023. Vol. 3, No. 4. P. 758–770. DOI: https://doi.org/10.3390/appliedmath3040041.
  3. Mangold K. E., Wang W., Johnson E. K., Bhagavan D., Moreno J. D. et al. Identification of structures for ion channel kinetic models // PLoS Computational Biology. 2021. Vol. 17, No. 8. Art. e1008932. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008932.
  4. Estienne L. Towards an Hybrid Hodgkin-Huxley Action Potential Generation Model. arXiv preprint. 2023. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.01346.
  5. Patel V., Priosoetanto J. D., Mistry A., Newman J., Balsara N. P. A Primitive Model for Predicting Membrane Currents in Excitable Cells Based Only on Ion Diffusion Coefficients. arXiv preprint. 2024. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.09474.

Повний текст: PDF