Stokastik iyon kanal benzetim algoritmalarının karşılaştırılması
A Comparison of algorithms for the simulation of stochastic ion channels
Yazar: İLKER TÜRKER
Danışman: DOÇ.DR. MAHMUT ÖZER
Zonguldak Karaelmas Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
ÖZETYüksek Mühendislik TeziSTOKASTİK İYON KANAL BENZETİM ALGORİTMALARININKARŞILAŞTIRILMASIİlker TÜRKERZonguldak Karaelmas ÜniversitesiFen Bilimleri EnstitüsüElektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim DalıTez Danışmanı: Doç.Dr. Mahmut ÖZERŞubat 2006, 91 sayfaSinir hücrelerinde üretilen aksiyon potansiyelinin benzetimi için çeşitli algoritmalarkullanılmaktadır. Deterministik modelde aksiyon potansiyeli şekli iyi bir yaklaşıklıklabulunabilmesine rağmen spike'lar arasındaki aralıklarda ve spike eşiğinde rasgelelik bumodelde gözlenememektedir. Stokastik iyon kanallarının benzetiminde kullanılanalgoritmalar genel olarak iki kısma ayrılmaktadır: Markov sıçrama prosesleri ve Langevinyaklaşıklığı. İyon kanalının farklı kanal durumları arasındaki geçişlerinin benzetimiMarkov sıçrama prosesleriyle gerçekleştirilmektedir. Stokastik modellemede kullanılanikinci yöntem olan Langevin yaklaşıklığı ise klasik Hodgkin-Huxley modeline beyaz gaussgürültüsünün adapte edilmesi esasına dayanmaktadır. Stokastik etkilerin modellenmesindebir başka önemli faktör, modeli benzetmek için yüksek sistem gereksinimi nedeniylemümkün olan en az karmaşık modelin kullanılması gerekliliğidir. Bu çalışmada iyonkanallarındaki stokastik etkileri modellemek için kullanılan 5 farklı hesaplama algoritmasıayrıntılı olarak tanıtılmakta ve karşılaştırılmaktadır. Karşılaştırma, spike'lar arası süreniniiiÖZET (devam ediyor)istatistiksel karakteristikleri (CV), tek fazlı ve ön koşullu uyartımlardan kaynaklananuyartım sonrası zaman histogramları ve gerilim kenetleme koşulu altında iyon kanallarınıninaktivasyondan kurtulma proseslerine dayalı olarak yapılmaktadır. Beş farklı algoritmakullanılarak elde edilen sonuçlar, tutarlılık ve hesaplama prosesi için zaman ihtiyacına görekarşılaştırılmaktadır.Anahtar Sözcükler : Nöron, stokastik iyon kanalları, benzetim algoritmaları, Markovprosesleri, gürültü.Bilim Kodu : 101.10.01, 609.01.04iv

Abstract:
ABSTRACTM. Sc. ThesisA COMPARISON OF ALGORITHMS FOR THE SIMULATION OFSTOCHASTIC ION CHANNELSİlker TÜRKERZonguldak Karaelmas UniversityGraduate School of Natural and Applied SciencesDepartment of Electrical and Electronics EngineeringThesis Advisor: Assoc. Prof. Dr. Mahmut ÖZERFebruary 2006, 91 PagesThere are several algorithms used for simulating action potentials generated by theneurons. Although the shape of the action potentials may be obtained with a goodapproximation using the deterministic model, the randomness in interspike intervals andspike threshold due to the channel noise can not be observed within this model. Thealgorithms used for simulating stochastic ion channels are generally divided into twosections: Markov jumping processes and Langevin?s approximation. The simulation oftransitions between different channel states is performed by Markov jumping processes.The second method for modeling stochastic ion channels by using Langevin?s equationstands for the adaptation of white Gaussian noise into the classical Hodgkin-Huxley method.Another important factor in the modeling of the stochastic effects is the requirement of theuse of a model that has less computational complexity due to high system requirements. Inthis study, five different computational algortihms used for simulating stochastic effects ofthe ion channels are introduced in detail and compared. The comparison is performedbased on the statistical characteristics of the interspike intervals (CV), post stimulus timevABSTRACT (continued)histograms results from monophasic and preconditioned stimuli and recovery process frominactivation of the ion channels under voltage clamp condition. The results obtained byusing the five different algorithms are compared in terms of the consistency and the timeneed for the computational process.Keywords : Neuron, stochastic ion channels, simulation algorithms, Markov processes,noise.Science Code : 101.10.01, 609.01.04vi