多棘神经元的动力学特性和基底神经节的行动选择机制

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11572127
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    56.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0702.非线性振动及其控制
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

With the study of human brain project startup, neuroscience and cognitive science has become the focus of human attention. The cross mathematical science to neurocognitive field has become a new direction - neurocognitive computation. The conductance based neuron model and axons cable theory became the basis of neurocognitive computation. And the rich dynamic phenomena, such as Bifurcation recognition, the road to chaos, the effects of multi hole concave boundary, network synchronization and waveform transmit without attenuation, At same time it puts forward a new mathematical problems, such as bifurcation and chaos mechanism in a class of index determined by dynamical system. Multi hole, concave boundary effect on waveform morphology, Mechanism modeling neuromuscular control and the cognitive neural circuit. These new topics induced in neurocognitive, not only open up the new field of mathematical research, but also relates to neurocognitive code, it directly affects the development of cognitive science..This project constructs the physiological model of the basal ganglia circuits, studying the action selection mechanism of the basal ganglia loop in dynamics method. .To explore the dynamic property of spiny neuron and the effect of different stimuli targets in the basal ganglia circuits, determine the influence of different frequency stimulation of the basal ganglia circuits and provides a solid theoretical basis for the treatment of Parkinson's disease.
随着人类脑计划研究的启动,动力学向神经认知领域的交叉渗透成为新的方向-神经认知计算。基于电导的神经元模型和轴突电缆理论成为神经认知计算的基础,产生了丰富的动力学现象,如分岔识别,混沌道路,内凹多洞边界影响,网络同步振荡和波形不衰减传递等。同样提出了新的动力学问题,如动力系统确定的一类指标的分岔混沌机制,内凹多洞边界对波形形态的影响,神经肌肉控制机制建模和神经回路认知等。.本项目主要构造基底神经节回路的生理模型, 动力学研究多棘神经元的动力学特性和基底神经节回路的行动选择机制。探讨基底神经节回路中的不同刺激靶点的效果,确定不同频率刺激对基底神经节回路的影响,为帕金森病的治疗提供坚实的理论基础。

结项摘要

本项目以动力学为工具,神经科学的非线性现象和基地神经节的动作选择机制为背景,研究大脑动作选择机制和认知功能。项目组成果主要包括三部分:神经动力学,基地神经节与动作选择和MRI图像与认知功能,合计发表论文21篇,其中SCI论文 18篇。刘深泉教授与吴莹教授合作翻译神经动力学专著一本:”G. Bard Ermentrout,David H.Terman. Mathematics for Neuroscientists,Springer,2010 ”, ”神经科学的数学基础,高等教育出版社.吴莹,刘深泉翻译,2019-07-13”.在基金支持下,项目组形成稳定的科研团队,该项目已经取得的科研成果如下:.神经元的动力学研究:项目深入研究了神经元的峰发放,簇发放和混合模式振荡,得到混合模式振荡的产生条件,影响机制等突出成果。基底神经节回路中多棘神经元,采用多房室模型,得到树突切割对胞体发放的影响。行动选择决策问题:基于前额野回路模型,得到影响眼动眼跳的机制,取得比较好的成果。视觉通路的信息传递问题,建立视网膜回路模型,期望通过STDP学习得到神经通路的稀疏性,项目组仍然继续深究这个问题,研究神经回路稀疏的来源。MRI图像与认知功能:利用MRI信号分析阿尔茨海默病与轻度认知障碍的问题。项目核心研究认知功能,希望用神经动力学理解神经编码,解释神经认知,决策选择的机制。.目前,团队以皮层-基底神经节回路为基础,用动力学相空间的电位发放和轨道理论,集中研究神经传导编码和认知功能的动力学理论,模型解释神经认知学习和决策选择机制,期望得到重大突破。

项目成果

期刊论文数量(21)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Bifurcation and Spike Adding Transition in Chay-Keizer Model
Chay-Keizer 模型中的分叉和尖峰添加转变
  • DOI:
    10.1142/s0218127416500905
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    International Journal of Bifurcation and Chaos
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Lu Bo;Liu Shenquan;Liu Xuanliang;Jiang Xiaofang;Wang Xiaohui
  • 通讯作者:
    Wang Xiaohui
Individual identification for different age groups using functional connectivity strength
使用功能连接强度对不同年龄组进行个体识别
  • DOI:
    10.1007/s10072-019-04109-6
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Neurological Sciences
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Zhang Yingteng;Liu Shenquan;Yu Xiaoli
  • 通讯作者:
    Yu Xiaoli
Qualitative and quantitative aspects of synchronization in coupled CA1 pyramidal neurons
耦合 CA1 锥体神经元同步的定性和定量方面
  • DOI:
    10.1016/j.chaos.2016.09.024
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Chaos Solitons & Fractals
  • 影响因子:
    7.8
  • 作者:
    Wang Jing;Ye Weijie;Liu Shenquan;Lu Bo;Jiang Xiaofang
  • 通讯作者:
    Jiang Xiaofang
Respiratory Rhythm in a Simplified Respiratory Network Model
简化呼吸网络模型中的呼吸节律
  • DOI:
    10.1007/s11062-018-9721-7
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Neurophysiology
  • 影响因子:
    0.5
  • 作者:
    Zhang Y;Liu Sh;Xiong D
  • 通讯作者:
    Xiong D
A neural model of the frontal eye fields with. reward-based learning
额眼区域的神经模型。
  • DOI:
    10.1016/j.neunet.2016.05.001
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Neural Networks
  • 影响因子:
    7.8
  • 作者:
    Ye Weijie;Liu Shenquan;Liu Xuanliang;Yu Yuguo
  • 通讯作者:
    Yu Yuguo

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

一类Hodgkin_Huxley模型的分支研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    生物数学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘深泉
  • 通讯作者:
    刘深泉
一类反应扩散方程中的螺旋波
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    非线性动力学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘深泉;陆启韶;黄克累
  • 通讯作者:
    黄克累
Dynamical properties of firing patterns in ELL pyramidal neuron under external electric field stimulus
外部电场刺激下ELL锥体神经元放电模式的动力学特性
  • DOI:
    10.1007/s10072-012-1270-z
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Neurological Sciences
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    刘深泉
  • 通讯作者:
    刘深泉
中等多棘神经元的多房室模型分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    生物物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘深泉
  • 通讯作者:
    刘深泉
心脏节律的神经细胞模型,
  • DOI:
    10.1109/sspd.2014.6943310
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    医用生物力学,
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘深泉
  • 通讯作者:
    刘深泉

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

刘深泉的其他基金

基底神经节的行动选择模型和皮层环路的STDP-强化学习机制
  • 批准号:
    11872183
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    63.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
随意运动的大脑皮层控制与相关神经元信号的波形特征
  • 批准号:
    11172103
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    58.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
神经元轴突的囊泡运输和突触动力学
  • 批准号:
    10872069
  • 批准年份:
    2008
  • 资助金额:
    30.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
Noble心脏模型的波形结构
  • 批准号:
    19902005
  • 批准年份:
    1999
  • 资助金额:
    9.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
关闭
close
客服二维码