Descrizione del progetto
Alcuni studi rivelano in che modo le reti neurali del cervello influiscono sull’apprendimento
La corteccia visiva primaria dei topi è un modello ideale per studiare la capacità delle reti neurali di subire, durante l’apprendimento, cambiamenti strutturali dovuti alle proprietà funzionali ben descritte dei suoi neuroni, ovvero l’esistenza di un solido paradigma di apprendimento e la possibilità di registrare vaste popolazioni di neuroni. Il progetto BNL, finanziato dall’UE, si propone di identificare i gruppi funzionali di neuroni corticali e di osservare la ristrutturazione topologica della rete da essi formata. I ricercatori impiegheranno modelli bayesiani multilivello in grado di rispettare la struttura multidimensionale dei dati. È presumibile che la ricerca riveli i principali cambiamenti strutturali delle sotto-reti corticali funzionali all’apprendimento.
Obiettivo
The primary visual cortex of the mouse is an ideal model system in which we can study network restructuring during
learning, due to the well-described functional properties of its neurons, the existence of a robust learning paradigm, and the feasibility of recording large populations of neurons. Here we aim to identify functional groups
of cortical neurons based on the robust estimation of their correlations and observe the topological re-structuring of
the network they form. We will build comprehensive Bayesian multi-level models that respect the multidimensional
structure of the data for estimation and interpretation of our results. We hypothesize that we will observe major re-
structuring of functional cortical sub-networks upon learning.
Programma(i)
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2019
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MSCA-IF -Coordinatore
70013 Irakleio
Grecia