神经网络回响中精确放电序列的计算分析。

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31200829
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C0914.认知模拟、计算与人工智能
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

Network reverberatory activity is the neural process underlying working memory. Our recent work has shown that, when single neuron from a network is stimulated, reverberatory activities can be observed within the whole network. Priliminary analysis suggests that there are highly conservative and precise spatio-temporal firing sequences during the network reverberation. However, due to the complexity of the neuronal network, it is hard to tell how the reverberation is generated in the network. In order to understand the network reverberation from theoretical point of view, it is necessary to give a clear definition and better estimate on the precise spation-temporal firing sequences. In this project, we will study the reverberatory activities in neuronal networks in vitro. Based on the principles of statistical analysis, new method will be developed to study the conservative and precise spatio-temporal firing sequences. Thus, it is helpful to study the spatio-temporal firing pattern's contribution to the neuronal encoding, deepen our understanding on the mechanism of the working memory from the network level, and provide new ideas for the treatment of related diseases.
大脑的工作记忆总是伴随着相关神经网络持续回响。近期研究发现,当神经网络中单个神经元受到一次刺激后,将可能诱发神经网络的持续回响现象。初步研究表明,在这种诱发的网络持续回响中存在着高度保守的精确的神经元放电序列。然而,由于神经网络本身的复杂性,使得神经网络的持续回响活动的产生机制仍然不是很清楚。为了能更好的从理论上理解网络持续回响的产生,就必须定量地确定神经网络中存在的保守的神经元活动序列。在本项目中,我们将利用离体培养的神经元网络,发展基于统计规则的定量计算方法,分析神经元网络产生持续回响时存在的保守的神经元活动序列,从而了解精确时空模式在神经元网络信息编码中的作用,进而在网络层次阐明工作记忆的机理,并为与记忆相关的脑功能疾病机理研究提供新的线索。

结项摘要

海伯(Hebb)的细胞集群理论指出,短时间记忆时以闭环神经环路的持续回响的形式进行存储的。在我们以前的研究中发现,在离体培养的海马神经元中存在自发和诱发的持续网络回响。但是由于记录的神经元个数有限,对于细胞集群如何进行记忆编码仍然不够清晰。本课题中,我们把离体海马神经元培养在多电极阵列芯片(MEA)上来研究其时空动力学特性。这种方法的好处是可以尽量多的采集神经网络中细胞的电活动,同时由于其时间的高分辨性使得研究细胞集群理论成为可能。在实验中我们发现,每一段的持续网络回响都是由一群神经元的持续发放组成,这样的每一次群体发放我们称之为一次网络回响事件。每次事件持续时间大约在50毫秒,并且包括了多个神经元的兴奋活动。通过对回响过程中多个神经元动作电位的发放时间的分析,我们发现在同一个网络中可能存在一个或多个发放模式非常相似的事件(时间精度在3毫秒以内)。在自发活动中,网络回响经常会出现多个不同的发放模式;而在诱发活动中,通过刺激一个通道得到的网络回响往往是单一的、精确的时空发放模式,并且对于不同的刺激通道,其发放模式可以有重叠,甚至是完全不同的。通过对这种诱发回响的研究,我们可以对海伯提出的细胞集群理论提供实验证明,进而为短时间记忆存储的信息编码方式提供了一种有效的手段。

项目成果

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其他文献

Experimental realization of deterministic entanglement transformations of bipartite pure states
二分纯态确定性纠缠变换的实验实现
  • DOI:
    10.1016/j.optcom.2009.02.032
  • 发表时间:
    2009-05
  • 期刊:
    Optics Communications
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    李承祖;刘伟涛;陈平形;吴伟;韩阳
  • 通讯作者:
    韩阳
Deterministic remote preparation of pure and mixed polarization states
纯偏振态和混合偏振态的确定性远程制备
  • DOI:
    10.1103/physreva.81.042301
  • 发表时间:
    2009-09
  • 期刊:
    Physical Review A
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    吴伟;刘伟涛;李承祖;陈平形
  • 通讯作者:
    陈平形
Remote state preparation with classically correlated state
具有经典相关状态的远程状态准备
  • DOI:
    10.1016/j.optcom.2007.11.083
  • 发表时间:
    2008-03
  • 期刊:
    Optics Communications 281 (2008) 1751–1754
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李承祖;刘伟涛;陈平形;吴伟;欧保全
  • 通讯作者:
    欧保全
考虑砂土颗粒形状的细观组构定量描述
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    中国公路学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李学丰;王奇;刘金峰;吴伟;孟凡超
  • 通讯作者:
    孟凡超
甜菜碱及其盐酸盐对籼米蒸煮及α-方便米饭的影响
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    食品科技
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王晓映;林亲录;吴跃;杨涛;吴伟;肖华西;丁玉琴
  • 通讯作者:
    丁玉琴

其他文献

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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

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          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]
      
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