1.
Rekonstrukcija funkcionalnih mrež iz dinamike pankreasnih celic betaJakob Murko, 2019, master's thesis
Abstract: V magistrskem delu obravnavamo funkcionalno povezanost celic beta. Te celice se nahajajo v Langerhansovih otočkih v trebušni slinavki in so ključne pri uravnavanju koncentracije glukoze v krvi, saj ob povečani ravni glukoze v organizmu izločajo hormon inzulin. V prvi fazi dela dinamiko električno vzdraženih celic beta simuliramo z modelom, v drugi fazi pa se osredotočimo na analizo eksperimentalno izmerjene dinamike znotrajceličnega kalcija. Za opis dinamike posameznih celic uporabimo fenomenološki model, t.i. iterativno mapo Rulkova. Posamezne Rulkove oscilatorje med seboj povežemo v mrežo, s čimer simuliramo funkcijo presledkovnih stikov, s katerimi so povezane celice beta v realnem tkivu. Da bi naš večcelični model čimbolj približali realnemu obnašanju, vpeljemo tudi naključno in prostorsko definirano heterogenost celic. Na podlagi podatkov aktivnosti celic iz simulacij določimo funkcionalno povezanost le-teh. Predstavimo dve metodi določitve funkcionalne mreže, to je korelacijsko in metodo pseudo-inverza kovariance. Analiza simuliranih podatkov pokaže, da sta obe metodi zanesljivi, zato jih preizkusimo tudi na eksperimentalno pridobljenih podatkih, in sicer na in situ meritvah kalcijeve aktivnosti v svežih tkivnih rezinah mišje trebušne slinavke. Ugotovimo, da sta si funkcionalna mreža na podlagi simulacijskih in eksperimentalnih podatkov podobni, kar nam kaže na natančno obnašanje modela. Z analizo obeh funkcionalnih mrež ustvarjenih na podlagi eksperimentalnih podatkov lahko vsaj delno sklepamo na strukturo povezav presledkovnih stikov v opazovani plasti Langerhansovega otočka. Pomembna je tudi ugotovitev, da v funkcionalni mreži celic beta opazimo celice z nadpovprečnim številom povezav, tudi daljnosežnih, kar je v skladu z ugotovitvami preteklih raziskav.
Keywords: celice beta, Langerhansov otoček, funkcionalna mreža, Rulkov model, celična heterogenost, korelacijski koeficient, pseudo-inverz kovariance.
Published in DKUM: 05.11.2019; Views: 997; Downloads: 88
Full text (3,34 MB)
