Investigation of the functional role of adult hippocampal neurogenesis in a neural network model

神经网络模型中成人海马神经发生的功能作用研究

基本信息

项目摘要

The hippocampus is a brain structure that is important for episodic memory and for navigation. It is special in that it produces new neurons throughout life in a substructure called dentate gyrus. In earlier work we have proposed a functional hypotheses for the new neurons and have illustrated it with a simple network model. Our proposed project is based on this work and has three main aims. First, we will extend our existing abstract model to include prominent anatomical and physiological features of the hippocampus. This will allow us to quantify the computational advantages of neurogenesis rather than simply show its benefit qualitatively. Second, we will make detailed experimental comparisons to test our model as well as making new experimentally testable predictions on, for example, the time course of neurogenesis in animals subjected to different rearing conditions. This will involve continuation of our fruitful collaboration with the experimental lab of Gerd Kempermann. Third, we will extend our functional analysis of hippocampal neurogenesis to consider the wider implications in areas downstream of the dentate gyrus, such as CA1 and CA3, areas which we have left implicit up until now. Finally, in a potential third year we plan to take a novel evolutionary approach and create from our model a set of increasingly simplified versions that trace back the evolutionary development of the hippocampus. Comparing the different models shall allow us to justify each component of the model.
海马体是一种对情景记忆和导航很重要的大脑结构。它的特殊之处在于,它一生都在一个叫做齿状回的亚结构中产生新的神经元。在早期的工作中,我们提出了新神经元的功能假设,并用一个简单的网络模型来说明它。我们提出的项目以这项工作为基础,有三个主要目标。首先,我们将扩展我们现有的抽象模型,以包括海马的突出解剖和生理特征。这将使我们能够量化神经发生的计算优势,而不是简单地定性地显示它的好处。其次,我们将进行详细的实验比较来测试我们的模型,并做出新的实验可测试的预测,例如,不同饲养条件下动物神经发生的时间过程。这将包括我们继续与格尔德·凯普曼的实验实验室进行卓有成效的合作。第三,我们将扩展我们对海马神经发生的功能分析,以考虑齿状回下游区域更广泛的影响,如CA1和CA3,这些区域我们到目前为止都是隐式的。最后,在可能的第三年,我们计划采用一种新的进化方法,从我们的模型中创建一套越来越简化的版本,以追溯到海马体的进化发展。比较不同的模型将使我们能够证明模型的每个组成部分。

项目成果

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Self-organization of place cells with slowness, sparseness, and neurogenesis
位置细胞的自组织缓慢、稀疏和神经发生
  • DOI:
    10.3389/conf.neuro.08.2009.09.062
  • 发表时间:
    2009
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Wiskott;Franzius;Sprekeler;Appleby
  • 通讯作者:
    Appleby
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