Computational Neuroscience

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Wie Schildkröten sehen...

Visuelle Information erreicht das Gehirn ausschließlich in Form von Aktionspotentialfolgen des Ensembles retinaler Ganglienzellen. Auf dieser Grundlage beruht die gesamte visuelle Wahrnehmung und alle visuell ausgelösten Verhaltensentscheidungen. Wir verfolgen die Frage, wie verschiedene Aspekte visueller Stimuli die Ganglienzellantworten beeinflussen und wie im Gehirn die visuelle Information wieder dekodiert werden kann.

In Dr. Andreas Thiels Projekt "Latenzbasierte retinale Kodierung visueller Stimuli bei Augenbewegungen" wollen wir die sogenannte Rank Order Coding Hypothese mit einer Kombination von Multielektrodenableitungen, Stimulusrekonstruktion und Modellsimulation überprüfen. Diese Hypothese beruht auf der Beobachtung, dass die Latenz des ersten Aktionspotentials einer Retinalen Ganglienzelle nach einer Stimulusänderung von der Reizstärke abhängt. Wenn im Gehirn diese Eigenschaft zur Dekodierung verwendet würde, könnte sich die räumliche Struktur des Reizes schneller rekonstruieren lassen als auf der Grundlage von Spikeraten. Allerdings könnte diese Art der Kodierung auch anfälliger gegenüber der Variabilität neuronaler Antworten sein.

Das neue Promotionsprojekt von Leon Juarez "Retinale Ensemblekodierung unter dynamischen Bedingungen" soll dazu dienen verschiedene mögliche Kodierungsstrategien dahingehend zu vergleichen, ob sie Detektion- und Unterscheidung von Reizen in einer Verhaltenssituation ermöglichen können. Insbesondere soll überprüft werden, welche Kodierungsstrategien auch unter dynamischen Umweltbedingungen einsetzbar sind. Im Zentrum dieses Teilprojektes der neuen Forschergruppe Dynamik und Stabilität retinaler Verarbeitung steht die Entwicklung und Anwendung von Methoden zur Auswertung von Daten aus Multielektrodenexperimenten.

Im Jahr 2007 haben drei Mathematikstudentinnen ihre Diplomarbeiten zu Themen aus dem Bereich der retinalen Kodierung angefertigt:

Ina Burghaus: "Der EM-Algorithmus für multivariate Mischungsverteilungen und dessen Anwendung zur Trennung neuronaler Signale" 

Imke Reimer: "Vergleich Metrik-basierter Verfahren zur Dekodierung neuronaler Signale" 

Insa Winzenborg: "Bayes'sche Schätutheorie und ihre Anwendung auf neuronale Daten zur Reizrekonstruktion"

Allgemein beschäftigen wir uns am Beispiel des Ensembles retinaler Ganglienzellen mit Fragen wie z.B.:

  • Wie beeinflussen verschiedene Parameter (z.B. räumlicher und zeitlicher Kontrast, Hintergrundhelligkeit, Zeitstruktur) visueller Stimuli die Antworten retinaler Ganglienzellen?
  • Ist auf der Grundlage von Antwortlatenzen eine schneller Rekonstruktion visueller Stimuli möglich als mit Spikeraten?
  • Spielen Spike-Muster eine Rolle bei der Kodierung visueller Information?
  • Welche Rolle spielt Helligkeitsadaptation bei der retinalen Kodierung?
  • Wie beeinflussen nicht-visuelle Parameter (z.B. Temperatur) die Kodierung?
  • Wie hängt die Zeitstruktur der Ganglienzellantworten von Eigenschaften des retinalen Netzwerks ab?
  • Welche Rolle spielen verschiedene Ganglienzelltypen bei der Kodierung?