Projektbeschreibung
Das Lernen von Einzelzellen in variablen Umgebungen nachvollziehen
Zellen nehmen Signale aus ihrer Umgebung wahr und interpretieren sie, um kontextabhängige Reaktionen zu erzeugen. Diese Fähigkeit ist bei allen Lebensformen zu finden. Diesen Prozess zu verstehen, ist in der Biologie enorm wichtig. Im Rahmen des ERC-finanzierten Projekts CeLEARN wird ein neuer konzeptioneller Rahmen geschaffen, in dem Zellen interne Repräsentationen ihrer externen Umgebung erstellen, um Informationen über die Umgebung abzuleiten, die ihre Reaktionen steuern. In diesem Rahmen wird die Informationstheorie zur Quantifizierung der prädiktiven Informationen aus diesen Darstellungen mit der Theorie dynamischer Systeme zur Erklärung ihrer Realisierung verknüpft. Dafür werden verschiedene biologische Systeme untersucht, um gemeinsame molekulare Mechanismen des Lernens in einzelnen Bakterien und eukaryotischen Zellen zu ermitteln. Außerdem soll erforscht werden, wie Neuronen in Drosophila melanogaster Axonverzweigungen stabilisieren oder eliminieren und so unter variablen Bedingungen während der Entwicklung konsistente synaptische Muster bilden.
Ziel
Cells continuously sense and interpret the external signals coming from their time-varying environments to generate context-dependent responses. This is true for the entire tree of life, ranging from bacteria and unicellular eukaryotes to neurons forming networks in the developing brain. Identifying the fundamental principles and underlying mechanisms that enable cells to interpret their complex natural surroundings and adequately respond remains one of the fundamental questions in biology. Conceptual views so far have been mainly guided by molecular biology descriptions, suggesting that cells are controlled by a genomic program executing a pre-scripted plan. Our goal is to develop an alternative conceptual framework: cells generate internal representations of their external ‘world’, which they utilise to actively infer information about it and predict changes, in order to determine their response. We will formalise this concept in a theory of single-cell learning, by combining information theory concepts to quantify the predictive information from the internal cell representations, with dynamical systems theory to explain how these encodings are realised. We will interrogate experimentally systems across all scales of biological organization: bacteria (B. subtilis), single-cell organisms (Paramecium, Tetrahymena) and neuronal cell culture models. By studying them in a comparative manner, we aim at identifying generic molecular mechanisms through which single-cell learning is realised. The acquired understanding will enable us to address in vivo how single neurons during D. melanogaster development learn to form, stabilize or eliminate axonal branches, to generate stereotyped synaptic patterning under highly-variable conditions. We argue that providing a broader and generic definition of learning will serve as a unifying framework, linking disparate areas and scales of biology, and offering a basis for addressing fundamental biological questions.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Das Projektteam hat die Klassifizierung dieses Projekts bestätigt.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Das Projektteam hat die Klassifizierung dieses Projekts bestätigt.
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) ERC-2024-SyG
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80539 Munchen
Deutschland