Buradasınız

SİNİR HÜCRESİNİN PASİF KABLO MODELLEMESİ VE SİMÜLASYONU

THE PASSIVE CABLE MODELING AND SIMULATION OF THE NEURON

Journal Name:

Publication Year:

Abstract (2. Language): 
Modeling and simulations devoloped for examining the physiological structures and dynamical behaviours of the neurons are of importance in terms of supporting the experimental studies. In this study the electrical theory of excitation propagation in excitable cell was investigated. The basic principals of linear cable theory were given and general differential equations concerning excitable cells were derived. The passive cable model simulation of neuron was made through the programme of MATLAB7.0.4/Simulink. In order to reach the realistic model, which is one of the main targets of the study, two simplified and revised models were used. A realistic wave shape was produced in MATLAB7.0.4/Simulink as the action potential wave shape spreading in neuron. They are as expected in the simplified model. When the simulation results of the two simplified and revised models compared, in the output of the revised model the minimum amplitude is seen to decrease. In the revised model, an ideal capacity element which we recommend was found.
Abstract (Original Language): 
Sinir hücrelerinin fizyolojik yapılarını ve dinamik davranışlarını incelemek üzere geliştirilen modellemeler ve simülasyonlar, deneysel çalışmaların desteklemesi açısından önemlidir. Bu çalışmada uyarılabilir hücrelerde uyarı iletiminin elektriksel kuramı üzerinde durulmuştur. Pasif kablo teorisinin esaslarına yer verilmiş ve uyarılabilir hücreler ile ilgili genel diferansiyel denklemlerin türetilmesi yapılmıştır. Sinir hücresinin pasif kablo model simülasyonu, MATLAB7.0.4/Simulink programı ile gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın ana hedeflerinden biri olan gerçekçi modele erişmek için, basitleştirilmiş ve revize edilmiş iki model kullanılmıştır. Sinir hücresinde yayılan aksiyon potansiyeli dalga şekli olarak, MATLAB7.0.4/Simulink’te gerçekçi dalga şekli üretilmiştir. Basitleştirilmiş ve revize edilmiş iki modelin simülasyon sonuçları karşılaştırıldığında revize edilmiş model çıkışında, minimum genliğin azaldığı görülmektedir. Revize edilmiş modelde; önerdiğimiz olması gereken bir kapasite elemanı bulunmuştur.
1
9

REFERENCES

References: 

1. P. Revest, Neurosim For Windows, Trends
Neuroscience, 18:556, 1995.
2. J. M. Bower and D. Beeman, The Book of
Genesis, Springer, Berlin, 1995.
3. E. De Schutter, Computer Software for
Development and Simulation of Compartmental
Models of Neurons, Computer Methods
Programs in Biomedicine, 2:71-81, 1989.
4. M. L. Hines and N. T. Carnavale, The NEURON
Simulation Environment, Neural Computation,
9: 1179-1209, 1997.
5. A. M. Brown, A Methodology for Simulating
Biological Systems Using Microsoft Excel,
Computer Methods and Programs in
Biomedicine, 58: 181-190, 1999.
6. A. M. Brown, Simulation of Axonal Excitability
Using a Spreadsheet Template in Microsoft
Excel, Computer Methods and Programs in
Biomedicine, 63:47-54, 2000.
7. E. De Schutter, A Consumer Guide to Neuronal
Modeling Software, Trends Neuroscirnce,
15:462-464, 1992.
8. M. Ozer, Y. Isler and H. Ozer, A Computer
Software for Simulating Single Compartment
Model of Neurons, Computer Methods
Programs in Biomedicine, 75:51-57, 2004.
9. Ş. Cinal, N. H. Ekmekci ve M. Özer, Stokastik
Nöron Modellerinin Simulink İle Benzetimi,
Elektrik-Elektronik-Bilgisayar Müh. 11.
Ulusal Kongresi, İstanbul, 458-461, 2005.
10. J. J. B. Jack, D. Noble, R. W. Tsien, Electric
Current Flow in Excitable Cells, Clarendon
Press, 1983.
11. W. Rall, J. Rinzel, Branch Input Resistance and
Steady Attenuation for Input to One Branch of a
dendritic Neuron Model, Journal Biophysics,
13:648-688, 1973.
12. J. Rinzel, W. Rall, Transient Response in
aDendritic Neuronal Model for Current Injected
at one Branch, Journal Biophysics, 14:759-
790,1974.
13. E. G. Butz, J. D. Cowan, Transient Potentials in
Dendritic Systems of Arbitrary Geometry,
Journal Biophysics, 14:661-689, 1974.
14. C. Koch and T. Poggio, A Simple Algorithm for
Solving the Cable Equation in Dendritic Trees of
Arbitrary Geometry. Journal Neuroscience
Method, 12: 303-315, 1985.
15. I. Z. Steinberg, On the Analytic Solution of
Electrotonic Spread in Branched Passive Trees,
Journal Computational Neuroscience, 3:301-
311, 1996.
16. M. Nazıroğlu, New Molecular Mechanisms on
the Activation of TRPM2 Channels by Oxidative
Stress and ADP-ribose, Neurochemical
Research, 32:1990-2001, 2007.
17. A. D. Rosen, Mechanism of Action of Moderate-
Intensity Static Magnetic Fields on Biological
Systems, Cellular Biochemistry and
Biophysics, 39(2):163-173, 2003.
18. Simulink., Model-based and System-based
Design, Using Simulink, MathWorks Inc.,
Natick, MA, 2000.
19. Sim Power Systems for Use with Simulink.,
User’s Guide, MathWorks Inc., Natick, MA,
2002.
20. Ö. Coşkun, Sinir Dokusu Modeli Analizinde
Gerçekçi Model ve Dışsal Manyetik Alandan
Etkilenme Mekanizmasının Analizi, SDÜ Fen
Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, 2009.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com