Biyolojik nöral ağlarda latans dinamiklerinin analizi
Analysis of latency dynamics in biological neural networks
- Tez No: 355396
- Danışmanlar: PROF. DR. MAHMUT ÖZER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyofizik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Biophysics, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bülent Ecevit Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 130
Özet
Uyartım başlangıcından sonra ilk spayk latansı nöral fonksiyonların fizyolojisi için büyük önem taşımaktadır. Nöronlar girişleri hakkındaki bilgileri spayk trenlerine dönüştürerek iletmektedirler ve bu spayk trenlerinin zamanlaması da bilginin etkili bir şekilde kodlanmasında oldukça önemlidir. Nöral dinamiklerin temelini oluşturan rasgele süreçlerin ve belirsizliklerin, gürültü ile geciktirilmiş bozulma (NDD) denilen bir olgu olan ilk tepki süresine karşılık gelen zamanı arttırdığı gösterilmiştir. Bu doktora tez çalışmasında öncelelikle, stokastik iyon kanalları içeren biyofiziksel olarak daha gerçekçi olan bir Hodgkin-Huxley (H-H) nöron modelinin ilk spayk latansı üzerindeki gürültü ile geciktirilmiş bozulma etkisi (NDD) ve yinemeli ateşleme esnasındaki benzer etkileri araştırılmıştır. Bir stokastik H-H nöron modelinin ilk spayk zamanlamasındaki NDD etkisinin sadece eşiğin hemen üstündeki uyartımlar için oluştuğu gösterilmiştir. Eşik değere olan yakınlığın NDD etkisinin şiddetini belirlediği ve NDD etkisi oluştuğunda, hem latansın hem de zamansal salınımın büyük ölçüde arttığı tespit edilmiştir. Nöronun NDD etkisi nedeniyle ilk spaykları düşük zamansal hassasiyetle ateşlediği ve buna bağlı olarak, eşik-üstü ateşleme bölgesinde nöronun ilk spaykları özensiz bir şekilde ateşlediği belirlenmiştir. Ayrıca, ilk spayk zamanlaması üzerindeki NDD etkisinin oluşumunda hem sodyum inaktivasyonun hem de potasyum aktivasyonunun önemli bir rol oynadığı gösterilmiştir. Stokastik potasyum kanallarının sodyum kanallarına kıyasla bu etkiye daha fazla katkısı olduğu belirlenmiştir. Bunların yanı sıra; sıcaklık azalırken, NDD etkisinin azaldığı ve daha büyük gürültü şiddetlerinde (veya daha küçük hücre boyutlarında) ortaya çıktığı gösterilmiştir. Son olarak, bu çalışmada, ölçeksiz nöral ağlar dikkate alınarak, gürültü ile geciktirilmiş bozulma etkisi ağ seviyesinde incelenmiştir. NDD etkisi zayıf ve orta kuplaj şiddetleri için oluşurken, güçlü kuplaj şiddetlerinde bağlantı topolojisine bakılmaksızın ortadan kalktığı gösterilmiştir. Başka bir ifadeyle, nöronlar arasındaki etkileşimin yapısı tüm ağın tepki süresini kısaltabilecek bir potansiyelde olduğu bulunmuştur. Ortalama bağlantı derecesini artırmanın da hızlı bir tepkiyi desteklediği, fakat bunun kuplaj şiddetindeki artıştan daha az etkili olduğu belirlenmiştir. Harici sinyal frekansının ilişki düzeyi bakımından, NDD etkisinin uygun bir uyartım frekansının seçimiyle azaltılabileceği gösterilmiştir. Ağ seviyesinde de gürültü ile geciktirilmiş bozulmanın oluşumunda potasyum kanal gürültüsünün sodyum kanal gürültüsüne göre daha baskın bir rol oynadığı bulunmuştur. Ayrıca sıcaklık arttıkça, NDD etkisinin arttığı ve daha düşük gürültü güçlerinde (ya da daha büyük bir hücre boyutlarında) ortaya çıktığı belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
First spike latency after stimulus onset is of great importance for the physiology of neural function. Neurons transmit information about their inputs by transforming them into spike trains, and the timing of these spike trains is in turn crucial for effectively encoding that information. Random processes and uncertainty that underly neuronal dynamics have been indicated to extend the time towards the first response in a phenomenon called noise-delayed decay (NDD). In this doctorate thesis, we first investigate the noise-delayed decay effect on the first spike latency and similar effects during repetitive firing of a more biophysically realistic Hodgkin-Huxley (H-H) neuron model that includes stochastic ion channels. We show that the NDD effect on the first-spike timing of a stochastic H-H model occurs only for the stimuli which are just above threshold. It is determined that the nearness to the threshold determines the intensity of the NDD effect and when the NDD effect is present, both the latency and jitter increases substantially. This suggests that the neuron fires the first-spikes with low temporal precision due to the NDD effect. Therefore, it is determined that neuron fires the first-spikes imprecisely in suprathreshold regime. Furthermore, we show that both the sodium inactivation and potassium activation play a key role on the appearence of the NDD effect in the first-spike timing. It is determined that stochastic postassium channels, as compared to sodium channels, contribute most to these effects. Besides, it is demonstrated that the NDD effect decreases and emerges for bigger noise strengths (or smaller cell sizes) as the temperature decreases. Finally, in this work, we study the noise-delayed decay phenomenon at the network level, in particular by considering scale-free neuronal networks. We demonstrate that the NDD effect exists for weak and intermediate coupling strengths, whereas it disappears for strong coupling strength regardless of the connection topology. In other words, it is founded that the scale-free interaction structure amongst neurons has the potential to shorten the response time of the entire network. We determine that increasing the average degree also favor a fast response, but it is less effective than increasing the coupling strength. In terms of the relevance of the frequency of the external signal, we show that the NDD effect can be decreased with a proper choice of stimulus frequency. We find that potassium channel noise also plays a more dominant role in the occurrence of noise-delayed decay than sodium channel noise at network level. We also determine that the NDD effect increases and emerges for smaller noise strengths (or larger cell sizes) as the temperature increases.
Benzer Tezler
- Biyolojik nöronlardan oluşmuş ölçeksiz ağın dinamiklerinin araştırılması
The investigation of dynamics of scale-free network consisting of biological neurons
ERGİN YILMAZ
Doktora
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBülent Ecevit ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT ÖZER
- Periyodik kuplajın ölçeksiz ağlarda zamansal düzenliliğe etkileri
Impacts of time-periodic coupling strength on the firing regularity of scale-free networks
VELİ BAYSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Mühendislik BilimleriBülent Ecevit ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT ÖZER
YRD. DOÇ. DR. ERGİN YILMAZ
- Evaluation of the performance of the wastewater treatment plant in al Fallujah district based on neural networks
Fellujah ilçesi atıksu arıtma tesisi performansının nöral ağlara göre değerlendirilmesi
IBRAHIM KAREEM MADAB MADAB
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Mühendislik Bilimleriİstanbul Gedik ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖZDE ULUTAGAY
- Yapay nöral ağ temelli meteorolojik parametrelerin tayini
Prediction of meteorological parameters based on artificial neural networks
NURETTİN ACIR
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNiğde ÜniversitesiElektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADNAN GÖRÜR
- Modeling redistribution of regulators after perturbation on large biological networks
Büyük biyolojik ağlarda perturbasyon sonrasında düzenleyicilerin yeniden dağılımının modellenmesi
SELCEN ARI YUKA
Doktora
İngilizce
2024
BiyomühendislikYıldız Teknik ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER YILMAZ