Data-driven, biologically constrained computational model of the hippocampal network at full scale

数据驱动、生物约束的海马网络全尺寸计算模型

基本信息

  • 批准号:
    1614622
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 0.5万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2016
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2016-05-01 至 2017-07-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Information processing in the brain is organized and facilitated by the complex interactionsof intrinsic biophysical properties of distinct neuronal types, neuronal morphology, and networkconnection topology. These properties give rise to specific types of network oscillationsand other dynamic processes that govern neural information encoding and exchange. This project is designed to create a detailed picture at unprecedented scale of how theintrinsic properties of hippocampal principal neurons and interneurons define the networkactivity under normal conditions, and how pathological changes in those properties under epilepticconditions disrupt hippocampal function. The overarching goal of this activity is to constructa 1:1 scale, realistic and detailed computational model of the CA1-CA3-dentate gyrus networkin the rat hippocampus and study physiological and pathophysiological network dynamics. The project will use the Blue Waters supercomputer to execute this detailed model.Additionally, the project aims to achieve broader impact in the neuroscience community by providing thesoftware infrastructure necessary to put unprecedented petascale computing capability withinreach of neuroscientists regardless of their expertise in high-performance computing (HPC).The support for GPUs and the Intel MIC architecture being developed in the widely-used NEURONsimulator will enable neuroscientists to fully utilize supercomputing accelerator architecturesand thus catalyze greater research productivity and pave the way for wider use of large-scaleand full-scale detailed modeling of the brain.Furthermore, the neuroscience model code and simulation support software being developed as part of theresearch goals behind this proposal will be made publicly available and will remove thebarriers of setting up simulations and managing results data that traditionally have impededthe utilization of high-performance computing resources.
大脑中的信息处理是由不同神经元类型的内在生物物理特性、神经元形态和网络连接拓扑结构的复杂相互作用组织和促进的。这些特性引起了特定类型的网络振荡和其他控制神经信息编码和交换的动态过程。该项目旨在以前所未有的规模详细描述海马主要神经元和中间神经元的内在特性如何定义正常条件下的网络活动,以及癫痫条件下这些特性的病理变化如何破坏海马功能。 本研究的总体目标是构建1:1比例的、真实的、详细的大鼠海马CA 1-CA 3-齿状回网络的计算模型,并研究生理和病理生理网络动力学。该项目将使用蓝色沃茨超级计算机来执行这个详细的模型。此外,该项目旨在通过提供必要的软件基础设施,使神经科学家能够获得前所未有的千万亿次计算能力,从而在神经科学界产生更广泛的影响,无论他们在高性能计算(HPC)方面的专业知识如何。使用的NEURON模拟器将使神经科学家能够充分利用超级计算加速器架构,从而促进更高的研究生产力,并为更广泛地使用大规模和全尺寸的大脑详细建模铺平道路。此外,神经科学模型编码和模拟支持软件作为这项建议背后的研究目标的一部分正在开发,将公开提供并将消除设置模拟和管理结果数据的障碍,这些障碍传统上阻碍了高性能计算资源的利用。

项目成果

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  • 通讯作者:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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    48.500
  • 作者:
    Ivan Soltesz;Zoltan Nusser
  • 通讯作者:
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Darian H. Hadjiabadi;Ivan Soltesz
  • 通讯作者:
    Ivan Soltesz

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