Geri Dön

Simplification of the data-driven hippocampal CA1 microcircuit

Veri Tabanlı Hippokampal CA1 Devresinin Basitleştirilmesi

  1. Tez No: 665448
  2. Yazar: MUSTAFA KEREM KURBAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEYMUR JAHANGIROV, DR. SRİKANTH RAMASWAMY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Malzeme Bilimi ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 123

Özet

Biyofiziksel olarak gerçekçi nöron modelleri, veriye dayalı yaklaşımları sayesinde ortaya çıkan nöral ve devre davranışları sergilemektedirler. Bu modeller, dendritleri temsil etmek için birden fazla bölme içerir, bu da dendrozomatik ve somatodendritik sinyaller sırasında yüksek doğruluk elde edilmesini sağlar. 170 bölme ve yaklaşık 1000 sinaps içeren ortalama bir piramidal nöron modeli, hesaplama süresi ve bellek yükünde önemli bir maliyet oluşturur. Çok sayıda hücre düşünüldüğünde, sıradan bir bilgisayar bu tür devreleri simüle edemez hale gelir. Nöron sadeleştirme algoritmalarındaki son gelişmelerle, nöron gövdesindeki voltaj sapma zamanlamaları, uyarıcı ve inhibitör sinapsların soma'ya transfer empedansını koruyarak yakalanabilir. Basitleştirilmiş kortikal nöron modelleri ile 250 kata kadar daha hızlı simülasyon süresi yakalamakla birlikte yüksek bir atım senkronizasyonu skoru da elde edebileceği önceki çalışmalarda gösterilmiştir. Ancak, bu algoritma devre seviyesine henüz uyarlanmış değildir. Bu çalışma,“nöron azaltma (neuron_reduce)”algoritmasını çeşitli hipokampal morfolojilere uygulayarak genişletip, algoritmanın performansını hem tek hücreli hem de ağ düzeyinde simülasyonlarda göstermektedir. Doğrulamalar, somatik akım enjeksiyonu, Schaffer Kollaterallerini de içeren çeşitli minyatür post sinaptik aktivasyonları, ve harici nöronal innervasyon girişleri de dahil olmak üzere çeşitli deneyler ile test edilmiştir. Bu deneylerde ağların toplam nöron aktivasyon oranları, devrelerin atım arası aralıkları, raster dağılımları ve devre boyunca ortalama ateşleme oranları incelenmiştir. Bu yöntemlerle, başarılı ve başarısızlıkla yinelenen davranışlar incelenip, algoritmanın düşük seviyede atım senkronizasyonu gösterdiği nöron tipleri için de çeşitli optimizasyon teknikleri sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

Biophysically realistic neuron models provide emergent neural and circuit behaviors due to their data-driven approach and high sensitivity in representing the ionic currents. These models comprise multiple compartments for representing dendrites, which allows getting high accuracy during dendrosomatic and somatodendritic signals. An average pyramidal cell model having around 170 compartments and 1000 synapses makes up a significant cost in computational time and memory load. When a high number of cells are considered, an ordinary computer becomes unable to simulate such circuits. With the recent developments in neuron simplification algorithms, the voltage deflection timings at the soma can be captured by preserving the transfer impedance of excitatory \& inhibitory synapses to soma. It has been shown that the simplified cortical neuron models can get a high spike-synchrony with up to 250x faster simulation time. Despite its performance at single cell level, the application of neuron reduce algorithm to circuit level analysis has not been shown yet. This work extends the previous work by applying it to various hippocampal morphologies and shows its performance in single cell and network level simulations. The validations include total neuron activation rates by morphology, inter-spike intervals of the circuits, raster plots and average firing rates throughout the circuit in experiments including somatic current injection, miniature post synaptic potentials, external innervation from Schaffer Collaterals and LFP simulations. We show the successfully replicated emergent behaviors and the limitations of the simplification algorithm on neurons firing in broad frequency regimes and further present optimization techniques for sub-optimal neurons.

Benzer Tezler

  1. Pragmatic strategies in English as an academic lingua Franca: A study on spoken interaction at the language preparatory class of a Turkish university

    Akademik lingua Franca İngilizce'sinde edimsel stratejiler: Bir Türk üniversitesinin dil hazırlık sınıfında konuşma etkileşimi üzerine bir çalışma

    MEHMET ATASAGUN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Eğitim ve Öğretimİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM İLKER ETUŞ

  2. A fuzzy software prototype for spatial phenomena: Case study precipitation distribution

    Mekansal fenomenler için bulanık yazılım prototipi: Yağış dağılımı örnek olayı incelemesi

    TAHSİN ALP YANAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZUHAL AKYÜREK

  3. EDİ elektronic data interchange

    EDİ elektronik veri alışverişi

    AYSUN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EŞREF ADALI

  4. Sayısal ortamda kartografik genelleştirme

    Cartographic generalization in digital environment

    TÜRKAY GÖKGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. DOĞAN UÇAR

  5. Faaliyet muhasebesi

    Activity accounting

    HÜSEYİN GÜREL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. AYDIN AYDINCIOĞLU