Sincronização do ritmo circadiano sob influência da dor: Modelo PIM com memória

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5902/2179460X89844

Palavras-chave:

Ritimo circadiano, Sincronização, Osciladores acoplados, Memória

Resumo

Neste trabalho propomos e analisamos a existência de estados de sincronização/dessincro\-ni\-za\-ção de osciladores em fase e acoplados que modelam a influência de fatores externos como a dor nos ritmos biológicos do sono-vígilia e temperatura corporal sob o efeito de memória. A memória é incorporada no modelo pelas derivadas de ordem fracionária do tipo Caputo. Mostramos a boa colocação do modelo proposto e derivamos soluções analíticas para o sistema de osciladores no estado de sincronia. Os resultados teóricos são acompanhados por algumas simulações numéricas que indicam que a existência de memória contribui para a sincronização do sistema de osciladores.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Adriano De Cezaro, Universidade Federal do Rio Grande

Doutorado em Matemática pela Associação Instituto Nacional de Matemática Pura e Aplicada (2010).

Stefania da Silvera Glaeser, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul

Stefania possui Doutorado em Modelgem Computacional pela  Universidade Federal do Rio Grande, em 2021. Atualmente é Profa. de Matemática na Coordenadoria de Matemática, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Sul-rio-grandense, campus Pelotas, Pelotas, RS, Brasil.

Fabiana Travessini De Cezaro, Universidade Federal do Rio Grande

Fabiana possui doutorado em Matemática pela UFRJ. Atualmente é Profa. Associada do IMEF - FURG

Referências

Bard, E., Youngmin, P., & Dan, W. (2019). Recent advances in coupled oscillator theory. Recent advances in coupled oscillator theory, 377:1 – 16.

Bick, C., Goodfellow, G., Laing, C. R., & Martens, E. A. (2019). Understanding the dynamics of biological and neural oscillator networks through mean-field reductions: a review. arXiv, 10(9):1–43.

Bumgarner, J. R., Walker, W. H., & Nelson, R. J. (2021). Circadian rhythms and pain. Neuroscience Biobehavioral Reviews, 129:296–306.

Cai, Z., Zheng, Z., & Xu, C. (2022). Exact dynamics of phase transitions in oscillator populations with nonlinear coupling. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 107:106–129.

Contessa, N. & Cezaro, A. (2017). Derivadas fracion´arias na modelagem do ritmo circadiano. Scientia Plena, 13(4):1–43.

Diethelm, K. (2004). The analysis of fractional differential equations. (Lectutes Notes in Mathematics). Springer.

D¨orfler, F. & Bullo, F. (2014). Synchronization in complex networks of phase oscillators: A survey. Automatica, 50(6):1539–1564.

Glaeser, S. S., Cezaro, F., & Cezaro, A. (2023a). Analysis of circadian rhythm synchronization under the influence of pain. Ciˆencia e Natura, 45(16):1–14.

Glaeser, S. S., Cezaro, F., & Cezaro, A. (2023b). Synchronization of the circadian rhythms with memory: A simple fractional-order dynamical model based on two coupled oscillators. Trends in Comput. Appl. Mathematics, 1(1):1–15.

Glaeser, S. S., Santos, A. T., Cezaro, A., Machado, C. M. d. S., & Adamatti, D. F. (2018). Modeling of circadian rhythm under influence of pain: an approach based on multi-agent simulation. ADCAIJ: Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal, 7(2):17–25.

Hasting, M., Reddy, A., & Maywood, E. (2003). A clockwork web: circadian timing in brain and periphery, in health and disease. Nature Reviews Neuroscience, 4:649–661.

Klerman, E. B. & Hilaire, M. S. (2007). Review: On mathematical modeling of circadian rhythms, performance, and alertness. Journal of Biological Rhythms, 22(2):91–102.

Kuramoto, Y. (1984). Chemical Oscillations, Waves, and Turbulence. Berlin: Springer.

Moore-Ede, M. C., Czeisler, C. A., & Richardson, G. S. (1983). Circadian timekeeping in health and disease. New England Journal of Medicine, 309(9):530–536.

Neves, A. R., Albuquerque, T., Quintela, T., & Costa, D. (2022). Circadian rhythm and disease: Relationship, new insights, and future perspectives. Journal of Cellular Physiology, 237(8):3239–3256.

Palada, V., Gilron, I., Canlon, B., Svensson, C. I., & Kalso, E. (2020). The circadian clock at the intercept of sleep and pain. PAIN, 161(5):894–900.

Pikovisky, A., Rosemblum, M., & Kurths, J. (2001). Synchronization: A Universal Concept in Nonlinear Sciences (1th ed). Cambridge University Press.

Rodrigues, F. A., Peron, T. K. D., Ji, P., & Kurths, J. (2016). The kuramoto model in complex networks. Physics Reports, 610:1–98.

Silverthorn, D. (2018). Human Physiology: An Integrated Approach (1th ed). Pearson.

Strogatz, S. H. (1987). Human sleep and circadian rhythms: a simple model based on two coupled oscillators. J. Math. Biol, 25:327–347.

Strogatz, S. H. (2000). From kuramoto to crawford: exploring the onset of synchronization in populations of coupled oscillators. Physica D, 143:1–20.

Tass, P. A. (1999). Phase Resetting in Medicine and Biology: Stochastic Modelling and Data Analysis. New York: Springer.

Walker, W., Walton, J., & DeVries, A. (2020). Circadian rhythm disruption and mental health. Transl Psychiatry, 10(28):1–13.

Wang, W., Yuan, R., & Mitchell, J. (2022). Desynchronizing the sleep-wake cycle from circadian timing to assess their separate contributions to physiology and behaviour and to estimate intrinsic circadian period. Nature Protocols, 10(28):1–15.

Downloads

Publicado

2025-01-15

Como Citar

De Cezaro, A., Glaeser, S. da S., & Travessini De Cezaro, F. (2025). Sincronização do ritmo circadiano sob influência da dor: Modelo PIM com memória. Ciência E Natura, 47(esp. 1), e89844. https://doi.org/10.5902/2179460X89844

Edição

Seção

IV Jornada de Matematica e Matematica aplicada UFSM

Artigos mais lidos pelo mesmo(s) autor(es)