Description du projet
Des mégadonnées (électrophysiologiques) conduisent à un modèle complet d’apprentissage et de mémoire
La compréhension du cerveau et du traitement de l’information en relation avec l’apprentissage et la mémoire nécessitera l’application complémentaire de méthodes expérimentales et de modèles de calcul. Les expériences qui permettent d’obtenir des données neuronales in vivo pendant que les animaux accomplissent des tâches sont compliquées, mais inestimables pour le développement de modèles prédictifs. Notre capacité à tracer le flux d’informations est encore améliorée en mesurant simultanément l’activité neurale dans plusieurs régions du cerveau. Le projet CSIT, financé par l’UE, développe des méthodes mathématiques avancées pour analyser de grandes quantités de données électrophysiologiques provenant d’électrodes chroniquement implantées dans deux régions motrices apparentées chez des rats en activité pendant l’apprentissage de nouvelles compétences. La forte densité d’électrodes à haute résolution fournit un vaste ensemble de données qui permettent de déterminer si des circuits distincts jouent un rôle dans l’apprentissage et le stockage des souvenirs ou si un circuit partagé joue un rôle dans les deux cas.
Objectif
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.
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. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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16163 Genova
Italie