Representación espacial en poblaciones de neuronas / Spatial representation in populations of neurons

García Fernández, Tomás E. (2021) Representación espacial en poblaciones de neuronas / Spatial representation in populations of neurons. Maestría en Ciencias Físicas, Universidad Nacional de Cuyo, Instituto Balseiro.

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Resumen en español

En el presente trabajo analizamos la actividad individual y en población, incluyendo relaciones de fase, de la representación de células de grilla en una serie de experimentos controlados con alternancia de luz y oscuridad. Para el análisis, construimos los mapas de disparo del conjunto de células registradas, identificamos aquellas que presentan actividad grillada, y detectamos neuronas que simultáneamente representan el espacio con el mismo patrón de actividad, aunque desplazado, mediante correlaciones cruzadas. Se analizó tanto la actividad individual como en población cuando el animal pierde la referencia visual, mediante la comparación de la actividad en dicha situación con la representación del ambiente en condiciones de iluminación. Se observó que los mapas rápidamente se desorganizan, perdiendo su característica actividad grillada. Esta desorganización podría deberse a que el animal, en condiciones de oscuridad, genera una estimación muy pobre de su posición local mediante la integración del camino recorrido. Para minimizar los errores acumulados en tal estimación, se generaron mapas relativos elicitados por disparos en los cuales parecería mantenerse una estructura de múltiples picos aún en oscuridad, solventando las teorías generativas de la actividad grillada basada en la integración del camino.

Tipo de objeto:Tesis (Maestría en Ciencias Físicas)
Palabras Clave:Neurons; Neuronas; Path integrals; Integrales path; [Spacial representation; Representación espacial; Grid cells; Células de grilla; Spacial navigation; Navegación espacial]
Referencias:[1] Moser, E. I., Kropff, E. & Moser, M.-B. Place cells, grid cells, and the brain’s spatial representation system. Annu. Rev. Neurosci. 31, 69–89 (2008). [2] Kropff, E., Carmichael, J. E., Moser M.-B., & Moser, E. I. Speed cellsin the medial entorhinal cortex. Nature 523, 419-424(2015). [3] Parron, C. & Save, E. Evidence for entorhinal and parietal cortices involvement in path integration in the rat. Exp. Brain Res. 159, 349–359 (2004). [4] Shrager, &., Kirwan, C. B. & Squire, L. R. Neural basis of the cognitive map: path integration does not require hippocampus or entorhinal cortex. Proc. Natl Acad. Sci. USA 105, 12034–12038 (2008). [5] Giocomo, L. M., Moser, M.-B. & Moser, E. I. Computational Models of Grid Cells. Neuron 71, 589-603 (2011) [6] Zilli, E. A. Models of grid cell spatial firing published 2005-2011. Frontiers in Neural Circuits 6. 1- 17 (2012) [7] McNaughton, B. L., Battaglia, F. P., Jenson, O., Moser, E. I.. & Moser, M.-B. Path integration and the neural basis of the”cognitive map”. Nature 7. 663-668(2006) [8] Burak, Y. & Fiete, I. R. Accurate Oath Integration in Continuous Attractor Network Models Of Grid Cells. PLoS Computational Biology 5. 1-16(2009) [9] Pérez-Escobar, J. A., Kornienko, O., Latuske, P., Kohler, L. & Allen K. “Visual landmarks sharpen grid cell metric and confer context specificity to neurons of the medial entorhinal cortex”, eLIFE 2016;5. [10] Stensola, H., Stensola, T., Solstad, T., Frøland, K., Moser, M.-B. & Moser, E. I. The entorhinal grid map is discretized. Nature 492, 72-78 (2012).
Materias:Medicina > Neurociencias
Divisiones:Gcia. de área de Investigación y aplicaciones no nucleares > Gcia. de Física > Física médica
Código ID:942
Depositado Por:Marisa G. Velazco Aldao
Depositado En:19 Jul 2021 09:42
Última Modificación:19 Jul 2021 09:42

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