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Cortical-to-Subcortical Information Transfer Underlying Skill Learning

Projektbeschreibung

(Elektrophysiologische) Big Data fördern ein umfassendes Modell vom Lernen und Gedächtnis

Das Verständnis des Gehirns und der Informationsverarbeitung in Verbindung mit dem Lernen und Gedächtnis macht die ergänzende Anwendung von experimentellen Methoden und Rechenmodellen erforderlich. Versuche zur Gewinnung neuronaler in-vivo-Daten, während Tiere Aufgaben durchführen, sind kompliziert, doch unabdingbar für die Entwicklung prädiktiver Modelle. Unsere Fähigkeit, Informationsströme zu verfolgen, wird durch das gleichzeitige Messen von Nerventätigkeiten in mehr als einer Hirnregion weiter verbessert. Das EU-finanzierte Projekt CSIT entwickelt fortgeschrittene mathematische Methoden für die Analyse großer Mengen elektrophysiologischer Daten von chronisch implantierten Elektroden in zwei motorischen Regionen, die mit dem Verhalten von Ratten beim Erlernen neuer Fähigkeiten verbunden sind. Die hohe Dichte an hochauflösenden Elektroden liefert einen breiten Datensatz, um zu untersuchen, ob bestimmte Schaltkreise das Lernen und Speichern von Erinnerungen vermitteln oder ob ein gemeinsamer Schaltkreis beide Prozesse vermittelt.

Ziel

The stability-plasticity dilemma is a critical constraint in brain networks underlying learning and memory. The dilemma is how the brain can acquire new information (plasticity) without overriding older knowledge (stability). This project aims to understand how the brain solves this dilemma by investigating the underlying circuits that allow for the transition from the initial exploration of a behavior to its long-term storage. One possibility is that distinct brain circuits drive exploration and storage. Alternatively, a shared circuit may mediate both abilities through the transfer of behaviorally relevant information across brain regions. To rigorously test these models, we need a method to measure behaviorally relevant information transfer, something that is not possible with current methods. In this project I propose to work with Dr. Panzeri, a leading expert in applying information theory to neuroscience, to develop such a method. We will apply this method to a dataset I collected during my PhD, consisting of high-resolution, high-channel count chronic multi-site in vivo electrophysiology in the rat during novel skill learning. This dataset contains simultaneously recorded activity from motor cortex and the basal ganglia, regions that have been implicated in the exploration and the storage of behaviors, respectively. The results of this project will shed light on a fundamental principle in the brain, while providing the broader field of systems neuroscience with an important tool that we will disseminate in an open source format for maximum impact. This project is an ideal progression from my PhD and will allow me to strengthen my skills in computational neuroscience, complementing my training in experimental neuroscience, and preparing me to lead an interdisciplinary lab that combines high-quality in vivo electrophysiology with cutting-edge computational methods to investigate how interactions across brain regions generate complex behaviors.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

MSCA-IF-EF-ST - Standard EF

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) H2020-MSCA-IF-2019

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Koordinator

FONDAZIONE ISTITUTO ITALIANO DI TECNOLOGIA
Netto-EU-Beitrag
€ 85 736,64
Adresse
VIA MOREGO 30
16163 Genova
Italien
Region
Nord-Ovest Liguria Genova
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten
€ 85 736,64