Descrizione del progetto
Testare l’udito dei pesci elasmobranchi
Gli squali, le razze e il pesce sega fanno tutti parte dei pesci cartilaginei fra le oltre 1 000 specie della sottoclasse degli elasmobranchi. E come la maggior parte dei pesci, possiedono organi di senso altamente sviluppati. Il progetto FISHEARS, finanziato dall’UE, si concentrerà sul loro udito: attraverso innovativi strumenti di bioimmaginografia e computazionali, il progetto indagherà sulle orecchie dei pesci elasmobranchi. Grazie alla tomografia computerizzata con mezzo di contrasto a base di iodio diffuso (diceCT) saranno sviluppati modelli 3D ad alta risoluzione dell’orecchio interno. Per comprendere la biomeccanica della struttura dell’orecchio del pesce, il progetto creerà una replica digitale. FISHEARS svilupperà anche una struttura statistica per integrare fattori che potrebbero plasmare il sistema dell’udito. Il progetto applicherà un algoritmo di apprendimento automatico per dedurre schemi e rapporti tra i fattori.
Obiettivo
One of the predominant riddles of sensory biology is the diversity in fish auditory systems. It is widely
accepted that fishes are well adapted to utilising underwater sounds as sensory cues in key life-history
events. However, the functional significance and the driving force leading to the differences in fish
inner ear sizes and structures are unknown. A complex interplay of physical, evolutionary, functional
and ecological factors may shape the different elements: a multiscale environment too complicated
for human conceptualisation. I propose to address this question by applying novel bioimaging and
computational tools to investigate elasmobranch fish ears. Firstly, diffusible iodine-based contrast enhanced
computed tomography (diceCT) will be used, co-registered with MRI data, to build 3D high
resolution models of the inner ears. Secondly, a Finite Element (FE) model will be created to digitally
replicate a fish ear and understand the biomechanics of its structure. Finally, a statistical framework
will be developed to incorporate the factors that may shape the hearing system of elasmobranch
fishes, including the collected data, together with the available physiological, ecological and
biogeographical information on each species, as well as species’ acoustic environmental parameters. A
Machine Learning algorithm will be applied to infer patterns and relationships between the factors, to
perform both cluster and prediction analyses. Thus, a reliable model will be developed, which can
predict the hearing capability of any elasmobranch species based on the ear morphology and the first
evidence of the function of fish ear diversity.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2019
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MSCA-IF -Coordinatore
BS8 1QU Bristol
Regno Unito