151. Yetişkin Hipokampal Nörogenezinin Yarı-stokastik Nümerik Bir Modeli
- Author
-
ÖZ, Pınar
- Subjects
Computational model ,Hesaplamalı model ,Mühendislik ,lcsh:S ,Adult neurogenesis ,lcsh:S1-972 ,lcsh:Agriculture ,Engineering ,Yetişkin nörogenezi ,Subgranular zone ,lcsh:Technology (General) ,Yetişkin nörogenezi,Subgranüler zon,Hesaplamalı model ,lcsh:T1-995 ,Adult neurogenesis,Subgranular zone,Computational model ,Subgranüler zon ,lcsh:Agriculture (General) - Abstract
Dentat girusta (DG) görülen yetişkin nörogenezininhipokampal bellek ağlarındaki işleve önemli bir katkı sunduğu kabuledilmektedir. Sunulan ayrık sayısal model DG'de bulunan nöral progenitör hücre(NPH) popülasyonlarında ve bu süreçlerin ürünlerindeki (immatür nöron, astrositve oligodendrosit popülasyonları) temporal değişimleri modellemeyiamaçlamaktadır. Süreçler toplam hacimde bir limitin olmadığı ve nörogeneziyönlendiren tüm kimyasal ve fiziksel düzenleyicilerin devamlı ulaşılabilirolduğu ideal bir ortamda tanımlanmıştır. Sistem üç temel seviyede bağımsızolarak çalışmaktadır. Her seviye nörogenez süreçlerindeki bir aşama olaraktanımlanmıştır ve popülasyonlar üç temel hücre tipinden oluşmaktadır: Tip I(radyal glia), tip II (geçici çoğalan hücre) ve tip III (nöroblast). Hücrekaderi, her hücre tipi için bir popülasyon limiti olan yarı-stokastik bir süreç(bir seçim) olarak sisteme eklenmiştir. Sunulan model, ayrık süreçleredayanmasına ve basitleştirilmiş bir yaklaşım izlemesine rağmen, yetişkinnörogenezinin sayısal bir taslağını başarılı şekilde üretmektedir ve farklımodülasyonlarla bir hipokampal trisinaptik devre ağına yerleştirilebilir., Adult neurogenesis in dentate gyrus (DG) is a prominentcontributor in the dynamics of hippocampal memory networks. This discrete modelaims to estimate the temporal changes in the neural progenitor cell (NPC) populations in DG, together with the productsof differentiation – immature neurons, astrocytes and oligodendrocytes. Thedynamics are described in an ideal environment, where there is no limit for thetotal volume and all required chemical and physical cues that directneurogenesis are continuously available. The system works independently onthree levels. Each level is defined as the dynamics in a stage of neurogenesiswith three types of NPCs: type I cell (radial glia), type II cell (transientlyamplifying cells) and type III cell (neuroblasts). Cell fate was introduced asa semi-stochastic process (a choice) with a population limit for each celltype. Although it is based on discrete processes and has a rather simplisticapproach, the simulations successfully provide a numerical template for adultneurogenesis, which can be further modified and implemented in a hippocampaltrisynaptic loop network.
- Published
- 2019