लोकप्रिय पोस्ट

संपादक की पसंद - 2019

कंप्यूटर मॉडल दिखाता है कि दृश्य कॉर्टेक्स में तंत्रिका सेल कनेक्शन कैसे बनाते हैं

Anonim

शोधकर्ताओं ने यह समझाने के लिए एक कंप्यूटर मॉडल विकसित किया है कि दृश्य कॉर्टेक्स में तंत्रिका सेल कनेक्शन कैसे बनाते हैं।

विज्ञापन


जब नवजात शिशु पहली बार अपनी आंखें खोलते हैं, तो उनके पास पहले से ही उनके मस्तिष्क के दृश्य प्रांतस्था में विशेष उत्तेजना में विशिष्ट तंत्रिका कोशिकाएं होती हैं - लेकिन इन तंत्रिका कोशिकाओं को व्यवस्थित रूप से एक-दूसरे से जोड़ा नहीं जाता है। उत्तेजना की विशेष विशेषताओं के लिए किसी विशेष तरीके से प्रतिक्रिया करने वाले तंत्रिका नेटवर्क कैसे समय के दौरान विकसित होते हैं? इस विकास के चरणों को बेहतर ढंग से समझने और पुनर्गठन की जटिल प्रक्रियाओं को समझाने के लिए, शोधकर्ताओं की एक अंतरराष्ट्रीय टीम ने अब एक कंप्यूटर मॉडल विकसित किया है जो जैविक प्रक्रियाओं को सटीक रूप से अनुकरण करता है। इंग्लैंड के इंपीरियल कॉलेज लंदन के डॉ क्लाउडिया क्लॉपाथ के सहयोग से आयोजित प्रोफेसर डॉ। स्टीफन रॉटर, बर्नस्टीन सेंटर फ्रीबर्ग (बीसीएफ) और उत्कृष्टता के ब्रेनलिंक्स-ब्रेनटूल के समूह के अध्ययन के नतीजों ने अब अध्ययन किया है। जर्नल पीएलओएस कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी और पीएलओएस वन में प्रकाशित किया गया है।

"हमारे मॉडल ने हमें पहली बार कंप्यूटर सिमुलेशन में जानवरों और मनुष्यों में जैविक तंत्रिका नेटवर्क की विशिष्ट विशेषताओं के सार्थक संयोजन को प्राप्त करने में सक्षम बनाया, " बीसीएफ के न्यूरोसायटिस्ट डॉ सदा सादेह की रिपोर्ट। "नेटवर्क दृश्य प्रणाली में तंत्रिका कोशिकाओं को सुविधाओं के कुशल डिटेक्टरों में तंत्रिका कोशिकाओं को बनाने के लिए प्रतिक्रिया के सिद्धांत का उपयोग करते हैं। इसके अलावा, वे सीखने की प्रक्रियाओं में - कोशिकाओं के बीच संपर्क के बिंदुओं को सटीक रूप से समन्वयित कर सकते हैं।" कंप्यूटर मॉडल में इन दो गुणों को गठबंधन करना मुश्किल है, क्योंकि यह आसानी से नेटवर्क में गतिविधि के विस्फोट का कारण बन सकता है - एक मिर्गी फिट के समान। नेटवर्क में गतिविधि को स्थिर रखने के लिए, शोधकर्ताओं ने एकीकृत अवरोधक को सीखने की प्रक्रिया में समेकित किया, जो नेटवर्क में उत्तेजना को नियंत्रित करता है।

शोधकर्ता अब मस्तिष्क के दृश्य प्रांतस्था में विभिन्न विकास प्रक्रियाओं को अनुकरण करने के लिए कंप्यूटर मॉडल का उपयोग कर सकते हैं। अन्य चीजों के अलावा, यह उन्हें यह निर्धारित करने की अनुमति देगा कि जन्म के बाद दोनों आंखों से उत्तेजना प्राप्त होने पर तंत्रिका कोशिकाओं के बीच कनेक्शन कैसे बदलते हैं। इस तरह की प्रक्रिया प्रारंभिक बचपन के दृश्य विकारों में जन्मजात स्ट्रैबिस्मस (स्क्विनटिंग) जैसी भूमिका निभाती है। रॉटर कहते हैं, "लंबी अवधि में, मॉडल हमें ऐसी बीमारियों के इलाज के लिए बेहतर रणनीतियां विकसित करने में भी सक्षम बनाता है।"

लेकिन न्यूरल नेटवर्क दृश्य अनुभव के दौरान अपनी संरचनाओं को क्यों बदलते हैं यदि आंखों की कोशिकाएं पहले से ही खुली पल में खुली पल में विशेष उत्तेजना में विशिष्ट होती हैं? टीम को समानांतर अध्ययन में इस प्रश्न का उत्तर मिला। "सिमुलेशन में सीधे अनुभवहीन और पूरी तरह से विकसित तंत्रिका सेल नेटवर्क की तुलना में, हम यह प्रदर्शित करने में सक्षम थे कि पूरी तरह से विकसित नेटवर्क एक उत्तेजना के घटकों को और मजबूत करते हैं जो एक ही कार्य के साथ न्यूरॉन्स के कनेक्शन को प्राथमिकता से अधिक जानकारी लेते हैं, " रॉटर बताते हैं। इसलिए, जब नवजात शिशुओं में वास्तव में सभी उत्तेजनाओं को संसाधित करने की क्षमता होती है, जब वे पहली बार अपनी आंखें खोलते हैं, तो उनकी धारणा तंत्रिका सेल कनेक्शन के ठीक ट्यूनिंग के माध्यम से काफी सुधार होती है।

विज्ञापन



कहानी स्रोत:

अल्बर्ट-लुडविग्स-यूनिवर्सिटैट फ्रीबर्ग द्वारा प्रदान की जाने वाली सामग्री। नोट: सामग्री शैली और लंबाई के लिए संपादित किया जा सकता है।


जर्नल संदर्भ :

  1. फ्रेडरिक एच। पेटज़स्केनर, स्टीफन ग्लासौयर, क्लास ई। स्टीफन। परिमाण अनुमान पर एक Bayesian परिप्रेक्ष्यसंज्ञानात्मक विज्ञान में रुझान, 2015; 1 9 (5): 285 डीओआई: 10.1016 / j.tics.2015.03.002