Skip to main content
Aller à la page d’accueil de la Commission européenne (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)
français fr
CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

An immersive, versatile fish VR for studying whole-brain circuits during naturalistic experience of complex and flexible behaviours in the adult vertebrate

Description du projet

Utiliser la RV pour comprendre la sélection comportementale des vertébrés adultes

Les animaux s’adaptent à des environnements complexes, mais les neurosciences s’appuient souvent sur des stimuli simples et artificiels et ne ciblent que certaines régions cérébrales. Cette approche limite notre compréhension de la manière dont les différents types de cellules travaillent ensemble pour permettre un comportement adaptatif dans des environnements naturels. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet FISH-VR recourra au micro-poisson transparent Danionella cerebrum (DC) pour l’imagerie calcique à l’échelle du cerveau. Le Danionella adulte attaché naviguera dans un environnement virtuel complexe dans des conditions naturalistes en boucle fermée et en boucle ouverte partielle. Le projet vise à identifier les corrélats cellulaires et de réseau de l’adaptation motrice chez les vertébrés adultes, afin d’améliorer notre compréhension de la sélection des comportements et de jeter les bases d’études futures sur les circuits cérébraux impliqués dans les comportements dépendant de l’expérience et du contexte.

Objectif

Animals navigate through complex, ever-changing environments, and can adapt to dramatic variations in their sensory inputs, internal states, and the effects of their motor outputs across different contexts. Despite the complexity of the natural environments in which brains evolved, most experiments in neuroscience use simple, artificial stimuli that are designed to evoke specific types of behaviour and neural activity, but are a poor facsimile of reality. Furthermore, most neural recording studies focus on single or few brain regions, and thus ignore the importance of interactions across the brain, especially during complex behaviours. Such hampered experimental approaches have been proven unsuccessful to reveal how diverse cell types across the nervous system interact to produce adaptive behaviour in complex, naturalistic environments. Here, I propose to address these challenges, to contribute to an improved understanding of how the brain works flexibly at large scale, when tackling a sensorimotor task. I will take advantage of the new animal model I established as a PhD student (the small, transparent micro glassfish Danionella cerebrum (DC)), and the techniques I learned and established as a postdoctoral fellow (whole-brain cellular-level calcium imaging, and a virtual reality arena system that allows to reversibly head-tether fish). I propose to conduct brain-wide calcium imaging from tethered adult Danionella as they gauge their behaviour during naturalistic closed-loop and partial open-loop controlled exploration in a complex and immersive virtual environment. My unique expertise will be essential to determine the cellular and network correlates of motor adaptation in an adult vertebrate, to advance our fundamental insight on the neurobiology of behaviour selection, and to establish a research program for exploring brain circuits for experience-dependent behaviours and context-dependent adaptation in the future.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

SORBONNE UNIVERSITE
Contribution nette de l'UE
€ 242 260,56
Adresse
21 RUE DE L'ECOLE DE MEDECINE
75006 Paris
France
Région
Ile-de-France Ile-de-France Paris
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
Aucune donnée