Descrizione del progetto
Comprendere l’apprendimento di una singola cellula in ambienti variabili
Le cellule percepiscono e interpretano i segnali provenienti dall’ambiente circostante per generare risposte dipendenti dal contesto, una capacità presente in tutte le forme di vita. In biologia, la comprensione di questo processo è fondamentale. Il progetto CeLEARN, finanziato dal CER, realizzerà un nuovo ambiente concettuale in cui le cellule creano rappresentazioni interne del proprio ambiente esterno per dedurre informazioni sull’ambiente che ne guidano le risposte. Tale ambiente integra la teoria dell’informazione, per quantificare le informazioni predittive di queste rappresentazioni, con la teoria dei sistemi dinamici, volta a spiegarne la realizzazione. Il progetto studierà vari sistemi biologici per individuare i meccanismi molecolari condivisi dell’apprendimento in singoli batteri e cellule eucariotiche ed esplorerà ulteriormente il modo in cui i neuroni del genere Drosophila melanogaster stabilizzano o eliminano i rami assonali, creando schemi sinaptici coerenti in condizioni variabili durante lo sviluppo.
Obiettivo
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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. La classificazione di questo progetto è stata convalidata dal team del progetto.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. La classificazione di questo progetto è stata convalidata dal team del progetto.
Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Meccanismo di finanziamento
HORIZON-ERC-SYG - HORIZON ERC Synergy GrantsIstituzione ospitante
80539 Munchen
Germania