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Modelo Matemático
Descripción
Modelo D4.5 - Imaging de Actividad Neural en Insectos
Una vez estructurada la red semántica, se busca asociar cada objeto a una variable que permita su formulación matemática. Las relaciones entre variables —expresadas en la red semántica como vectores y asociaciones entre objetos— se traducen en ecuaciones que describen el comportamiento. Estas ecuaciones se buscan, en la mayor medida posible, basadas en primeros principios, y no en algoritmos ajustados numéricamente solo para reproducir comportamientos medidos. El resultado es la red lógica del modelo: el conjunto de variables, con sus unidades y rangos, y las ecuaciones que las relacionan.
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Estructura de los Grupos
Descripción
El primer paso consiste en analizar la descripción general del modelo e identificar los distintos aspectos que intervienen en el fenómeno y que deben ser representados. Cada uno de estos aspectos se organiza como un grupo, entendido como una unidad conceptual coherente que describe una parte específica del funcionamiento del modelo.
Cada grupo reúne los objetos o conceptos relevantes para ese aspecto y las relaciones o verbos que describen cómo interactúan, se modifican o dependen unos de otros. De esta manera, cada grupo constituye una parte de la red semántica del modelo, mientras que el conjunto de los grupos permite representar de forma estructurada su funcionamiento global.
La división en grupos facilita además separar mecanismos, condiciones, procesos y resultados que cumplen funciones diferentes dentro del modelo, manteniendo al mismo tiempo las relaciones que existen entre ellos. Los grupos no son, por tanto, componentes aislados: pueden compartir conceptos y establecer relaciones entre sí, formando conjuntamente una única representación semántica del fenómeno.
La imagen anterior ofrece una visión general de los distintos aspectos en que se ha estructurado el modelo. A continuación se presentan los grupos identificados, indicando para cada uno su título y una breve descripción del aspecto del modelo que representa.
Grupo 1: Grupo 1: Indicador y adquisición
Un indicador fluorescente genéticamente codificado sensible al calcio intracelular se observa mediante microscopía de dos fotones o de campo amplio. La señal bruta depende de la actividad neuronal, de la iluminación y de la expresión del indicador.
Grupo 2: Grupo 2: Potencial de acción y entrada de calcio
El potencial de acción abre canales dependientes de voltaje y permite entrada de calcio libre. Esta entrada constituye el puente fisiológico entre actividad eléctrica real y señal óptica indirecta.
Grupo 3: Grupo 3: Fluorescencia y normalización
La fluorescencia cambia con el calcio y se normaliza respecto de una fluorescencia basal. La normalización reduce variaciones multiplicativas asociadas a iluminación externa y expresión particular del indicador entre neuronas.
Grupo 4: Grupo 4: Calibración y saturación
La curva de calibración convierte fluorescencia en concentración de calcio libre mediante una cinética saturante tipo Michaelis-Menten. A concentraciones crecientes la fluorescencia aumenta hasta aproximarse a la saturación del indicador.
Grupo 5: Grupo 5: Resolución temporal
La dinámica de calcio es más lenta que el potencial de acción. Por ello el imaging actúa como una observación temporalmente filtrada y discrimina peor eventos rápidos que la electrofisiología directa.
Grupo 6: Grupo 6: Resolución espacial de Abbe
La resolución espacial de Abbe determina la separación mínima resoluble y, por tanto, cuántas neuronas del sistema lobular pueden resolverse individualmente. Una resolución más fina permite separar más fuentes espaciales.
Grupo 7: Grupo 7: Superposición e ICA
La señal bruta puede contener actividad superpuesta de varias neuronas o poblaciones. El análisis de componentes independientes desmezcla esas contribuciones y una resolución espacial más fina favorece la separación de un mayor número de componentes independientes.
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