Od neuronu do sieci: modelowanie układu nerwowego

Od neuronu do sieci: modelowanie układu nerwowego

Celem wykładu jest wprowadzenie do problematyki modelowania układu nerwowego od strony teoretycznej. Aspekty praktyczne będą przedmiotem komplementarnych warsztatów, na których prowadzone będą doświadczenia w symulatorze GENESIS oraz analizowane dane w programie MATLAB.

Wykład zaczniemy od krótkiego wprowadzenia do problemu, jak i po co modeluje się działanie neuronów i złożonych z nich sieci nerwowych. Omówione zostaną podstawowe modele neuronów i sieci nerwowej z uwzględnieniem ich zastosowań przy weryfikowaniu hipotez na podstawie znanych układów. Będziemy dyskutować zarówno realistyczne modelowanie wychodzące od biofizycznych własności błony komórkowej jak i uproszczone modele neuronów wykorzystywane szeroko w modelowaniu sieci. Omówimy własności dynamiczne generycznych modeli sieci oraz własności wybranych układów sensorycznych.

Warunkiem zaliczenia przedmiotu będzie egzamin.

Literatura pomocnicza:

• C. Koch „Biophysics of computation”
  
• D. Johnston, S. Wu „Foundations of cellular neurophysiology”
  
• P. Dayan, L. Abbott „Theoretical neuroscience. Computational and mathematical modeling of neural systems”
• Gary G. Matthews "Neurobiologia. Od cząsteczek i komórek do układów", Wydawnictwo Lekarskie PZWL
• Alan Longstaff "Neurobiologia. Krótkie wykłady", PWN
• Podręczniki do pakietów Neuron, Genesis, Matlab
• Strony internetowe podawane wg potrzeby

TEMATY ZAJĘĆ

1. Błona komórkowa – bariera selektywnie przepuszczająca różne substancje/cząsteczki. Własności błony. Procesy transportu przez błonę. Potencjał równowagi błony. Równanie Nernsta. Równanie Goldmanna-Hodgkina-Katza.
2. Kanały jonowe – struktury białkowe w błonie umożliwiające przemieszczenie jonów przez błonę. Właściwości kanałów (szybkość transportu, selektywność, bramkowanie). Rodzaje kanałów.
3. Potencjał czynnościowy – główny nośnik informacji w układzie nerwowym. Generacja, mechanizmy transportu, własności. Refrakcja bezwzględna i względna
4. Synapsy, część 2 – połączenia między dwoma neuronami umożliwiające przejście sygnału (potencjału czynnościowego) z jednej komórki do drugiej. Efektywność pobudzenia. Rodzaje synaps: chemiczne i elektryczne, pobudzające i hamujące. Klasyczne neurotransmitery chemiczne. Podstawowe elementy synapsy. Lokalizacja synaps w neuronie:
5. Rodzaje aktywności neuronów. Wpływ rozmaitych typów kanałów (prądów) na wzorce aktywności neuronu.
6. Drzewo dendrytyczne – przetwarzanie informacji wejściowej w neuronie. Przewodnictwo kablowe błony komórkowej [dwa wykłady].
7. Potencjały postsynaptyczne - zmiana potencjału błony postsynaptycznej w odpowiedzi na pobudzenie presynaptyczne. Sumowanie czasowe i przestrzenne.
8. Podstawowe własności sieci neuronowych. Konwergencja i dywergencja. Sprzężenie zwrotne i wstępujące.
9. Reguły plastyczności synaptycznej. Waga synapsy, dynamiczne zmiany synapsy i jej potencjału postsynaptycznego; gęstość receptorów (kanałów); wpływ aktywności (LTP i LTD); reguła Hebba.
10. Modelowanie małych sieci na przykładzie ośrodkowych generatorów wzorców ruchu. Synchronizacja fazowa w układach sprzężonych oscylatorów.
    
11. Zredukowane modele neuronów. Od Hodgkina-Huxleya do „integrate and fire”.
12. Modelowanie realistyczne dużych sieci na przykładzie modelu kory gruszkowatej (węchowej). 
    
13. Opis i analiza ciągów potencjałów czynnościowych. [wersja wstępna]
    
14. Wybrane aspekty modelowania układu wzrokowego. Pola recepcyjne i wejście sensoryczne. [wersja wstępna]

Wszelkie komentarze proszę przesyłać na mój adres(należy zmienić "_" na ".", a dalej wiadomo). Ta strona będzie się zmieniać z czasem, zapraszam do odwiedzin przed każdym wykładem.

Daniel Wójcik