Stochastic modelling of calcium dynamics:
Calcium (Ca2+) ist ein in eukaryotischen Zellen allgegenwärtiger sekundärer Botenstoff. Durch Inositoltrisphosphat (IP3) ausgelöste Ca2+-Signale von IP3-Rezeptoren (IP3Rs) sind eines der universellsten Zell Signalübertragungssysteme. Ca2+ Signale sind fundamental stochastisch. Dennoch hat sich die M...
Gespeichert in:
1. Verfasser: | |
---|---|
Format: | Abschlussarbeit Buch |
Sprache: | English |
Veröffentlicht: |
Berlin
[2023?]
|
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | kostenfrei |
Zusammenfassung: | Calcium (Ca2+) ist ein in eukaryotischen Zellen allgegenwärtiger sekundärer Botenstoff. Durch Inositoltrisphosphat (IP3) ausgelöste Ca2+-Signale von IP3-Rezeptoren (IP3Rs) sind eines der universellsten Zell Signalübertragungssysteme. Ca2+ Signale sind fundamental stochastisch. Dennoch hat sich die Modellierung dieser Ca2+-Signale bisher stark auf deterministische Ansätze mit gewöhnlichen Differentialgleichungen gestützt. Diese wurden als Ratengleichungen etabliert und beruhen auf räumlich gemitteltem Ca2+ Werten. Diese Ansätze vernachlässigen Rauschen und Zufall. In dieser Dissertation präsentieren wir ein stochastisches Modell zur Erzeugung von Ca2+ Spikes in Form einer linearen Zustands-Kette. Die Anzahl offener Cluster ist die Zustandsvariable und Erholung von negativem Feedback wird berücksichtigt. Wir identifizieren einen Ca2+ Spike mit dem ersten Erreichen eines kritischen Zustands und sein Interspike Intervall mit der first-passage time (FPT) zu diesem Zustand. Dafür entwickeln wir einen allgemeinen mathematischen Rahmen zur analytischen Berechnung von FPTs auf solch einer Kette. Wir finden z.B. einen allgemein verringerten CV, der ein deutliches Minimum in Abhängigkeit der Zustandskettenlänge N aufweist. Dies nennen wir resonante Länge. Danach ergänzen wir positives Feedback und wenden das Modell auf verschiedene Zelltypen an. Es erfasst alle verfügbaren allgemeinen Beobachtungen zu Ca2+ Signalvorgängen. Es erlaubt uns Einblicke in den Zusammenhang von Agonistenstärke und Puffraten. Auch werden einzelne Ca2+ Spikes in Purkinje Neuronen, welche eine Rolle für Lernen und Erinnerung spielen, als stochastisches reaction-diffusion Model in einer 3D Dornenfortsatz Geometrie modelliert. Ataxia, eine Krankheit, die zum Verlust der Feinmotorik führt, wird auf defekte IP3R zurückgeführt, die abnormale Ca2+ Spikes erzeugen. [...] Englische Version: Calcium (Ca2+) is a ubiquitous 2nd messenger molecule in all eukaryotic cells. Inositol trisphosphate (IP3)-induced Ca2+ signalling via IP3 receptors (IP3Rs) is one of the most universal signalling systems used by cells to transmit information. Ca2+ signalling is noisy and a fundamentally stochastic system. Yet, modelling of IP3-induced Ca2+ signalling has relied heavily on deterministic approaches with ordinary differential equations in the past, established as rate equations using spatially averaged Ca2+. These approaches neglect the defining features of Ca2+ signalling, noise and fluctuations. In this thesis, we propose a stochastic model of Ca2+ spike generation in terms of a linear state chain with the number of open clusters as its state variable, also including recovery from negative feedback. We identify a Ca2+ spike with reaching a critical state for the first time, and its interspike interval with the first passage time to that state. To this end, a general mathematical framework for analytically computing first-passage times of such a linear chain is developed first. A substantially reduced CV with a pronounced minimum, dependent on the chain length N, termed resonant length, are found. Positive feedback is then included into the model, and it is applied directly to various cell types. The model is fundamentally stochastic and successfully captures all available general observations on Ca2+ signalling. Also, we specifically study single Ca2+ spikes in spines of Purkinje neurons, assumed to be important for motor learning and memory, using MCell to simulate a reaction-diffusion system in a complex 3D Purkinje spine geometry. The model successfully reproduces experimentally findings on properties of Ca2+ spikes. Ataxia, a pathological condition resulting in, e.g., a loss of fine motor control, assumed to be caused by malfunctioning IP3Rs, is modelled and a possible way of recovery is suggested. |
Beschreibung: | Tag der mündlichen Prüfung 07.12.2023 Der Text enthält eine Zusammenfassung in deutscher und englischer Sprache. |
Beschreibung: | xvii, 227 Seiten Illustrationen, Diagramme (überwiegend farbig) |
Internformat
MARC
LEADER | 00000nam a2200000 c 4500 | ||
---|---|---|---|
001 | BV049528052 | ||
003 | DE-604 | ||
005 | 00000000000000.0 | ||
007 | t | ||
008 | 240201s2023 a||| m||| 00||| eng d | ||
035 | |a (OCoLC)1422394660 | ||
035 | |a (DE-599)BVBBV049528052 | ||
040 | |a DE-604 |b ger |e rda | ||
041 | 0 | |a eng | |
049 | |a DE-11 | ||
084 | |8 1\p |a 571.74 |2 23ksdnb | ||
084 | |8 2\p |a 570 |2 23sdnb | ||
100 | 1 | |a Friedhoff, Victor Nicolai |e Verfasser |0 (DE-588)1314150340 |4 aut | |
245 | 1 | 0 | |a Stochastic modelling of calcium dynamics |c von M.Sc. Victor Nicolai Friedhoff |
264 | 1 | |a Berlin |c [2023?] | |
300 | |a xvii, 227 Seiten |b Illustrationen, Diagramme (überwiegend farbig) | ||
336 | |b txt |2 rdacontent | ||
337 | |b n |2 rdamedia | ||
338 | |b nc |2 rdacarrier | ||
500 | |a Tag der mündlichen Prüfung 07.12.2023 | ||
500 | |a Der Text enthält eine Zusammenfassung in deutscher und englischer Sprache. | ||
502 | |b Dissertation |c Humboldt-Universität zu Berlin |d 2023 | ||
520 | 8 | |a Calcium (Ca2+) ist ein in eukaryotischen Zellen allgegenwärtiger sekundärer Botenstoff. Durch Inositoltrisphosphat (IP3) ausgelöste Ca2+-Signale von IP3-Rezeptoren (IP3Rs) sind eines der universellsten Zell Signalübertragungssysteme. Ca2+ Signale sind fundamental stochastisch. Dennoch hat sich die Modellierung dieser Ca2+-Signale bisher stark auf deterministische Ansätze mit gewöhnlichen Differentialgleichungen gestützt. Diese wurden als Ratengleichungen etabliert und beruhen auf räumlich gemitteltem Ca2+ Werten. Diese Ansätze vernachlässigen Rauschen und Zufall. In dieser Dissertation präsentieren wir ein stochastisches Modell zur Erzeugung von Ca2+ Spikes in Form einer linearen Zustands-Kette. Die Anzahl offener Cluster ist die Zustandsvariable und Erholung von negativem Feedback wird berücksichtigt. Wir identifizieren einen Ca2+ Spike mit dem ersten Erreichen eines kritischen Zustands und sein Interspike Intervall mit der first-passage time (FPT) zu diesem Zustand. Dafür entwickeln wir einen allgemeinen mathematischen Rahmen zur analytischen Berechnung von FPTs auf solch einer Kette. Wir finden z.B. einen allgemein verringerten CV, der ein deutliches Minimum in Abhängigkeit der Zustandskettenlänge N aufweist. Dies nennen wir resonante Länge. Danach ergänzen wir positives Feedback und wenden das Modell auf verschiedene Zelltypen an. Es erfasst alle verfügbaren allgemeinen Beobachtungen zu Ca2+ Signalvorgängen. Es erlaubt uns Einblicke in den Zusammenhang von Agonistenstärke und Puffraten. Auch werden einzelne Ca2+ Spikes in Purkinje Neuronen, welche eine Rolle für Lernen und Erinnerung spielen, als stochastisches reaction-diffusion Model in einer 3D Dornenfortsatz Geometrie modelliert. Ataxia, eine Krankheit, die zum Verlust der Feinmotorik führt, wird auf defekte IP3R zurückgeführt, die abnormale Ca2+ Spikes erzeugen. [...] | |
520 | 8 | |a Englische Version: Calcium (Ca2+) is a ubiquitous 2nd messenger molecule in all eukaryotic cells. Inositol trisphosphate (IP3)-induced Ca2+ signalling via IP3 receptors (IP3Rs) is one of the most universal signalling systems used by cells to transmit information. Ca2+ signalling is noisy and a fundamentally stochastic system. Yet, modelling of IP3-induced Ca2+ signalling has relied heavily on deterministic approaches with ordinary differential equations in the past, established as rate equations using spatially averaged Ca2+. These approaches neglect the defining features of Ca2+ signalling, noise and fluctuations. In this thesis, we propose a stochastic model of Ca2+ spike generation in terms of a linear state chain with the number of open clusters as its state variable, also including recovery from negative feedback. We identify a Ca2+ spike with reaching a critical state for the first time, and its interspike interval with the first passage time to that state. To this end, a general mathematical framework for analytically computing first-passage times of such a linear chain is developed first. A substantially reduced CV with a pronounced minimum, dependent on the chain length N, termed resonant length, are found. Positive feedback is then included into the model, and it is applied directly to various cell types. The model is fundamentally stochastic and successfully captures all available general observations on Ca2+ signalling. Also, we specifically study single Ca2+ spikes in spines of Purkinje neurons, assumed to be important for motor learning and memory, using MCell to simulate a reaction-diffusion system in a complex 3D Purkinje spine geometry. The model successfully reproduces experimentally findings on properties of Ca2+ spikes. Ataxia, a pathological condition resulting in, e.g., a loss of fine motor control, assumed to be caused by malfunctioning IP3Rs, is modelled and a possible way of recovery is suggested. | |
650 | 0 | 7 | |8 3\p |a Signaltransduktion |0 (DE-588)4318717-1 |2 gnd |
650 | 0 | 7 | |8 4\p |a Intrazellulärraum |0 (DE-588)4330337-7 |2 gnd |
650 | 0 | 7 | |8 5\p |a Calciumkanal |0 (DE-588)4205050-9 |2 gnd |
650 | 0 | 7 | |8 6\p |a Calcium |0 (DE-588)4069806-3 |2 gnd |
653 | |a Physik | ||
653 | |a Biophysik | ||
653 | |a Calcium | ||
653 | |a Zellkommunikation | ||
653 | |a erste Durchgangszeit | ||
653 | |a Stochastische Prozesse | ||
653 | |a IP3 | ||
653 | |a Purkinje | ||
653 | |a synaptische Plastizität | ||
653 | |a Zellvariabilität | ||
653 | |a Wahrscheinlichkeitstheorie | ||
653 | |a Variationskoeffizient | ||
653 | |a Modellierung | ||
653 | |a Physics | ||
653 | |a Biophysics | ||
653 | |a Cell Communication | ||
653 | |a First Passage Time | ||
653 | |a stochastic processes | ||
653 | |a Cell Signalling | ||
653 | |a synaptic plasticity | ||
653 | |a cell variability | ||
653 | |a probability theorie | ||
653 | |a statistics | ||
653 | |a Coefficient of variation | ||
653 | |a Modelling | ||
655 | 7 | |0 (DE-588)4113937-9 |a Hochschulschrift |2 gnd-content | |
776 | 0 | 8 | |i Erscheint auch als |n Online-Ausgabe |a Friedhoff, Victor Nicolai |t Stochastic modelling of calcium dynamics |o 10.18452/27916 |o urn:nbn:de:kobv:11-110-18452/28604-1 |w (DE-604)BV049475373 |
856 | 4 | 1 | |u http://edoc.hu-berlin.de/18452/28604 |x Verlag |z kostenfrei |3 Volltext |
912 | |a ebook | ||
999 | |a oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-034873771 | ||
883 | 0 | |8 1\p |a emakn |c 0,08128 |d 20231228 |q DE-101 |u https://d-nb.info/provenance/plan#emakn | |
883 | 0 | |8 2\p |a emasg |c 0,67490 |d 20231228 |q DE-101 |u https://d-nb.info/provenance/plan#emasg | |
883 | 0 | |8 3\p |a emagnd |c 0,49676 |d 20231228 |q DE-101 |u https://d-nb.info/provenance/plan#emagnd | |
883 | 0 | |8 4\p |a emagnd |c 0,07553 |d 20231228 |q DE-101 |u https://d-nb.info/provenance/plan#emagnd | |
883 | 0 | |8 5\p |a emagnd |c 0,05847 |d 20231228 |q DE-101 |u https://d-nb.info/provenance/plan#emagnd | |
883 | 0 | |8 6\p |a emagnd |c 0,05616 |d 20231228 |q DE-101 |u https://d-nb.info/provenance/plan#emagnd |
Datensatz im Suchindex
_version_ | 1804186355837698048 |
---|---|
adam_txt | |
any_adam_object | |
any_adam_object_boolean | |
author | Friedhoff, Victor Nicolai |
author_GND | (DE-588)1314150340 |
author_facet | Friedhoff, Victor Nicolai |
author_role | aut |
author_sort | Friedhoff, Victor Nicolai |
author_variant | v n f vn vnf |
building | Verbundindex |
bvnumber | BV049528052 |
collection | ebook |
ctrlnum | (OCoLC)1422394660 (DE-599)BVBBV049528052 |
format | Thesis Book |
fullrecord | <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim"><record><leader>06884nam a2200793 c 4500</leader><controlfield tag="001">BV049528052</controlfield><controlfield tag="003">DE-604</controlfield><controlfield tag="005">00000000000000.0</controlfield><controlfield tag="007">t</controlfield><controlfield tag="008">240201s2023 a||| m||| 00||| eng d</controlfield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(OCoLC)1422394660</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-599)BVBBV049528052</subfield></datafield><datafield tag="040" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-604</subfield><subfield code="b">ger</subfield><subfield code="e">rda</subfield></datafield><datafield tag="041" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">eng</subfield></datafield><datafield tag="049" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-11</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="8">1\p</subfield><subfield code="a">571.74</subfield><subfield code="2">23ksdnb</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="8">2\p</subfield><subfield code="a">570</subfield><subfield code="2">23sdnb</subfield></datafield><datafield tag="100" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Friedhoff, Victor Nicolai</subfield><subfield code="e">Verfasser</subfield><subfield code="0">(DE-588)1314150340</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="245" ind1="1" ind2="0"><subfield code="a">Stochastic modelling of calcium dynamics</subfield><subfield code="c">von M.Sc. Victor Nicolai Friedhoff</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="a">Berlin</subfield><subfield code="c">[2023?]</subfield></datafield><datafield tag="300" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">xvii, 227 Seiten</subfield><subfield code="b">Illustrationen, Diagramme (überwiegend farbig)</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">n</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">nc</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="500" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Tag der mündlichen Prüfung 07.12.2023</subfield></datafield><datafield tag="500" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Der Text enthält eine Zusammenfassung in deutscher und englischer Sprache.</subfield></datafield><datafield tag="502" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">Dissertation</subfield><subfield code="c">Humboldt-Universität zu Berlin</subfield><subfield code="d">2023</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1="8" ind2=" "><subfield code="a">Calcium (Ca2+) ist ein in eukaryotischen Zellen allgegenwärtiger sekundärer Botenstoff. Durch Inositoltrisphosphat (IP3) ausgelöste Ca2+-Signale von IP3-Rezeptoren (IP3Rs) sind eines der universellsten Zell Signalübertragungssysteme. Ca2+ Signale sind fundamental stochastisch. Dennoch hat sich die Modellierung dieser Ca2+-Signale bisher stark auf deterministische Ansätze mit gewöhnlichen Differentialgleichungen gestützt. Diese wurden als Ratengleichungen etabliert und beruhen auf räumlich gemitteltem Ca2+ Werten. Diese Ansätze vernachlässigen Rauschen und Zufall. In dieser Dissertation präsentieren wir ein stochastisches Modell zur Erzeugung von Ca2+ Spikes in Form einer linearen Zustands-Kette. Die Anzahl offener Cluster ist die Zustandsvariable und Erholung von negativem Feedback wird berücksichtigt. Wir identifizieren einen Ca2+ Spike mit dem ersten Erreichen eines kritischen Zustands und sein Interspike Intervall mit der first-passage time (FPT) zu diesem Zustand. Dafür entwickeln wir einen allgemeinen mathematischen Rahmen zur analytischen Berechnung von FPTs auf solch einer Kette. Wir finden z.B. einen allgemein verringerten CV, der ein deutliches Minimum in Abhängigkeit der Zustandskettenlänge N aufweist. Dies nennen wir resonante Länge. Danach ergänzen wir positives Feedback und wenden das Modell auf verschiedene Zelltypen an. Es erfasst alle verfügbaren allgemeinen Beobachtungen zu Ca2+ Signalvorgängen. Es erlaubt uns Einblicke in den Zusammenhang von Agonistenstärke und Puffraten. Auch werden einzelne Ca2+ Spikes in Purkinje Neuronen, welche eine Rolle für Lernen und Erinnerung spielen, als stochastisches reaction-diffusion Model in einer 3D Dornenfortsatz Geometrie modelliert. Ataxia, eine Krankheit, die zum Verlust der Feinmotorik führt, wird auf defekte IP3R zurückgeführt, die abnormale Ca2+ Spikes erzeugen. [...]</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1="8" ind2=" "><subfield code="a">Englische Version: Calcium (Ca2+) is a ubiquitous 2nd messenger molecule in all eukaryotic cells. Inositol trisphosphate (IP3)-induced Ca2+ signalling via IP3 receptors (IP3Rs) is one of the most universal signalling systems used by cells to transmit information. Ca2+ signalling is noisy and a fundamentally stochastic system. Yet, modelling of IP3-induced Ca2+ signalling has relied heavily on deterministic approaches with ordinary differential equations in the past, established as rate equations using spatially averaged Ca2+. These approaches neglect the defining features of Ca2+ signalling, noise and fluctuations. In this thesis, we propose a stochastic model of Ca2+ spike generation in terms of a linear state chain with the number of open clusters as its state variable, also including recovery from negative feedback. We identify a Ca2+ spike with reaching a critical state for the first time, and its interspike interval with the first passage time to that state. To this end, a general mathematical framework for analytically computing first-passage times of such a linear chain is developed first. A substantially reduced CV with a pronounced minimum, dependent on the chain length N, termed resonant length, are found. Positive feedback is then included into the model, and it is applied directly to various cell types. The model is fundamentally stochastic and successfully captures all available general observations on Ca2+ signalling. Also, we specifically study single Ca2+ spikes in spines of Purkinje neurons, assumed to be important for motor learning and memory, using MCell to simulate a reaction-diffusion system in a complex 3D Purkinje spine geometry. The model successfully reproduces experimentally findings on properties of Ca2+ spikes. Ataxia, a pathological condition resulting in, e.g., a loss of fine motor control, assumed to be caused by malfunctioning IP3Rs, is modelled and a possible way of recovery is suggested.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="8">3\p</subfield><subfield code="a">Signaltransduktion</subfield><subfield code="0">(DE-588)4318717-1</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="8">4\p</subfield><subfield code="a">Intrazellulärraum</subfield><subfield code="0">(DE-588)4330337-7</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="8">5\p</subfield><subfield code="a">Calciumkanal</subfield><subfield code="0">(DE-588)4205050-9</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="8">6\p</subfield><subfield code="a">Calcium</subfield><subfield code="0">(DE-588)4069806-3</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Physik</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Biophysik</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Calcium</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Zellkommunikation</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">erste Durchgangszeit</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Stochastische Prozesse</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">IP3</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Purkinje</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">synaptische Plastizität</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Zellvariabilität</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Wahrscheinlichkeitstheorie</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Variationskoeffizient</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Modellierung</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Physics</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Biophysics</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Cell Communication</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">First Passage Time</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">stochastic processes</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Cell Signalling</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">synaptic plasticity</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">cell variability</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">probability theorie</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">statistics</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Coefficient of variation</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Modelling</subfield></datafield><datafield tag="655" ind1=" " ind2="7"><subfield code="0">(DE-588)4113937-9</subfield><subfield code="a">Hochschulschrift</subfield><subfield code="2">gnd-content</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">Erscheint auch als</subfield><subfield code="n">Online-Ausgabe</subfield><subfield code="a">Friedhoff, Victor Nicolai</subfield><subfield code="t">Stochastic modelling of calcium dynamics</subfield><subfield code="o">10.18452/27916</subfield><subfield code="o">urn:nbn:de:kobv:11-110-18452/28604-1</subfield><subfield code="w">(DE-604)BV049475373</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="1"><subfield code="u">http://edoc.hu-berlin.de/18452/28604</subfield><subfield code="x">Verlag</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield><subfield code="3">Volltext</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ebook</subfield></datafield><datafield tag="999" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-034873771</subfield></datafield><datafield tag="883" ind1="0" ind2=" "><subfield code="8">1\p</subfield><subfield code="a">emakn</subfield><subfield code="c">0,08128</subfield><subfield code="d">20231228</subfield><subfield code="q">DE-101</subfield><subfield code="u">https://d-nb.info/provenance/plan#emakn</subfield></datafield><datafield tag="883" ind1="0" ind2=" "><subfield code="8">2\p</subfield><subfield code="a">emasg</subfield><subfield code="c">0,67490</subfield><subfield code="d">20231228</subfield><subfield code="q">DE-101</subfield><subfield code="u">https://d-nb.info/provenance/plan#emasg</subfield></datafield><datafield tag="883" ind1="0" ind2=" "><subfield code="8">3\p</subfield><subfield code="a">emagnd</subfield><subfield code="c">0,49676</subfield><subfield code="d">20231228</subfield><subfield code="q">DE-101</subfield><subfield code="u">https://d-nb.info/provenance/plan#emagnd</subfield></datafield><datafield tag="883" ind1="0" ind2=" "><subfield code="8">4\p</subfield><subfield code="a">emagnd</subfield><subfield code="c">0,07553</subfield><subfield code="d">20231228</subfield><subfield code="q">DE-101</subfield><subfield code="u">https://d-nb.info/provenance/plan#emagnd</subfield></datafield><datafield tag="883" ind1="0" ind2=" "><subfield code="8">5\p</subfield><subfield code="a">emagnd</subfield><subfield code="c">0,05847</subfield><subfield code="d">20231228</subfield><subfield code="q">DE-101</subfield><subfield code="u">https://d-nb.info/provenance/plan#emagnd</subfield></datafield><datafield tag="883" ind1="0" ind2=" "><subfield code="8">6\p</subfield><subfield code="a">emagnd</subfield><subfield code="c">0,05616</subfield><subfield code="d">20231228</subfield><subfield code="q">DE-101</subfield><subfield code="u">https://d-nb.info/provenance/plan#emagnd</subfield></datafield></record></collection> |
genre | (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content |
genre_facet | Hochschulschrift |
id | DE-604.BV049528052 |
illustrated | Illustrated |
index_date | 2024-07-03T23:26:25Z |
indexdate | 2024-07-10T10:09:49Z |
institution | BVB |
language | English |
oai_aleph_id | oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-034873771 |
oclc_num | 1422394660 |
open_access_boolean | 1 |
owner | DE-11 |
owner_facet | DE-11 |
physical | xvii, 227 Seiten Illustrationen, Diagramme (überwiegend farbig) |
psigel | ebook |
publishDate | 2023 |
publishDateSearch | 2023 |
publishDateSort | 2023 |
record_format | marc |
spelling | Friedhoff, Victor Nicolai Verfasser (DE-588)1314150340 aut Stochastic modelling of calcium dynamics von M.Sc. Victor Nicolai Friedhoff Berlin [2023?] xvii, 227 Seiten Illustrationen, Diagramme (überwiegend farbig) txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Tag der mündlichen Prüfung 07.12.2023 Der Text enthält eine Zusammenfassung in deutscher und englischer Sprache. Dissertation Humboldt-Universität zu Berlin 2023 Calcium (Ca2+) ist ein in eukaryotischen Zellen allgegenwärtiger sekundärer Botenstoff. Durch Inositoltrisphosphat (IP3) ausgelöste Ca2+-Signale von IP3-Rezeptoren (IP3Rs) sind eines der universellsten Zell Signalübertragungssysteme. Ca2+ Signale sind fundamental stochastisch. Dennoch hat sich die Modellierung dieser Ca2+-Signale bisher stark auf deterministische Ansätze mit gewöhnlichen Differentialgleichungen gestützt. Diese wurden als Ratengleichungen etabliert und beruhen auf räumlich gemitteltem Ca2+ Werten. Diese Ansätze vernachlässigen Rauschen und Zufall. In dieser Dissertation präsentieren wir ein stochastisches Modell zur Erzeugung von Ca2+ Spikes in Form einer linearen Zustands-Kette. Die Anzahl offener Cluster ist die Zustandsvariable und Erholung von negativem Feedback wird berücksichtigt. Wir identifizieren einen Ca2+ Spike mit dem ersten Erreichen eines kritischen Zustands und sein Interspike Intervall mit der first-passage time (FPT) zu diesem Zustand. Dafür entwickeln wir einen allgemeinen mathematischen Rahmen zur analytischen Berechnung von FPTs auf solch einer Kette. Wir finden z.B. einen allgemein verringerten CV, der ein deutliches Minimum in Abhängigkeit der Zustandskettenlänge N aufweist. Dies nennen wir resonante Länge. Danach ergänzen wir positives Feedback und wenden das Modell auf verschiedene Zelltypen an. Es erfasst alle verfügbaren allgemeinen Beobachtungen zu Ca2+ Signalvorgängen. Es erlaubt uns Einblicke in den Zusammenhang von Agonistenstärke und Puffraten. Auch werden einzelne Ca2+ Spikes in Purkinje Neuronen, welche eine Rolle für Lernen und Erinnerung spielen, als stochastisches reaction-diffusion Model in einer 3D Dornenfortsatz Geometrie modelliert. Ataxia, eine Krankheit, die zum Verlust der Feinmotorik führt, wird auf defekte IP3R zurückgeführt, die abnormale Ca2+ Spikes erzeugen. [...] Englische Version: Calcium (Ca2+) is a ubiquitous 2nd messenger molecule in all eukaryotic cells. Inositol trisphosphate (IP3)-induced Ca2+ signalling via IP3 receptors (IP3Rs) is one of the most universal signalling systems used by cells to transmit information. Ca2+ signalling is noisy and a fundamentally stochastic system. Yet, modelling of IP3-induced Ca2+ signalling has relied heavily on deterministic approaches with ordinary differential equations in the past, established as rate equations using spatially averaged Ca2+. These approaches neglect the defining features of Ca2+ signalling, noise and fluctuations. In this thesis, we propose a stochastic model of Ca2+ spike generation in terms of a linear state chain with the number of open clusters as its state variable, also including recovery from negative feedback. We identify a Ca2+ spike with reaching a critical state for the first time, and its interspike interval with the first passage time to that state. To this end, a general mathematical framework for analytically computing first-passage times of such a linear chain is developed first. A substantially reduced CV with a pronounced minimum, dependent on the chain length N, termed resonant length, are found. Positive feedback is then included into the model, and it is applied directly to various cell types. The model is fundamentally stochastic and successfully captures all available general observations on Ca2+ signalling. Also, we specifically study single Ca2+ spikes in spines of Purkinje neurons, assumed to be important for motor learning and memory, using MCell to simulate a reaction-diffusion system in a complex 3D Purkinje spine geometry. The model successfully reproduces experimentally findings on properties of Ca2+ spikes. Ataxia, a pathological condition resulting in, e.g., a loss of fine motor control, assumed to be caused by malfunctioning IP3Rs, is modelled and a possible way of recovery is suggested. 3\p Signaltransduktion (DE-588)4318717-1 gnd 4\p Intrazellulärraum (DE-588)4330337-7 gnd 5\p Calciumkanal (DE-588)4205050-9 gnd 6\p Calcium (DE-588)4069806-3 gnd Physik Biophysik Calcium Zellkommunikation erste Durchgangszeit Stochastische Prozesse IP3 Purkinje synaptische Plastizität Zellvariabilität Wahrscheinlichkeitstheorie Variationskoeffizient Modellierung Physics Biophysics Cell Communication First Passage Time stochastic processes Cell Signalling synaptic plasticity cell variability probability theorie statistics Coefficient of variation Modelling (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Erscheint auch als Online-Ausgabe Friedhoff, Victor Nicolai Stochastic modelling of calcium dynamics 10.18452/27916 urn:nbn:de:kobv:11-110-18452/28604-1 (DE-604)BV049475373 http://edoc.hu-berlin.de/18452/28604 Verlag kostenfrei Volltext 1\p emakn 0,08128 20231228 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#emakn 2\p emasg 0,67490 20231228 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#emasg 3\p emagnd 0,49676 20231228 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#emagnd 4\p emagnd 0,07553 20231228 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#emagnd 5\p emagnd 0,05847 20231228 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#emagnd 6\p emagnd 0,05616 20231228 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#emagnd |
spellingShingle | Friedhoff, Victor Nicolai Stochastic modelling of calcium dynamics 3\p Signaltransduktion (DE-588)4318717-1 gnd 4\p Intrazellulärraum (DE-588)4330337-7 gnd 5\p Calciumkanal (DE-588)4205050-9 gnd 6\p Calcium (DE-588)4069806-3 gnd |
subject_GND | (DE-588)4318717-1 (DE-588)4330337-7 (DE-588)4205050-9 (DE-588)4069806-3 (DE-588)4113937-9 |
title | Stochastic modelling of calcium dynamics |
title_auth | Stochastic modelling of calcium dynamics |
title_exact_search | Stochastic modelling of calcium dynamics |
title_exact_search_txtP | Stochastic modelling of calcium dynamics |
title_full | Stochastic modelling of calcium dynamics von M.Sc. Victor Nicolai Friedhoff |
title_fullStr | Stochastic modelling of calcium dynamics von M.Sc. Victor Nicolai Friedhoff |
title_full_unstemmed | Stochastic modelling of calcium dynamics von M.Sc. Victor Nicolai Friedhoff |
title_short | Stochastic modelling of calcium dynamics |
title_sort | stochastic modelling of calcium dynamics |
topic | 3\p Signaltransduktion (DE-588)4318717-1 gnd 4\p Intrazellulärraum (DE-588)4330337-7 gnd 5\p Calciumkanal (DE-588)4205050-9 gnd 6\p Calcium (DE-588)4069806-3 gnd |
topic_facet | Signaltransduktion Intrazellulärraum Calciumkanal Calcium Hochschulschrift |
url | http://edoc.hu-berlin.de/18452/28604 |
work_keys_str_mv | AT friedhoffvictornicolai stochasticmodellingofcalciumdynamics |