Analyse Des Données Neurobiologiques Guidée Par

Il y a 2 mois


Marseille e, France Aix Marseille Université Temps plein

**Analyse des données neurobiologiques guidée par la modèlisation // Model-based analysis of neurobiological data**:

- Réf **ABG-121585**
**ADUM-54493**
- Sujet de Thèse- 22/03/2024- Contrat doctoral- Aix Marseille Université- Lieu de travail- Marseille Cedex 05 - France- Intitulé du sujet- Analyse des données neurobiologiques guidée par la modèlisation // Model-based analysis of neurobiological data- Mots clés- Réseax de neurones impulsionnels, Neurobiologie, Codage Eficace, Décodage Neural, Préceision temporelle, Vagues d'activité
- Spiking Neural Networks, Neurobiology, Efficient coding, Neural Decoding, Temporal precision, Travelling waves**Description du sujet**:

- Les récentes avancées technologiques en neurobiologie ont ouvert la voie à l'enregistrement de très grandes populations de neurones à la résolution du potentiel d'action (PA). Elles apportent un éclairage nouveau sur la richesse de l'information contenue dans l'activité neuronale, et en particulier sur sa structure spatio-temporelle. Les méthodes d'analyse actuelles ne sont pas encore adaptées à ce niveau de précision, et le but de ce projet de thèse est de développer de nouvelles méthodes d'analyse des données neurobiologiques qui prennent en compte des principes fondamentaux issus des neurosciences computationnelles. L'objectif principal est de combler le fossé entre deux approches classiques, l'encodage et le décodage de l'activité neuronale, d'une manière auto-consistante, c'est-à-dire en atteignant une cohérence entre la manière dont les neurones encodent l'information et la manière dont elle peut être décodée.
- Pour ce faire, le projet s'appuiera sur une approche théorique développée dans notre groupe, qui permet de formaliser cette cohérence en en déduisant une mesure de l'efficacité du traitement des potentiels d'action (PA). L'algorithme d'analyse sera optimisé en minimisant une fonction de coût reflétant ces principes. Les modèles d'encodage et de décodage existants, que nous avons déjà validés sur des données neurophysiologiques préexistantes, seront ensuite combinés selon cette approche. En étudiant le rôle de principes tels que l'efficacité énergétique du traitement neuronal et la prise en compte des contraintes physiologiques, nous pourrons alors déduire le rôle de chacun de ces principes dans l'information neuronale en mesurant les changements dans l'efficacité du traitement. Cette nouvelle méthodologie pourra alors être utilisée pour valider ou invalider les principes fonctionnels issus des neurosciences computationnelles.
- Dans ce projet, l'objectif est de développer de nouvelles méthodes d'analyse permettant d'établir des liens prédictifs entre l'activité neuronale multidimensionnelle enregistrée et des hypothèses fonctionnelles telles que la détection d'objets ou la navigation spatiale. En incluant des principes liés à la dynamique neuronale, cette méthode permettra notamment de tester différentes hypothèses sur le rôle de la précision temporelle dans le traitement de l'information. Les risques associés à l'aspect innovant du projet seront mitigés par l'expertise des encadrants en apprentissage automatique, modélisation neuronale et neurosciences computationnelles.
Recent technological advances in neurobiology have paved the way for the recording of very large populations of neurons at the resolution of the action potential (AP, or spikes). They shed new light on the wealth of information contained in neuronal activity, and in particular on its spatio-temporal structure. Current analysis methods are not yet adapted to this level of precision, and the aim of this thesis project is to develop new methods for analyzing neurobiological data that take into account some fundamental principles derived from computational neuroscience. The main objective is to bridge the gap between two classical approaches, the encoding and decoding of neural activity, in a self-consistent way, i.e. by achieving coherence between the way neurons encode information and the way it can be decoded.
- To achieve this, the project will draw on a theoretical approach developed in our group, which enables us to formalize this coherence by deducing a measure of the efficiency of processing spikes (APs). The analysis algorithm will be optimized by minimizing a cost function reflecting these principles. Existing encoding and decoding models, which we have already validated on pre-existing neurophysiological data, will then be combined using this approach. By studying the role of principles such as the energy efficiency of neural processing and the consideration of physiological constraints, we will then be able to deduce the role of each of these principles in neural information by measuring changes in processing efficiency. This new methodology can then be used to validate or invalidate functional principles derived from computational neuroscience.
- In this project



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