Kısa-süreli sinaptik plastisitenin nöron dinamiklerine etkileri
Effects of short-term synaptic plasticity on neuronal dynamics
Yazar: UĞUR İLERİ
Danışman: PROF. DR. MAHMUT ÖZER ; DOÇ. DR. MUHAMMET UZUNTARLA
Bülent Ecevit Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Sinir sistemi son derece karmaşık mekanizmalar ile çalışan biyolojik bir yapıdır. Bu kompleks yapının en temel elemanları nöronlardır. Nöronlar hem iletişim halinde oldukları diğer nöronlardan hem de doğal çevreden sinyaller almaktadır. Bilgi içeren bu sinyallerin nöronun ürettiği spayk paternlerinin zamanlaması ile kodlandığı sinirbilimciler tarafından en çok kabul gören hipotezlerden biridir.
Bu tez çalışmasında öncelikle zamansal kodlamanın bir alt kolu olan ilk spayk latans kodlama hipotezi ele alınmıştır. Literatürde nöronların yapısından ve meydana geldikleri bileşenlerden kaynaklı rasgele süreçlerin, "gürültü ile geciktirilmiş bozulma" (NDD) olarak adlandırılan bir etki ile nöronun ilk cevap süresine karşılık gelen zamanı arttırdığı gösterilmiştir. Çalışmada öncelikle bahsedilen bu NDD etkisi bazı biyofiziksel gerçeklikler altında incelenmiştir. Biyofiziksel gerçeklik bağlamında ise sinaptik dinamiklerin diğer bir ifadeyle kısa-dönem sinaptik plastisite mekanizması üzerinde durulmuştur. Sinaptik plastisiteyi oluşturan kısa-dönem sinaptik depresyon ve fasilitasyon mekanizmalarının latans kodlama üzerindeki etkileri ayrı ayrı incelenmiştir. Elde edilen sonuçlarla, belirli depresyon ve fasilitasyon seviyelerinde NDD etkisinin ortadan kaldırılarak nöronal bilginin ilk-spayk latansı ile optimum şekilde kodlanabileceği belirlenmiştir.
Çalışmada son olarak kısa-dönem sinaptik plastisite mekanizmalarının kortikal düzensiz spayk aktivitesi üzerindeki etkileri dinamik (adaptif) eşik seviyesi kavramı ile birlikte ele alınarak araştırmalar yapılmıştır. Sinir sisteminde nöronal gürültü kaynaklarının çoğunluğunu oluşturan sinaptik arka plan aktivitesinin belirli değerlerinde kısa-dönem plasitisite mekanizmaları ve nöronal sistemi oluşturan parametreler ile spayk trenlerindeki düzensizliklerin dinamik eşik seviyesinde kontrol edilebildiği gösterilmiştir.

Abstract:
Nervous system is a biological structure which operates with extremely complex mechanisms. The fundamental units of this complex structure are the neurons. A neuron receives signals both from the external environment and from other neurons in which it is connection with. One of the most widely accepted hypothesis by neuroscientists is that these signals which contain information are encoded through the timing of the spike patterns produced by the neurons.
In this thesis, we have discussed first of all latency coding hypothesis which is one of the temporal coding strategy. In the literature, it has been shown that the random processes originated from the structure of the neuron and components of which the neuron consists extend the time towards the first response of the neuron in a phenomenon called noise-delayed decay (NDD). In this work, we first investigate this NDD effect under some certain biological realities. In the context of biophysical reality, we elaborate on synaptic dynamics,
in other words the short-term synaptic plasticity mechanisms. After we investigate the effects of the short-term synaptic depression and facilitation mechanisms form of synaptic plasticity seperately, we demonstrate that the NDD effect disappears and neural information can be encoded by first spike latency at particular depression and facilitation levels.
Finally, the effects of short-term synaptic plasticity mechanisms on cortical irregular spike activity are investigated with dynamic (adaptive) threshold concept. The results obtained from the simulations have shown that the irregular activity in spike trains can controlled by the short-term synaptic plasticity and adaptive threshold mechanisms at certain values of synaptic background activity which is the major source of noise in neurons.