search query: @keyword simulation model / total: 13
reference: 3 / 13
« previous | next »
Author:Vornanen, Inkeri
Title:Modelling Neuronal Network Dynamics: The Effect of Two- and Three-Dimensional Topology
Hermosoluverkkojen dynamiikan mallintaminen: Kaksi- ja kolmiulotteisen topologian vaikutus
Publication type:Master's thesis
Publication year:2014
Pages:x + 65      Language:   eng
Department/School:Perustieteiden korkeakoulu
Main subject:Laskennallinen tiede   (Becs-114)
Supervisor:Lampinen, Jouko
Instructor:Tanskanen, Jarno ; Lenk, Kerstin
Electronic version URL: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201507013652
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  562   | Archive
Keywords:neuron network
simulation model
topology
hermosoluverkko
simulaatiomalli
topologia
2D
3D
MEA
Abstract (eng): Neurons form in their natural environment three-dimensional structures.
However, most of the in vitro cultures of neurons have been planar.
This study aimed to construct a simulation model of a neuronal network to predict, how the network dynamics change, as the neuronal network is transformed from 2D to 3D.

We based our model on two biologically realistic computational neuronal network models from literature.
Neither of the network models had spatial topology, so in this work we added simple 2D and 3D topologies to the model: First the neurons were placed randomly in 2D or 3D space and then connected to the nearest neurons.
The resulting network was approximately 10 %-connected.
For comparisons, we used also a non-topological model network, where the neurons were connected randomly.

We compared the bursting behaviour of our simulation model in 2D and 3D to in vitro neuronal networks consisting of human embryonic stem cell (hESC) derived neurons.
We used data measured with microelectrode arrays (MEAs), which record the electrical activity of the neuron culture at multiple locations simultaneously.
The model was compared with planar cultures only, because the 3D neuronal culturing and measurement systems are still in development.

The behaviour of the 2D model network was similar to that of the biological neuronal networks when compared visually and statistically.
Our simulations illustrated also that adding the topology increased the activity of the network: the spikes and bursts were more frequent in the both 2D and 3D networks than in networks without topology.
Also, 3D networks were more active than 2D networks.

The very simple topological model used in the study was able to induce a change in the network behaviour, which suggests that spatial topology has an important role in the neuron network dynamics, and encourages us to improve the topology model towards a more biologically plausible one for more realistic results.
Abstract (fin): Hermosolut (neuronit) muodostavat luonnollisessa elinympäristössään kolmiulotteisia rakenteita.
Useimmat in vitro -hermosoluviljelmät ovat kuitenkin olleet tasomaisia.
Tämän työn tavoite oli muodostaa laskennallinen hermosoluverkkomalli ennustamaan, miten hermosoluverkon käyttäytyminen muuttuu, kun verkko muuttuu kaksiulotteisesta kolmiulotteiseksi.

Tässä työssä verkkomallin pohjana käytettiin kirjallisuudesta kahta hermosoluverkkomallia, joissa ei ollut avaruudellista topologiaa.
Malleihin lisättiin kaksi- ja kolmiulotteiset topologiat: Ensin hermosolut asetettiin sattumanvaraisesti kaksi- tai kolmiulotteiseen tilaan.
Sen jälkeen lähimmät hermosolut yhdistettiin toisiinsa niin, että tuloksena oli noin 10%:sti yhdistetty verkko.
Vertailukohtana käytettiin topologiatonta verkkoa, jossa hermosolut oli yhdistetty satunnaisesti.

Simulaatiomallin käyttäytymistä verrattiin kantasoluista erilaistetuista hermosoluista koostuviin verkkoihin.
Hermosoluverkkoja oli mitattu mikroelektrodimatriiseilla (microelectrode array, MEA), joilla verkkojen sähköistä aktiivisuutta pystytään mittaamaan useasta kohdasta yhtä aikaa.
Vertailua tehtiin vain tasomaisiin biologisiin verkkoihin, sillä kolmiulotteiset hermosoluviljelmät ja mittausjärjestelmä ovat vielä kehitysvaiheessa.

Kaksiulotteisen mallin käyttäytyminen vastasi hyvin biologisten hermosoluverkkojen käyttäytymistä visuaalisessa ja tilastollisessa tarkastelussa.
Lisäksi simulaatioista huomattiin, kuinka avaruudellisen topologian lisääminen verkkomalliin tekee verkosta aktiivisemman: 2D verkot olivat aktiivisempia kuin kokonaan topologiattomat.
Samaten 3D verkot olivat aktiivisempia kuin 2D verkot.
Tässä työssä käytetty erittäin yksinkertainen malli sai aikaan selvän muutoksen verkon dynamiikassa, mikä viittaa siihen, että topologialla on suuri merkitys hermosoluverkon dynamiikkaan.
Siksi topologiamallia kannattaa edelleen kehittää kohti biologisesti tarkempaa.
ED:2014-01-29
INSSI record number: 48540
+ add basket
« previous | next »
INSSI