DOÇ.DR. MAHMUT ÖZER

Nöronal ağlarda bilgi kodlama ve senkronizasyon

ÖZET Yüksek Mühendislik Tezi NÖRONAL A LARDA B LG KODLAMA VE SENKRON ZASYON Muhammet Ali ÖZSOY Zonguldak Karaelmas Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik Mühendisli i Anabilim Dalı Tez Danı manı: Doç. Dr. Mahmut ÖZER Ocak 2007, 64 sayfa Nöronların elektriksel aktivitelerinin en önemlisi olan aksiyon potansiyeli olu turabilme yetenekleri, kendi aralarındaki ileti imin de temelini olu turmaktadır. Aksiyon potansiyeli olu umunu etkileyen birçok iç ve dı etken bulunmaktadır. Bu etkenler aksiyon potansiyelinin genli ini, periyodunu ve olu um sıklı ını etkileyebilece i gibi hiç olu mamasına da neden olabilmektedir. Nöronların meydana getirdi i aksiyon potansiyelleri onunla temas halindeki tüm nöronların aksiyon potansiyeli olu turmasına etki etmektedir. Bu durum senkronizasyon olarak adlandırılmaktadır. Nöronların ileti imde olu an aksiyon potansiyellerinin sayısı ve düzenlili i önemli rol oynamaktadır. Nöronun uyartım cevabını ifade eden ilk aksiyon potansiyeli ise iletilen bilginin en önemli kısmını ta ımaktadır. Aksiyon potansiyellerin olu umu ÖZET (devam ediyor) ve nöronlar arasındaki iletimi, bir bilgi iletim ortamı ve kanalı olu turmaktadır. Meydana gelen aksiyon potansiyellerinin ta ıdı ı bilginin miktarı, nöronların kodlama kapasitesini ve iletim kanalının kodlama verimini ifade etmektedir. Bu çalı mada nöronların aksiyon potansiyeli olu umlarına etki eden faktörler ve popülasyonun cevap süreleri incelenecektir. Ayrıca nöron popülasyonlarının senkronize davranı ları ve nöronların bilgi kodlama yetenekleri ara tırılacaktır. Anahtar Kelimeler: nöron dinamikleri, nöron a ı, senkronizasyon, kodlama Bilim Kodu: 609.01.04

Nöronların bölmeli modelinin bilgisayar yazılımına dayalı benzetimi

ÖZET Yüksek Mühendislik Tezi NÖRONLARIN BÖLMELİ MODELİNİN BİLGİSAYAR YAZILIMINA DAYALI BENZETİMİ Kenan ZENGİN Zonguldak Karaelmas Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı Tez Danışmanı: Doç.Dr. Mahmut ÖZER Şubat 2006, 61 sayfa Nöron modellerinin bilgisayar simülasyonları, biyolojik nöronların fonksiyonları hakkında bir bakış açısı sağlamaktadır. Bu bağlamda Neurosim, Neuron ve Genesis gibi bir takım bilgisayar yazılım paketleri, nöron modellenmesi için geniş bir şekilde kullanılmaktadır. İyon kanalları, patch kenetleme çalışmalarından bilindiği üzere stokastik olarak açılıp kapanmaktadırlar. Membran patch alanı az miktarda kanal içeriyorsa, stokastik etkiler nöron dinamikleri üzerinde daha önemli olmaktadır. Bu çalışmada stokastik iyon kanallarını da kullanabilen daha esnek bir yazılım sunulmaktadır. Kullanıcı iyon kanal sayısını ve iyon kanallarının parametrelerini kendisi belirleyerek bir nöron modeli oluşturabilmekte ve akım ve gerilim kenetleme simülasyonlarını gerçekleştirebilmektedir. Yazılım paketi beş farklı hesaplama algoritmasından bir tanesi seçilerek stokastik iyon kanallarının modellenmesine imkan tanımaktadır. Nöron modeli deterministik ve/veya stokastik iyon kanalları kullanılarak oluşturulabilmektedir. Stokastik iyon kanallarının etkileri, yani kanal gürültüsü, beş farklı iii ÖZET (devam ediyor) hesaplama algoritması kullanılarak incelenebilmektedir. Yazılım paketi, herhangi bir programlama dili bilgisine ihtiyaç duymaksızın nöronların basit simülasyonunu çalıştırmak isteyen kullanıcılara hitap etmektedir. Ayrıca bu yazılım eğitim amaçlı olarak da kullanılabilir. Anahtar Kelimeler: İyon Kanalı, nöron, stokastik analiz, bilgisayar yazılımı Bilim Kodu: 101.10.01, 609.01.04 iv

Stokastik iyon kanal benzetim algoritmalarının karşılaştırılması

ÖZET Yüksek Mühendislik Tezi STOKASTİK İYON KANAL BENZETİM ALGORİTMALARININ KARŞILAŞTIRILMASI İlker TÜRKER Zonguldak Karaelmas Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı Tez Danışmanı: Doç.Dr. Mahmut ÖZER Şubat 2006, 91 sayfa Sinir hücrelerinde üretilen aksiyon potansiyelinin benzetimi için çeşitli algoritmalar kullanılmaktadır. Deterministik modelde aksiyon potansiyeli şekli iyi bir yaklaşıklıkla bulunabilmesine rağmen spike’lar arasındaki aralıklarda ve spike eşiğinde rasgelelik bu modelde gözlenememektedir. Stokastik iyon kanallarının benzetiminde kullanılan algoritmalar genel olarak iki kısma ayrılmaktadır: Markov sıçrama prosesleri ve Langevin yaklaşıklığı. İyon kanalının farklı kanal durumları arasındaki geçişlerinin benzetimi Markov sıçrama prosesleriyle gerçekleştirilmektedir. Stokastik modellemede kullanılan ikinci yöntem olan Langevin yaklaşıklığı ise klasik Hodgkin-Huxley modeline beyaz gauss gürültüsünün adapte edilmesi esasına dayanmaktadır. Stokastik etkilerin modellenmesinde bir başka önemli faktör, modeli benzetmek için yüksek sistem gereksinimi nedeniyle mümkün olan en az karmaşık modelin kullanılması gerekliliğidir. Bu çalışmada iyon kanallarındaki stokastik etkileri modellemek için kullanılan 5 farklı hesaplama algoritması ayrıntılı olarak tanıtılmakta ve karşılaştırılmaktadır. Karşılaştırma, spike’lar arası sürenin iii ÖZET (devam ediyor) istatistiksel karakteristikleri (CV), tek fazlı ve ön koşullu uyartımlardan kaynaklanan uyartım sonrası zaman histogramları ve gerilim kenetleme koşulu altında iyon kanallarının inaktivasyondan kurtulma proseslerine dayalı olarak yapılmaktadır. Beş farklı algoritma kullanılarak elde edilen sonuçlar, tutarlılık ve hesaplama prosesi için zaman ihtiyacına göre karşılaştırılmaktadır. Anahtar Sözcükler : Nöron, stokastik iyon kanalları, benzetim algoritmaları, Markov prosesleri, gürültü. Bilim Kodu : 101.10.01, 609.01.04 iv

Stokastik fitzhugh-nagumo model dinamiklerinin belirlenmesi

Gerilim kontrollü iyon kanalları uyarılabilir hücrelerde elektriksel sinyallerin oluşumu ve taşınmasında anahtar rol oynamaktadır. Gerilim kontrollü iyon kanalları ile ilgili iletkenliğe dayalı ilk model Hodgkin ve Huxley (H-H) tarafından önerilmiştir. H-H modeli gibi iyonik iletkenlik üzerine kurulu modeller nöron çalışma dinamiklerine ait ayrıntılı bilgiler vermesine karşın hesaplama ve analizde büyük yük getirmektedir. Ayrıca H-H modeli deterministik bir model olup, stokastik etkileri içerecek şekilde genişletilmiş modelleri hem karmaşık hem de işlem yükü olarak ağırdır. Nöron modellemede yaygın olarak kullanılan bir diğer model, FitzHugh-Nagumo (FHN) nöron modelidir. FHN modeli hem deterministik hem de stokastik modellemede daha basit bir yaklaşım sağlamakta ve daha az işlem yükü gerektirmektedir. Bu çalışmada nöron dinamiklerini incelemek için FHN modeli kullanılmıştır. Nöronlarda gerçekleşen rasgele aktiviteleri incelemek için FitzHugh-Nagumo (FHN) nöron modelinin stokastik versiyonu kullanılmış, farklı koşullar altında nöron tepkileri incelenmektedir. Nöronun uyartımsız durumda, eşik altı periyodik iii ÖZET (devam ediyor) uyartım ve eşik üstü periyodik güçlü uyartım tepkileri araştırılmıştır. Ayrıca farklı gürültü modelleri için nöron tepkileri elde edilmektedir. Son olarak, tek yönlü kuplajlı master- slave nöron konfigürasyonu için sezgisel senkronizasyon parametreleri araştırılmaktadır. Anahtar Kelimeler: Nöron, FitzHugh-Nagumo, Sezgisel Senkronizasyon. : 609.01.04 Bilim Kodu iv

Stokastik iyon kanal küme boyutu ve sıcaklığın tek-bölmeli nöron modeli dinamikleri üzerindeki etkileri

Gerilim-kapılı iyon kanalları, uyarılabilir hücrelerde elektriksel işaretlerin üretilmesinde ve yayılmasında büyük bir öneme sahiptir. Kanal gürültüsü, gerilim-kapılı iyon kanallarının rasgele kapılanmaları tarafından üretilmektedir. Açık kanal sayısındaki dalgalanmalar gürültülü membran akımlarına neden olmaktadır. Bu dalgalanmalar; uyarılabilirliği değiştirebilmekte, kendiliğinden ateşlemeye neden olabilmekte ve spike eşiği, spike zamanlaması ve spikelar arası aralıkların değişebilirliğine yol açabilmektedir. Bu çalışmada, farklı membran patch boyutları ve sıcaklıkları için stokastik iyon kanallarına sahip tek-bölmeli bir nöron modelinin tepkileri incelenmiştir. Kanal gürültüsünün etkileri, Jung-Shuai stokastik iyon kanal benzetim algoritması kullanılarak modele dahil edilmiştir. Membran patch boyutu ve sıcaklığın stokastik iyon kanallarına sahip tek-bölmeli nöron modelinin tepkilerini önemli ölçüde değiştirdiği gösterilmiştir. Elde edilen sonuçlar, membran patch boyutu ve sıcaklığın tek-bölmeli nöron model dinamiğinin iki önemli parametresi olduğunu göstermektedir.

Neuron yazılımı ile nöron dinamiklerinin modellenmesi

ÖZET Bilim Uzmanl Tezi NEURON YAZILIMI LE NÖRON D NAM KLER N MODELLENMES Okan ERKAYMAZ Zonguldak Karaelmas Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik Mühendisli i Anabilim Dal Tez Dan man : Doç. Dr. Mahmut ÖZER Nisan 2007, 69 sayfa Nöronlar n fizyolojik yap lar ve dinamik davran lar incelemek üzere geli tirilen bilgisayar yaz mlar deneysel çal malar desteklemesi aç ndan önemlidir. L-NEURON, NEUROSIM, NEURON ve GENESIS nöron modellemek için yayg n olarak kullan lan yaz mlard r. Bu çal mada profesyonel nöron modelleme yaz mlar ndan biri olan NEURON program incelenmi tir. NEURON program n algoritmik yap , hesaplama yöntemleri ve komut yap incelenmektedir. Literatürde nöron dinamiklerini incelemede kullan lan temel deneyler NEURON program ile gerçekle tirilmi tir. yon kanallar n stokastik davran lar NEURON program ile incelenmi tir. Çal mada son olarak kortikal nöronlar n dinamikleri Nokta letkenlik Modeli kullan larak incelenmi tir. Anahtar Kelimeler :NEURON yaz , iyon kanallar , Nokta letkenlik Modeli, stokastik Bilim Kodu :609.01.04