- Разработана модель единичного нейрона (МЕН) в виде пороговой редукции, которая с высокой точностью (около 10%) воспроизводит спайковые последовательности и профиль мембранного потенциала на межспайковых интервалах в широком диапазоне входных сигналов.
- Разработана МЕН с марковской аппроксимацией натриевых каналов с динамическим, инактивационно-зависимым порогом активации, которая совокупно воспроизводит эффект быстрой инициации спайков, динамику спайковых порогов и действие шунтирующей проводимости на частотно-токовую зависимость.
- Разработана модель единичной популяции (МЕП), которая с высокой точностью (около 10%) воспроизводит динамику частоты спайков статистического ансамбля нейронов типа Ходжкина-Хаксли с произвольным общим входным сигналом и аддитивным белым или цветным гауссовым шумом. МЕП полезна и вычислительно эффективна для анализа спайковой активности одного нейрона и моделирования активности взаимодействующих нейронных популяций.
- Разработана модель взаимодействующих популяций (МВП), которая отражает основные физические процессы, проявляющиеся в работе корковой нервной ткани при внутриклеточной регистрации ответов отдельных нейронов на стимул. Такая модель содержит минимальный набор элементов, необходимых для учёта только тех характеристик нервной ткани, которые существенны для воспроизведения осредненных по множеству повторений внутриклеточно зарегистрированных ответов на электрическую или естественную стимуляцию.
- Разработана модель зрительной коры (МЗК), которая отражает основные процессы обработки ориентационных признаков зрительного стимула первичной зрительной корой. С другой стороны, МЗК обладает минимальным набором параметров, необходимым для описания данных процессов.
- Построена иерархия моделей ориентационной гиперколонки. Разноуровневые модели ориентационной гиперколонки согласованы между собой посредством проекционных соотношений для их коэффициентов. Согласование выявляет роль допущений, лежащих в основе моделей.
- Разработан метод оценки синаптических проводимостей, который применим для экспериментальных регистраций нестационарной спонтанной активности in vitro и in vivo. Возбуждающая и тормозная синаптические проводимости оцениваются с временным разрешением 5 мс по единственной внутриклеточной записи патч-кламп электродом.
1.А.В. Чижов. Модель вызванной активности популяций нейронов гиппокампа. // Биофизика, 47(6) 1007-1015, 2002.
2.А.В. Чижов. Модель популяций нейронов как элемент крупномасштабной нейросети. // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. No.2-3, стр.60-68, 2004.
3.А.В. Чижов. Связь постсинаптических потенциалов и токов, измеряемых полувнутриклеточно (методом patch-clamp). // Биофизика, 49(5), стр.877-880, 2004.
4.А.В. Чижов, Л. Грэм. Объяснение с помощью уравнения Фоккера-Планка эффекта шунтирования разброса мембранного потенциала, регистрируемого в нейроне in-vivo. // Известия РАЕН, сер. МММИУ, т.8(1-2), стр. 100-106, 2004.
5.А.В. Чижов, А.Н. Покровский, Дж. Терри, А. Саргсян. Метод оценки синаптических токов с помощью внеклеточных электродов // Биофизика 54(3): 495-499, 2009.
6.А.В. Чижов. Численный метод для уравнения пространственного распространения импульсации вдоль поверхности корковой нервной ткани // Вестник СПбГУ, серия «Прикладная математика, информатика, процессы управления», вып. 4, стр. 242-250, 2009.
7.А.Ю. Бучин, А.В. Чижов. Частотная модель популяции адаптивных нейронов. // Биофизика, 55(4), стр.592-599, 2010.
8.А.В. Чижов. Последовательность упрощений в математических моделях первичной зрительной коры. // Математическая биология и биоинформатика, 5(2), стр.150-161, 2010.
9.Е.Ю. Смирнова, А.В. Чижов. Ориентационные гиперколонки зрительной коры: модели кольца. // Биофизика, 56(3), стр.527-533, 2011.
10.Е.Г. Якимова, А.В. Чижов. Экспериментальные и модельные исследования ориентационной чувствительности нейронов наружного коленчатого тела. // Росс. физиологический журнал им. И.М.Сеченова, 99(7), стр. 841-858, 2013.
- статьи в международных журналах:
11.A.V. Chizhov, L.J. Graham, A.A. Turbin. Simulation of neural population dynamics with a refractory density approach and a conductance-based threshold neuron model. // Neurocomputing, v.70, pp.252-262, 2006.
12.A.V. Chizhov, L.J. Graham. Population model of hippocampal pyramidal neurons, linking a refractory density approach to conductance-based neurons // Phys. Rev. E 75, 011924 (2007) (14 pages).
13.A.V. Chizhov, S. Rodrigues, J.R. Terry. A comparative analysis of a firing-rate model and a conductance-based neural population model // Physics Letters A, Volume 369, Issues 1-2, 10 September 2007, Pages 31-36
14.A.V. Chizhov, L.J. Graham. Efficient evaluation of neuron populations receiving colored-noise current based on a refractory density method. // Phys.Rev. E 77, 011910 (2008) (7 pages).
15.S. Rodrigues, A.V. Chizhov, F. Marten, J.R. Terry. Mappings between a macroscopic neural-mass model and a reduced conductance-based model. // Biological Cybernetics, v. 102, 361-371, 2010.
16.A.Ju. Buchin, A.V. Chizhov. Modified Firing-Rate Model Reproduces Synchronization of a Neuronal Population Receiving Complex Input. // Optical Memory & Neural Networks (Information Optics) № 2, 166-171, 2010.
17.A.V. Chizhov. Conductance-based refractory density model of primary visual cortex. // J. Comp. Neuroscience, v.36(2), 297-319, 2014.
18.A.V. Chizhov, E.Yu. Smirnova, K.Kh. Kim, A.V. Zaitsev. A simple Markov model of sodium channels with a dynamic threshold. // J. Comp. Neuroscience, v.37(1), 181-191, 2014.
19.A. Chizhov, E. Malinina, M. Druzin, L.J. Graham, S. Johansson. Firing clamp: A novel method for single-trial estimation of excitatory and inhibitory synaptic neuronal conductances. // Frontiers in Cellular Neuroscience, v.8, article 86, 2014.
- глава в учебном пособии:
20. А.В. Чижов. Математические модели ионных каналов, нейронов и нейронных популяций. Стр. 84-102. Глава в учебном пособии СПбГУ «От нейрона к сознанию» под ред. И.Павлова, СПбГУ, 2009, 189с. ISBN-978-5-288-05032-9.
- монография:
21. А. Турбин, А. Чижов. Модель нейронного ансамбля на основе уравнения Фоккера-Планка. Редукция к одномерному уравнению Фоккера-Планка модели электрической активности ансамбля нейронов. LAP LAMBERT Academic Publishing. ISBN-13: 978-3-8433-0355. 2011. 128 стр. (по материалам кандидатской диссертации А.Турбина)
- статья в сборнике трудов института:
22. А.В. Чижов. Уравнения осредненной активности нейронов коры головного мозга. Вопросы математической физики и прикладной математики. "К 100- летию Г.А.Гринберга” СПб, Изд-во РАН ФТИ им. Иоффе, 2001, с.278-285.
- статья в электронном журнале:
23. А.В. Чижов, А.А. Турбин. От моделей единичных нейронов к моделям популяций нейронов // Нейроинформатика, 2006, т.1(1), стр. 76-87; http://www. niisi.ru/Journal/N1/ChTur.pdf.
- статьи и расширенные тезисы в сборниках трудов конференций:
24.А.В. Чижов. Модель популяционной активности нейронов в корковых срезах. // Materials of the XIII Int. Conf. on Neurocybernetics, ICNC´2002, Rostov-on-Don, Russia, pp.55-58, (2002).
25.A.A. Турбин, А.В. Чижов. Модель нейронного ансамбля // Proc. of the "Нейроинформатика-2003", Москва, v.1, pp.133-140, 2003.
26.А.А. Турбин, А.В. Чижов. Определение параметров модельного нейрона по постсинаптическим токам. // Нейроинформатика-2004. Труды VI Всероссийской научно-технической конференции. – М.: МИФИ 2004г, с.117-123.
27.А.В. Чижов. Уравнение для дисперсии мембранного потенциала, регистрируемого in vivo. "Нейроинформатика-2004", Москва, 7 стр., 2004.
28.A.A. Турбин, А.В. Чижов. Изменение чувствительности нейрона к синаптическому воздействию в период между спайками. Международный семинар “Нелинейное моделирование и управление”, Cамара, стр. 63-64, 2004.
29.А.А. Турбин, А.В. Чижов. Сравнение моделей популяционной нейронной активности. // Нейроинформатика-2005. Труды VII Всероссийской научно-технической конференции. – М.: МИФИ, 2005г. Ч.1, с.122-126.
30.А.А. Турбин, А.В. Чижов. Сравнение одномерных моделей реалистичных нейронов. // Устойчивость и процессы управления. Труды международной конференции памяти В.И.Зубова. – СПб.: СПбГУ 2005г. с. 1207-1211.
31.А.А. Турбин, А.В. Чижов. Сравнительный анализ популяционных моделей. // Проблемы нейрокибернетики. Материалы 14-й междунар. конф. по нейрокибернетике. Ростов-на-Дону, 2005, с.49-51.
32.А.В. Чижов, Л. Грэм. Популяционная модель нервной ткани для трактовки экспериментальных гамма и тета ритмов в гиппокампе. // Проблемы нейрокибернетики. Материалы 14-й междунар. конф. по нейрокибернетике. Ростов-на-Дону, 2005, с.198-203.
33.А.В. Чижов, Л.Дж. Грэм. Метод оценки синаптических проводимостей по единственной записи мембранного потенциала в экспериментах in-vivo. // Устойчивость и процессы управления. Труды международной конференции памяти В.И.Зубова. – СПб.: СПбГУ 2005г. с. 1222-1226.
34.А.В. Чижов, Л.Дж. Грэм. Метод оценки возбуждающих и тормозных синаптических проводимостей адаптивного нейрона для внутриклеточных регистраций in-vivo. // Нейроинформатика-2007. IX Всероссийская научно-техническая конференция. Сб. научн. трудов. – М.: МИФИ, 2007г. Ч.3, с.17-24.
35.А.В. Чижов. Одночастичная и континуальная формулировки задачи об активности нейронов-пороговых интеграторов в условиях кореллированного шума. // XV Всеросс. семинар «Нейроинформатика, её приложения и анализ данных», Красноярск 2007, стр. 168-169.
36.Е.Ю. Смирнова, А.В. Чижов, А. Шрам, Л.Дж. Грэм. Анализ управления состоянием мембраны нейрона двумерным сигналом // Нейроинформатика-2008. X Всероссийская научно-техническая конференция. Сб. научн. трудов. – М.: МИФИ, 2008г. Ч.1, с.145-149.
37.Е.Ю. Смирнова, А.В. Чижов. Ориентационная избирательность суперколонки нейронов зрительной коры: модели кольца в нестационарном режиме // Нейроинформатика-2009. XI Всероссийская научно-техническая конференция. Сб. научн. трудов. – М.: МИФИ, 2009г. Ч.1, с.118-124.
38.А.Ю. Бучин, А.В. Чижов. Синхронизация популяции нейронов сигналом сложной формы // Нейроинформатика-2009. XI Всеросс. научно-техническая конференция. Сб. научн. трудов. – М.: МИФИ, 2009г. Ч.1, с.264-273.
39.Е.Ю. Смирнова, А.В. Чижов. Синхронизация нейронов за счет аксон-аксональных электрических контактов. // Нейроинформатика-2010, XII Всеросс. научно-техническая конференция, сб. научн. трудов, М.: МИФИ, ч.1, с.86-94, 2010.
40.А.В. Чижов. Биофизически детальная модель взаимосвязанных нейронных популяций, распределенных в плоскости зрительной коры. // Нейроинформатика-2010, XII Всеросс. научно-техническая конференция, сб. научн. трудов, М.: МИФИ , ч.1, с.28-34, 2010.
41.А.В. Чижов, Е.Ю. Смирнова, И.Н. Карабасов, А.Ю. Симонов, Д. Маринаццо, А. Шрам, Л.Дж. Грэм. Динамика спайковых порогов объясняет способность нейронов делить. // Нейроинформатика-2011, XIII Всеросс. научно-техни. конф., сб. научн. трудов, М.: МИФИ, ч.2, с. 205-213, 2011.
42.Е.Ю. Смирнова, А.В. Чижов, А.В. Зайцев, К.Х. Ким. Влияние гетерогенности натриевых каналов на спайковую активность нейрона. // Высокие технологии, фундаментальные и прикладные исследования в физиологии и медицине, II Межд. научно-практическая конференция, сб. статей под ред. А.П. Кудинова, Б.В, Крылова, т.3, с. 392-397, 2011.
43.А.В. Чижов. Компьютерная программа моделирования биоэлектрической активности корковых нейронных популяций в рамках континуального подхода. // Нейроинформатика-2012, XIV Всеросс. научно-техническая конференция, сб. научн. трудов, ч.3, с.136-143, 2012.
44.Е.А. Чижкова, А.В. Чижов. Математическая модель популяции нейронов с пачечной генерацией спайков. // Нейроинформатика-2013, XV Всероссийская научно-техническая конференция, сб. научн. трудов, МИФИ, Москва, 2013.
45.Е.Ю. Смирнова, А.В. Чижов, А.В. Зайцев, К.Х. Ким. Вариабельность порога генерации спайка в моделях и экспериментах. Нейроинформатика-2013, XV Всероссийская научно-техническая конференция, сб. научн. трудов, МИФИ, Москва, ч.1, с. 191-199, 2013.
46.А.В. Чижов, С. Родригеш. Простая модель связи внеклеточного потенциала и мембранных токов популяции нейронов. // Нейроинформатика-2014, XVI Всероссийская научно-техническая конференция, сб. научн. трудов, ч.2, стр. 87-95, 2014.
47.А.В. Чижов. Анализ чувствительности нейрона к входным сигналам с помощью модели ансамбля нейронов. // Нейроинформатика-2015, XVII Всероссийская научно-техническая конференция, сб. научн. трудов, 2015.
- тезисы докладов:
48.А.В. Чижов. Моделирование вызванных потенциалов, регистрируемых в срезах обонятельной коры. //Тезисы XXX Всероссийского совещения по проблемам высшей нервной деятельности, С.-Петербург, 2000, стр.701.
49.А.В. Чижов. Монотонная схема для уравнения аксонного распространения осредненной импульсной активности нейронов коры головного мозга. //Тезисы XIII Росс. конф. по теор. основам и конструированию числ. алгоритмов мат. физики, Пущино, 2000, с.55.
50.А.В. Чижов. Модель осредненной активности нейронов в применении к вызванным потенциалам, регистрируемым в срезах обонятельной коры. //Тезисы VII Всеросс. школы мол. ученых "Актуальные проблемы нейробиологии", Казань, 2000, стр.99-100.
51.A.V. Chizhov, L.J. Graham. Mathematical description of the reduction of intracellular potential variability by gabaergic shunting. // Abstracts of the 3rd INMED TINS Conf. on The Multiple Facets Of Gabaergic Synapses, La Ciotat – France, p.23, 2004.
52.A.V. Chizhov, I. Khalilov, R. Khazipov, L.Graham. Phenomenological population model of gamma-oscillations and propagating activity in hippocampus. ICMS Workshop on Mathematical Neuroscience, RSE, Edinburgh, UK. March 21 2005.
53.A.V.Chizhov, L.J.Graham. Conductance-based neural population model. EPFL-LATSIS Symposium 2006, Dynamical principles for neuroscience and intelligent biomimetic devices. Eds. A.J.Ijspeert et al., Lausanne, Switzerland, pp.77-78, 2006.
54.A.V. Chizhov, L.J. Graham. Fitting of a mathematical model of hippocampal neural populations to intracellular registration of rhythmic and evoked activity. // Int. Symp. «Hippocampus and Memory», Puschino, Russia, June 25-29, 2006.
55.A. Chizhov. Conductance-based population models and EEG-models. (invited lecture) // Annual Meeting of the Theoretical Neuroscience Network, 6 – 8 September, 2006, Bristol, UK.
56.A.V. Chizhov, E.Yu. Smirnova, L.J. Graham. Mapping between V1 models of orientation selectivity: From a distributed multi-population conductance-based refractory density model to a firing-rate ring model. CNS conference, Berlin, July 18-23, 2009 // BMC Neuroscience 2009, 10(Suppl 1):P181.
57.А.Ю. Бучин, А.В. Чижов. Синхронизация в частотной модели популяции. Конференция «Гиппокамп и память», Пущино, 2009, с.80-81.
58.А.В. Чижов. Моделирование кортикальных модулей. Межд. Конгресс «Нейронаука для медицины и психологии». Судак, Крым, Украина, июнь 3-13, 2011, с. 454.
59.А.В. Чижов, Е.Ю. Смирнова, А.Н. Покровский. Численное определение особенностей поведения нейронов, связанных возможной синцитиальной связью. Сб. материалов Воронежской мат. школы “Понтрягинские чтения-XXII” “Современные методы теории краевых задач”, с. 208-209, 2011.
60.А.В. Чижов, М.Я. Друзин, Е.П. Малинина, С.. Юхансон. Оценка синаптических проводимостей с помощью нового метода поддержания постоянной генерации спайков (firing-clamp). Межд. конференция «Гиппокамп и память», Пущино, 10-15 сентября, 2012, с.41.
61.А.В. Чижов. Математическая модель биоэлектрической активности первичной зрительной коры. Симпозиум «От детектора признака к единому зрительному образу», Москва, 1-3 октября 2012.
62.Е.Ю. Смирнова, А.В. Чижов, А.В. Зайцев, К.Х. Ким. Влияние гетерогенности натриевых каналов на спайковую активность нейрона. Российская молодежная конференция «Физика СПб», 24-25 октября 2012, с.32.
63.А.В. Зайцев, К.Х. Ким, Е.Ю. Смирнова, А.В. Чижов. Эффект гетерогенности натриевых каналов. // Материалы докладов IV Съезда биофизиков России, т. 1, с. 109, 2012.
64.Е.Г. Якимова, А.В. Чижов. Трактовка экспериментальных наблюдений ориентационной избирательности нейронов наружного коленчатого тела с помощью математической модели // Сборник тезисов XVI Школы-конф. молодых ученых по физиологии высшей нервной деятельности и нейрофизиологии. Москва, с. 24, 2012.
65.E.G. Yakimova, A.V. Chizhov. Modeling study of orientation sensitivity of lateral geniculate nucleus neurons. 36th European Conference on Visual Perception, Bremen, Germany, 25-29 August 2013 // Perception, Vol.42 (suppl.), p.144, 2013.
66.Е.Г. Якимова, А.В. Чижов. Модельные исследования ориентационной чувствительности нейронов наружного коленчатого тела // Тезисы докладов XXII Съезда Физиол. общества им. И.П. Павлова, Волгоград , 2013, с.614.
67.А.В. Чижов, Е.Ю. Смирнова, А.В. Зайцев, К.Х. Ким. Простая Марковская модель натриевых каналов с динамическим порогом // XXII съезд Физиологического общества имени И. П. Павлова: тезисы докладов, изд. ВолгГМУ, с.583, 2013.
68.Е.Ю. Смирнова, А.В. Чижов, А.В. Зайцев, К.Х. Ким. Действие шунтирующего торможения на нейрон в эксперименте и в моделях // XXII съезд Физиологического общества имени И. П. Павлова: тезисы докладов, изд. ВолгГМУ, с.490, 2013.
69.Е.Г. Якимова, А.В. Чижов. Анализ факторов, определяющих ориентационную чувствительность нейронов наружного коленчатого тела, с помощью математической модели // Сб. докладов XVII Школы-конф. молодых ученых по физиол. высшей нервной деятельности и нейрофизиологии. Москва, с.58, 2013.
70.A.V. Chizhov. Conductance‐Based Refractory Density Approach and Its Application to Biophysically Detailed Modeling of Cortical Neuronal Populations. Conference “Statistical Physics and Computational Neuroscience”, Hong-Kong University of Science and Technology, Hong-Kong, July 17-19, 2013.
71.A. Buchin, G. Huberfeld, R. Miles, A. Chizhov. Effects of a reduced efficacy of the KCC2 co-transporter and its relevance for epilepsy. FENS-2014, July 5-9. Abstract number: FENS-0913, 2014.