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SFB 1134: Functional ensembles: cellular components, patterned activity and plasticity of co-active neurons in local networks

SFB 1134：功能集成：局部网络中共同活动神经元的细胞成分、模式活动和可塑性

基本信息

批准号：
243553651
负责人：
金额：
--
依托单位：
Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg
依托单位国家：
德国
项目类别：
Collaborative Research Centres
财政年份：
2015
资助国家：
德国
起止时间：
2014-12-31 至 2018-12-31
项目状态：
已结题

来源：
https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/243553651?language=en
关键词：
SFB 1134 Functional ensembles cellular

项目摘要

Representation is a fundamental principle of neuroscience, if not its overarching leitmotif: We all believe that perceptions, memories, thoughts, choices, actions and feelings have a physical correlate in the nervous system. Converging evidence indicates that neuronal representations are formed by reproducible multi-neuronal activity patterns. Thus, elementary cognitive or behavioral states are causally linked to groups of co-active neurons, called neuronal ensembles.We use a large variety of modern approaches to monitor, analyse and manipulate neuronal ensembles in defined functional systems and networks. Our technical approaches comprise electrophysiology at the single- and multiple cell level, life imaging of neuronal activity, virus-mediated modification of defined cell populations, optogenetic manipulations, anatomical tracing techniques, ultrastructural analyses and advanced data analysis. We study mnemonic, sensory, emotional and executive control systems in behaving rodents or brain slice preparations. With this interdisciplinary approach and the unifying idea of functional ensembles as elementary representations we will clarify three important questions: i) How are selected neurons entrained into an ensemble, and how are others excluded? ii) What are the characteristic features of spatio-temporal activity patterns in different networks?iii) How do ensembles adapt to novel experience and to changing inner or outer conditions?Together, we hope to contribute to understanding the cell- and network-level mechanisms allowing our nervous system to form representations in a functionally adaptive manner.

表象是神经科学的一个基本原则，如果不是它的首要主题：我们都相信感知、记忆、思想、选择、行动和感觉在神经系统中有物理关联。越来越多的证据表明，神经元表征是由可重复的多神经元活动模式形成的。因此，基本的认知或行为状态与共同活动的神经元群（称为神经元集合）有因果关系。我们使用多种现代方法来监测、分析和操纵定义功能系统和网络中的神经元集合。我们的技术方法包括单细胞和多细胞水平的电生理学、神经元活动的生命成像、特定细胞群的病毒介导修饰、光遗传学操作、解剖追踪技术、超微结构分析和高级数据分析。我们研究行为啮齿类动物的记忆、感觉、情绪和执行控制系统或脑切片准备。通过这种跨学科的方法和功能集合作为基本表征的统一思想，我们将澄清三个重要问题：i)如何选择神经元进入集合，以及如何排除其他神经元？ii)不同网络时空活动模式的特征是什么？iii)团队如何适应新的体验和不断变化的内部或外部条件？总之，我们希望有助于理解细胞和网络水平的机制，使我们的神经系统以功能适应的方式形成表征。

项目成果

期刊论文数量（28）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Oxytocin Signaling in the Central Amygdala Modulates Emotion Discrimination in Mice

DOI：
10.1016/j.cub.2019.04.070
发表时间：
2019-06-17
期刊：
CURRENT BIOLOGY
影响因子：
9.2
作者：
Ferretti, Valentina;Maltese, Federica;Papaleo, Francesco
通讯作者：
Papaleo, Francesco

Convergent evidence from alcohol-dependent humans and rats for a hyperdopaminergic state in protracted abstinence

DOI：
10.1073/pnas.1506012113
发表时间：
2016-03-15
期刊：
PROCEEDINGS OF THE NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES OF THE UNITED STATES OF AMERICA
影响因子：
11.1
作者：
Hirth, Natalie;Meinhardt, Marcus W.;Hansson, Anita C.
通讯作者：
Hansson, Anita C.

Cell assemblies at multiple time scales with arbitrary lag constellations