Auflösung des schnellen Schaltens bei Patch-Clamp Untersuchungen

Kapitel 7: Meßergebnisse
7.3.2 Auswahl eines geeigneten Markov-Modells für den K + -Kanal in
Chara
Beide oben beschriebenen Auswertungsverfahren richten sich direkt auf die
Übergangsraten kij im Markov-Modell des Kanals. Die wichtigste Frage ist dabei die Auswahl
des „richtigen“ Modells. Um zu sehen, welche vorgegebenen Markov-Modelle mit den
gemessenen Daten übereinstimmen, wird der Menüpunkt „5-state-model“ im
Auswerteprogramm „day“ (Kirst, 1996) aufgerufen. Dieses ermöglicht die Wahl von
Modellen mit maximal 5 Zuständen und den anschließenden Fit der Dwell-Time-
Histogramme auf der Basis dieses Modells. Folgende Modelle wurden auf ihre Eignung
untersucht (Figur. 7.6):
C1 ⇔ O ⇔ C2
O ⇔ C1 ⇔ C2 ⇔ C3
O1 ⇔ O2 ⇔ C1 ⇔ C2 ⇔ C3
O1 ⇔ O2 ⇔ C1 ⇔ C2
O1 ⇔ C1 ⇔ C2 ⇔ C3
!
O2
C1 ⇔ O1 ⇔ C2 ⇔ O2 ⇔ C3
Fig. 7.6: Mögliche Modelle für den Kalium-Kanal in Chara corallina. O bezeichnet einen Zustand, bei
dem der Ionenkanal offen ist. C sind die Geschlossenzustände. Die Pfeile repräsentieren die Übergänge zwischen
zwei Zuständen. Jedem Übergang wird eine Übergangsrate für die Hin- und Rückreaktion zugeordnet.
Das Modell, welches die experimentellen Daten am besten annäherte und somit genauer
betrachtet wurde, ist das Modell OOCCC. Dieses Ergebnis ergab sich aus den
folgenden Untersuchungen:
Die Modelltestung geschah sowohl an K + -Daten als auch an K + /Tl + -Daten. Hierfür
wurden aus den Zeitreihen nach Fig. 7.1 die Dwell-Time-Histogramme erstellt. Dies
geschieht, wie in Abschnitt 7.3.2 beschrieben, dadurch, daß mit einem Sprungdetektor (siehe
Abschnitt 6.9.2) die Verweilzeiten in den einzelnen Stromniveaus bestimmt und von einem
Buchhalterprogramm in Dwell-Time-Histogrammen zusammengestellt werden.
Blunck (1996) modifizierte die Theorie der Auswertung von Dwell-Time-Histogrammen
von Kijima und Kijima (1987a,b) derart, daß eine Mehrkanalanalyse einfach wurde. Hierbei
werden die Dwell-Time-Histogramme mit Summen von e-Funktionen gefittet, wie es aus der
Theorie der Markov-Prozesse folgt (Abschnitt 4.1).
∑
y ( t)
a exp( −t
/ τ )
(7.5)
= i
i
45
i