Sinaptik plastisite öğrenme ve bellek¹ile ilişkili olmuştur. Sinaptik plastisite, uzun vadeli potentiation gibi (LTP) ve uzun vadeli depresyon (LTD), sırasıyla ekleme ve AMPA reseptörlerinin kaldırılması ile ilişkilidir (AMPA) ve sinaptik membran dışında². AMPAR sinapsları dendritik dikenler³olarak adlandırılan küçük hacimli yapıların üzerinde yer alır. Her omurga postsinaptik membranda postsinaptik yoğunluk (PSD) adı verilen protein yoğun bir bölge içerir. PSD’deki çapa proteinleri sinaptik bölgede AMPA’ları yakalar. Tek bir sinaps içinde AMPARs birkaç kopya vardır ve ticareti ve dendritik dikenler diğer türler ile AMPAR reaksiyonu bir stokastik süreç^2,4. Dendritik dikenler^5,6,,7,8sinaptik reseptör ticareti çeşitli kompartman modelleri vardır. Ancak dendritlerin ve dendritik omurgalarının 3Boyutlu yapılarında sinaptik plastisite ile ilişkili AMPA’ların ticaretinin stokastik hesaplamamodellerinin eksikliği vardır.

Hesaplamalı modelleme sinaptik plastisite⁹oluşumu sırasında dendritik dikenlerde AMPAPER reaksiyon-difüzyon gibi karmaşık sistemlerin dinamikleri altında yatan mekanizmaları araştırmak için yararlı bir araçtır 9^,10,11,12. Model karmaşık senaryoları görselleştirmek için kullanılabilir, hassas parametreleri değişen ve deneysel kontrol etmek zor veya imkansız birçok değişken içeren bilimsel koşullarda önemli tahminler yapmak^12,13. Bir hesaplama modelinin ayrıntı düzeyini tanımlamak, modellenen olgu hakkında doğru bilgi edinmede temel bir adımdır. İdeal bir hesaplama modeli, hesaplama açısından engelleyici olmadan doğal fenomenlerin temel özelliklerini yakalamak için karmaşıklık ve basitlik arasındaki hassas bir dengedir. Çok ayrıntılı olan hesaplama modelleri hesaplamak için pahalı olabilir. Öte yandan, kötü ayrıntılı sistemler, fenomenin dinamiklerini yakalamak için gerekli olan temel bileşenlerden yoksun olabilir. Dendritik dikenlerin 3B modellemesi 2B ve 1D’den hesaplama açısından daha pahalı olmasına rağmen, sistemin işleyişi hakkında bilgi edinmek için 3B düzeyde modellemenin gerekli olduğu, zaman ve 3B alanda tepki veren ve difüzyon yapan birçok doğrusal olmayan değişkenin yer aldığı karmaşık sistemler gibi koşullar vardır. Ayrıca, karmaşıklığı dikkatle daha düşük boyutlu bir modelin temel özelliklerini korumak için azaltılabilir.

Belirli bir türün küçük bir hacim içinde birkaç kopyası olan stokastik bir sistemde, sistemin ortalama dinamiği büyük bir popülasyonun ortalama dinamiklerinden sapır. Bu durumda, reaksiyon-difüzyon parçacıkların stokastik hesaplamalı modelleme gereklidir. Bu çalışma, 3D dendritik dikenlerde ampaper birkaç kopya stokstik modelleme reaksiyon-difüzyon için bir yöntem tanıttı. Bu yöntemin amacı, dendritik dikenler ve sinapsları ile dendritik bir segmentin 3Boyutlu hesaplama modeli geliştirmektir.

Yöntem modeli sayısal olarak çözmek için yazılım MCell kullanır, 3D meshes oluşturmak için Blender, ve CellBlender oluşturmak ve MCell simülasyonları görselleştirmek için, 3D meshes moleküllerin spatiotemporal reaksiyon-difüzyon dahil^14,15,16. Blender meshes oluşturulması için bir paketi ve CellBlender temel yazılım Blender için bir eklenti. MCell tek moleküllerin reaksiyon-difüzyon için bir Monte Carlo simülatörü¹⁷.

Bu yöntemin kullanımının arkasındaki mantık dendritik dikenlerin mikrofizyolojik ortamda bu fenomenin daha iyi anlaşılması için sinaptik plastisite modelleme oluşur¹⁴. Özellikle, bu yöntem homosinaptik potansiyasyon simülasyonu sağlar, homosinaptik depresyon, ve dendritik dikenler arasında heterosinaptik plastisite¹⁴.

Bu yöntemin özellikleri dendrite ve sinapsların 3D geometrik yapısı modelleme içerir, rasgele yürüyüş ile difüzyon, ve sinaptik plastisite ile ilgili moleküllerin kimyasal reaksiyonlar. Bu yöntem, hipotezleri sınamak ve çok sayıda değişkeniçeren karmaşık doğrusal olmayan bir sistemin işleyişi hakkında tahminlerde bulunmak için zengin ortamlar oluşturma avantajı sağlar. Buna ek olarak, bu yöntem sadece sinaptik plastisite nin incelenmesi için değil, aynı zamanda genel olarak 3Boyutlu kafes yapılarında moleküllerin stokastik reaksiyon-difüzyon çalışmaları için de uygulanabilir.

Alternatif olarak, dendritik yapıların 3D meshes doğrudan Blender elektron mikroskop seri rekonstrüksiyon18 inşa edilebilir.¹⁸ Seri rekonstrüksiyonlara dayalı metaşalar 3B yapılar sağlasa da, deneysel verilere erişim her zaman mevcut değildir. Böylece, mevcut protokolde açıklandığı gibi temel geometrik yapılardan uyarlanmış meshes yapımı, dendritik dikenler ile özelleştirilmiş dendritik segmentler geliştirmek için esneklik sağlar.

Başka bir alternatif hesaplama yöntemi normal bir hacim^9,10,^,11,19,,20,21^,22iyi karışık reaksiyonların toplu simülasyonudur.²² Toplu simülasyonlar tek bir iyi karma hacim²³içinde birçok türün reaksiyonlarını çözmede çok verimlidir, ancak toplu yaklaşım yüksek çözünürlüklü 3D örgü birçok iyi karışık voxels içinde moleküllerin reaksiyon-difüzyon çözmek için son derece yavaştır. Öte yandan, bireysel parçacıkların reaksiyon-difüzyon MCell simülasyonları kullanarak mevcut yöntem yüksek çözünürlüklü 3D meshes¹⁵verimli çalışır.

Bu yöntemi kullanmadan önce, incelenen fenomenin 3Boyutlu bir kafeste stoksetik reaksiyon-difüzyon yaklaşımı gerektirip gerektirmediğini sormak gerekir. Eğer fenomenin az sayıda kopyası varsa (1.000’den az) dendritik dikenler gibi küçük hacimli bölmeleri olan karmaşık geometrik bir yapıda difüzyon yapan reaksiyon türlerinin en az bir kopyası (1.000’den az) varsa, 3Boyutlu meshelerde reaksiyon-difüzyonun stokastik modellemesi uygulama için uygundur.

Sinaptik plastisite ile dendritik dikenler içeren bir dendritik segmentin 3D hesaplamamodeli oluşturmak için gerekli birkaç adım vardır. Ana adımlar modelin inşası için uygun yazılımın kurulumu, birden fazla diken oluşturmak için bir şablon olarak kullanılacak tek bir dendritik omurga nın inşası ve birden fazla dendritik dikenile bağlı bir dendritik segmentoluşturulmasıdır. Sinaptik plastisiteyi modellemek için adım, PSD bölgesine çapa, dendritik segmente ve dendritik dikenlere AMPA’lar eklemekten oluşur. Daha sonra, PSD ve AMPAR’larda bulunan çapalar arasındaki kinetik reaksiyonlar, sinaptik bölgede AMPAR’ları tuzağa düşüren karmaşık çapa-AMPAR türleri üretmek için tanımlanır. Sırasıyla, çapa ve sinaptik AMPARs arasındaki yakınlık artış ve azalma LTP ve LTD sürecini oluşturmak.