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Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgende
URN: urn:nbn:de:bsz:25-opus-18423
URL: http://www.freidok.uni-freiburg.de/volltexte/1842/


The, Yu-Kai

Analysis of ion channels with hidden Markov models : parameter identifiability and the problem of time interval omission

Analyse von Ionenkanälen mit Hidden Markov Modellen

Dokument1.pdf (1.043 KB) (md5sum: 0d089556c7d0d0e902b4d7f79946dee4)

Kurzfassung in Englisch

This thesis deals with a certain class of stochastic processes, namely the
hidden Markov models. Hidden Markov models have proved to be an
appropriate description for the ionic current through specialised
proteins situated in the cell membrane. These ion channels open and
close randomly and control the flux of ions into and out of the
cell. With the study of the current through individual
ion channels it is possible to deepen the understanding of the structure of the
protein.

In addition, the theoretical investigation of hidden Markov models itself
provides interesting results. A Markov chain governs the dynamics of
the process. The observation occurs indirectly and
different states of the Markov chain can lead to the same measured
output. Therefore, inference of hidden Markov models is an important
task which is studied in the present work.

Moreover, a major part of this thesis covers the problem that, in
practice, current records of single
channel measurements show a limited time resolution, i.e. brief
openings and closings are not detected.
Exact solutions that take these "missed events" and the
sampling into account are calculated analytically. Furthermore an
approximate solution for the problem is derived.

Another major chapter of the thesis is addressed to the analysis of
Na-channel data. For this study data of five different mutants and of the
wild-type channel have been investigated. A biologically plausible
model is developed that is compatible to the data of all mutants and
that gives experimental evidence for hypothetical molecular
mechanisms discussed in the literature.


Kurzfassung in Deutsch

Die vorliegende Arbeit behandelt eine spezielle Klasse von stochastischen Prozessen, die Hidden Markov Modelle. Diese Modellklasse hat sich als nützlich erwiesen, um Ionenströme durch spezielle Membranproteine zu beschreiben. Diese sogenannten Ionenkanäle öffnen und schließen zufällig and kontrollieren den Ionenfluß in die Zelle. Mit der Untersuchung von Einzelkanalströmen ist es möglich, das Verständnis der Struktur dieser Proteine zu erweitern.

Ferner liefert die theoretische Untersuchung von Hidden Markov Modellen selbst für interessante Ergebnisse. Eine Markovkette ist für die Dynamik des Prozesses verantwortlich. Die Beobachtung erfolgt indirekt, und verschiedene Zustände der Markovkette können zu derselben gemessenen Ausgabe führen. Deshalb stellt die Identifizierbarkeit eine wichtige Aufgabe dar, die in dieser Arbeit untersucht wird.

Weiterhin wird in der Dissertation das Problem behandelt, daß die Zeitauflösung von Einzelkanalaufnahmen begrenzt ist, d.h. kurze Öffnungen oder Schließungen werden nicht detektiert. Exakte Lösungen, die diese "missed events" und Sampling der Daten berücksichtigen, werden analytisch berechnet. Ferner wird eine approximative Lösung hergeleitet.

Ein weiteres umfangreiches Kapitel der Arbeit beschäftigt sich mit der Analyse von Na-Kanaldaten. Es wurden fünf verschiedene Mutanten und der Wildtyp Kanal untersucht. Ein biologisch plausibles Modell wurde entwickelt, welches die Daten aller Mutanten adäquat beschreibt und welches experimentelle Evidenz von hypothetischen molekularen Mechanismen gibt, die in der Literatur diskutiert werden.


SWD-Schlagwörter: Hidden-Markov-Modell , Markov-Modell , Semi-Markov-Modell , Ionenkanal , Spannungskontrollierter Ionenkanal , Parameterschätzung , Parameteridentifika
Freie Schlagwörter (englisch): hidden Markov model, parameter estimation , ion channel
Institut: Physikalisches Institut
Fakultät: Fakultät für Mathematik und Physik
DDC-Sachgruppe: Physik
Dokumentart: Dissertation
Erstgutachter: Timmer, Jens (Dr.)
Sprache: Englisch
Tag der mündlichen Prüfung: 27.06.2005
Erstellungsjahr: 2005
Publikationsdatum: 12.08.2005
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