Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2010
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: FİGEN ÇİÇEK
Danışman: MEHMET UĞUR
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Agonist uyarımı ile ER'den sitoplazmaya salınan Ca2+ hücre için bir ikinci haberci görevini üstlenir. Plazma membranında bulunan reseptörün agonisti tarafından aktivasyonu ile birlikte sitozele doğru hidrolize olan IP3 ER membranı üzerinde bulunan IP3R'den Ca2+ salınımını tetikler. Serbest Ca2+ derişiminde oluşan değişiklikler sitoplazmada hücreden hücreye değişen kompleks dinamikler gösterir. Aynı miktardaki uyaran için farklı genlik ve frekanstaki osilasyonlar bu kompleks davranışın yalnızca bir kısmını oluşturur.Submaksimal agonist konsantrasyonlarında ER'den Ca2+'un yalnızca bir kısmının salınması olarak özetlenebilecek ?kuantal? kalsiyum salınımı fenomeni de sistem davranışını anlamayı zorlaştırmaktadır. Üstelik Ca2+ depolarının sonlu kapasiteleri ve IP3R'ü üzerinde CICR gibi pozitif geri besleme mekanizmaların varlığı ilk bakışta bu fenomenin varlığı ile uyuşmamaktadır.İntakt hücrede [Ca2+]ER'yi ve reseptörün kinetik davranışını tam olarak ölçememiz nedeniyle pek çok sistem parametresine sahip bu doğrusallıktan uzak sistemin dinamiğinin (osilasyon, spark, puff , frekans kodlama, vb.) daha iyi kavranabilmesi için deneysel çalışmalara eşlik eden teorik çalışmalara da gereksinim duyulmaktadır.Bu nedenle biz bu çalışmamızda HEK 293 ve LTK 8 hücrelerinin agonist uyarısı sonrası oluşan Ca2+ yanıt desenlerine neden olan oyuncuların rollerini deneysel olarak anlamaya çalıştık. IP3R dinamiği ve kompartmanlar arasındaki Ca2+ değişimleri basit (adi) diferansiyel denklemler halinde yazılarak, bir matematik model kullanılarak sistemin davranışı bir bütün olarak anlaşılmaya çalışılmıştır.Biz bu tez çalışmamızda, en az duruma (state) sahip basit bir tam hücre matematik modeli olan Othmer-Tang modelini (Tang ve ark., 1996) kullanarak deney bulgularımızı ve bu karmaşık salınım sürecini açıklamanın mümkün olup olmadığını inceledik. Simülasyon sonuçlarımız böyle basit bir modelin bu karmaşık zamansal yanıt desenlerini oluşturan mekanizmanın davranışını açıklayabildiğini göstermiştir.AbstractCa2+ which is released from ER to cytoplasm by agonist induction plays a second messenger role in cells. Activation of plasma membrane receptors by their agonists induces generation and release of IP3 to cytoplasm, then IP3 induce Ca2+ release from ER by activating IP3R. Changes at free Ca2+ concentrations in cytoplasm shows complex dynamics which is differ from cell to cell. Oscillations with different amplitude and frequency with same stimulus level is only a part of this complex behavior.The phenomenon of quantal calcium release which can be summarised as partial Ca2+ release from ER at submaximal agonist concentrations also makes understanding of system difficult. In addition, despite its finite capacity of Ca2+ stores and effect of positive feed back mechanisms like CICR on IP3R looks like incompetible with existance of this phenomenon.The difficulties and problems on direct measurements of [Ca2+]ER and kinetic behaviors of receptor in intact cell there is need to make theoretic studies which is complementing experimental studies to understand this multi-parametric non-linear system dynamics (oscillation, spark, puff, frequency encoding).For this reason, in this study we studied experimentaly the role of players which cause complex Ca2+ release patterns after agonist stimulation in HEK 293 and LTK8 cells. We also studied to understand the behavior of system as a whole by writing IP3R dynamic and Ca2+ movement between compartmans as ordinary differential equations. For this reason, we used a mathematical model to make a good similarity to experimental data.In this thesis, we investigated possibility of explaining our experimental data and this complex release process by using Othmer-Tang model (Tang et al., 1996) which is a simple whole cell mathematical model with minimum states. Our simulation results shows that the mechanism which generate this complex temporal respond patterns can be understood by the use of a simple model like this.