Description du projet
Comprendre l’apprentissage d’une cellule unique dans des environnements variables
Les cellules perçoivent et interprètent les signaux de leur environnement pour générer des réponses en fonction du contexte, une capacité que l’on retrouve dans toutes les formes de vie. La compréhension de ce processus est cruciale en biologie. Le projet CeLEARN, financé par le CER, établira un nouveau cadre conceptuel dans lequel les cellules créent des représentations internes de leur environnement externe afin de déduire des informations sur l’environnement qui orientent leurs réponses. Ce cadre intègre la théorie de l’information pour quantifier l’information prédictive de ces représentations et la théorie des systèmes dynamiques pour expliquer leur réalisation. Le projet étudiera différents systèmes biologiques afin d’identifier les mécanismes moléculaires communs de l’apprentissage dans les bactéries et les cellules eucaryotes. Il examinera également la manière dont les neurones de Drosophila melanogaster stabilisent ou éliminent les branches axonales, créant ainsi des schémas synaptiques cohérents dans des conditions variables au cours du développement.
Objectif
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.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. La classification de ce projet a été validée par l’équipe qui en a la charge.
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Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thème(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2024-SyG
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HORIZON-ERC-SYG - HORIZON ERC Synergy GrantsInstitution d’accueil
80539 Munchen
Allemagne