📄Работа №61212
Тема: ОБОСНОВАНИЕ АРХИТЕКТУРЫ ГИППОКАМПА КРЫСЫ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ НА БИОЛОГИЧЕСКИ РЕАЛИСТИЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЯХ
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
информатика
Объем:
53 листов
Год:
2017
Просмотров:
73
4760
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Введение 3
1. Гиппокамп 5
1.1 Начало исследования гиппокампа 5
1.2 Анатомия и морфология гиппокампа крысы 7
1.3 Функции гиппокампа 11
1.4 Роль в памяти 14
1.5 Пирамидальные нейроны 15
2. Метаболизм гиппокампа 17
2.1 Синапс 17
2.2 Химическая передача 20
2.3 Глутамат 21
2.4 Гамк (GABA) 23
2.5 Ацетилхолин 27
2.6 Куб Лёвхейма. Серотонин. Дофамин. Норадреналин 30
2.7 Разработанная архитектура 36
3. Мембранный потенциал 38
3.1 Ионные каналы (Na, K, CL) 38
3.2 Деполяризация 38
Заключение 44
Глоссарий 45
Список использованных источников
1. Гиппокамп 5
1.1 Начало исследования гиппокампа 5
1.2 Анатомия и морфология гиппокампа крысы 7
1.3 Функции гиппокампа 11
1.4 Роль в памяти 14
1.5 Пирамидальные нейроны 15
2. Метаболизм гиппокампа 17
2.1 Синапс 17
2.2 Химическая передача 20
2.3 Глутамат 21
2.4 Гамк (GABA) 23
2.5 Ацетилхолин 27
2.6 Куб Лёвхейма. Серотонин. Дофамин. Норадреналин 30
2.7 Разработанная архитектура 36
3. Мембранный потенциал 38
3.1 Ионные каналы (Na, K, CL) 38
3.2 Деполяризация 38
Заключение 44
Глоссарий 45
Список использованных источников
📖 Введение
Мы живём во время нейробиологической революции и считаем, что необходимо рассматривать нейробиологию и нейроинформатику как обязательную основу для автономных систем, управляемых реакциями, подобными эмоциям, или вычислительными эмоциями. Успехи исследований в нейронауках (комплексе наук о человеческом мозге и устройстве его работы) вызвали всплеск интереса в различных сферах общества, в том числе и в IT.
Перед лабораторией нейробиологии КФУ стоит глобальная задача изучения GDP(Giant depolarizing potentials), и изучении роли гиппокампа во сне и в процессах взросления, (так как в связи со взрослением меняется роль ГАМК - он в молодом мозге играет роль ингибитора, а во взрослом роль эксайбитора).
A giant depolarizing potential (GDP) - это тип спонтанной активности, который можно наблюдать в развивающемся мозге на ранних стадиях развития. Одним из основных условий для развития GDP (которое встречается в развивающемся, но не взрослом мозге) является то, что действие ГАМК на этих стадиях должно быть возбуждающим, а не тормозным [1].
В начале развития нейронная активность в гиппокампе характеризуется гигантскими деполяризующими потенциалами (GDPs). Эти потенциалы состоят из рекуррентных деполяризаций мембраны с наложенными потенциалами быстрого действия, разделенных интервалами покоя. Они генерируются взаимодействием глутамата и гамма-аминомасляной кислоты (ГАМК), которая в непосредственном постнатальном периоде деполяризуется и возбуждает [2].
Гиппокамп играет важную роль в важных функциях мозга (например, в памяти, обучении), поэтому в последние два десятилетия этот мозговой регион стал главной целью исследований нейронауки. В течение этого периода было накоплено большое количество анатомических, нейрохимических и электрофизиологических данных. Несмотря на то, что были опубликованы отличные обзоры по анатомии и электрофизиологии формирования гиппокампа, нейрохимия этой области не была тщательно исследована. Поэтому целью этого обзора является обобщение нейрохимических данных о высвобождении основных нейротрансмиттеров, обнаруженных в области гиппокампа: глутамат (GLU), гамма-аминомасляная кислота (ГАМК), ацетилхолин (ACh), норадреналин (NA) И серотонин (5-НТ) [3].
Для достижения поставленных целей нужно было последовательно рассмотреть поведение и особенности пирамидальных нейронов в гиппокампе крысы, и подобрать наиболее подходящую модель во фреймворке NEST для построения реалистичных графиков мембранного потенциала и GDP в дальнейшем. Так-же стояла цель предложить свой вариант архитектуры гиппокампа крысы для дальнейшей реализации компьютерной модели, по которой впоследствии можно будет изучать поведение этого отдела мозга при определенных входных данных.
Перед лабораторией нейробиологии КФУ стоит глобальная задача изучения GDP(Giant depolarizing potentials), и изучении роли гиппокампа во сне и в процессах взросления, (так как в связи со взрослением меняется роль ГАМК - он в молодом мозге играет роль ингибитора, а во взрослом роль эксайбитора).
A giant depolarizing potential (GDP) - это тип спонтанной активности, который можно наблюдать в развивающемся мозге на ранних стадиях развития. Одним из основных условий для развития GDP (которое встречается в развивающемся, но не взрослом мозге) является то, что действие ГАМК на этих стадиях должно быть возбуждающим, а не тормозным [1].
В начале развития нейронная активность в гиппокампе характеризуется гигантскими деполяризующими потенциалами (GDPs). Эти потенциалы состоят из рекуррентных деполяризаций мембраны с наложенными потенциалами быстрого действия, разделенных интервалами покоя. Они генерируются взаимодействием глутамата и гамма-аминомасляной кислоты (ГАМК), которая в непосредственном постнатальном периоде деполяризуется и возбуждает [2].
Гиппокамп играет важную роль в важных функциях мозга (например, в памяти, обучении), поэтому в последние два десятилетия этот мозговой регион стал главной целью исследований нейронауки. В течение этого периода было накоплено большое количество анатомических, нейрохимических и электрофизиологических данных. Несмотря на то, что были опубликованы отличные обзоры по анатомии и электрофизиологии формирования гиппокампа, нейрохимия этой области не была тщательно исследована. Поэтому целью этого обзора является обобщение нейрохимических данных о высвобождении основных нейротрансмиттеров, обнаруженных в области гиппокампа: глутамат (GLU), гамма-аминомасляная кислота (ГАМК), ацетилхолин (ACh), норадреналин (NA) И серотонин (5-НТ) [3].
Для достижения поставленных целей нужно было последовательно рассмотреть поведение и особенности пирамидальных нейронов в гиппокампе крысы, и подобрать наиболее подходящую модель во фреймворке NEST для построения реалистичных графиков мембранного потенциала и GDP в дальнейшем. Так-же стояла цель предложить свой вариант архитектуры гиппокампа крысы для дальнейшей реализации компьютерной модели, по которой впоследствии можно будет изучать поведение этого отдела мозга при определенных входных данных.
✅ Заключение
Разработанная архитектура на основе схемы циклов нейромедиаторов (Рис.10) была реализована во фреймворке симуляции реалистичных сетей NEST с использованием модулей для каждого из медиаторов.
Каждый медиатор на (Рис.10) является самостоятельным модулем, большинство из которых ещё предстоит реализовать. Модуль дофаминовой подсистемы уже показал хорошие результаты на правдоподобность [71], серотониновая, норадреналиновая подсистемы разработаны и сейчас проходят этап валидации в реальных объемах нейронов. Разработка моделей таких нейромедиаторов, как ацетилхолин, глутамат и ГАМК для NEST еще не завершена, и использование их влияния станет хорошим уточнением общей модели гиппокампа крысы.
Была реализована модель пирамидального нейрона отдела СА3 гиппокампа крысы (Рис.11) и получены реалистичные графики мембранного потенциала и активности ионных каналов (Рис.12).
В конечном итоге, будет получена компьютерная модель гиппокампа крысы, с протекающими там метаболическими процессами, что даст возможность симулировать различные состояния, в которые способна впадать крыса, и прогнозировать их, а также изучать биоэлектрическую активность гиппокампа крысы. Данная модель позволит более детально изучить эмоциональные состояние (Таблица 1) и способность мозга крысы к обучению.
Каждый медиатор на (Рис.10) является самостоятельным модулем, большинство из которых ещё предстоит реализовать. Модуль дофаминовой подсистемы уже показал хорошие результаты на правдоподобность [71], серотониновая, норадреналиновая подсистемы разработаны и сейчас проходят этап валидации в реальных объемах нейронов. Разработка моделей таких нейромедиаторов, как ацетилхолин, глутамат и ГАМК для NEST еще не завершена, и использование их влияния станет хорошим уточнением общей модели гиппокампа крысы.
Была реализована модель пирамидального нейрона отдела СА3 гиппокампа крысы (Рис.11) и получены реалистичные графики мембранного потенциала и активности ионных каналов (Рис.12).
В конечном итоге, будет получена компьютерная модель гиппокампа крысы, с протекающими там метаболическими процессами, что даст возможность симулировать различные состояния, в которые способна впадать крыса, и прогнозировать их, а также изучать биоэлектрическую активность гиппокампа крысы. Данная модель позволит более детально изучить эмоциональные состояние (Таблица 1) и способность мозга крысы к обучению.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.