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Projekt
Quantitative Datenanalyse und computergestützte Modellierung
Antragsteller
Dr. Daniel Baum; Professor Dr. Max von Kleist
Fachliche Zuordnung
Experimentelle und theoretische Netzwerk-Neurowissenschaften
Entwicklungsneurobiologie
Entwicklungsneurobiologie
Förderung
Förderung seit 2022
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 453877723
Das Ziel von RobustCircuit ist es gemeinsame Prinzipien zu verstehen, die stochastische Prozesse in robuste Prozesse beim Aufbau neuronaler Schaltkreise umwandeln. Die Live-Bildgebung ist ein wichtiges Mittel, um quantitative Daten auf der Ebene molekularer, subzellulärer und zellulärer dynamischer Prozesse zu erheben. Sieben der acht Projekte nutzen die intravitale und ex vivo Live-Bildgebung, um große Mengen visueller Rohdaten über die (sub)zelluläre Dynamik während der Gehirnentwicklung zu erzeugen. Diese Rohdaten werden rechnerisch verarbeitet und liefern statistisch aussagekräftige, quantitative Daten, mit denen sich stochastische Prozesse während der Gehirnentwicklung erkennen lassen. Auf der Grundlage solcher quantitativen Daten lassen sich mit Hilfe von Computermodellen Vorhersagen darüber treffen, welche Rolle Ungenauigkeiten bei der Schaffung robuster Entwicklungsprogramme und funktioneller neuronaler Verschaltungen spielen. Basierend auf den Erfahrungen und der erfolgreichen Anwendung dieser Pipeline in der ersten Förderperiode soll das Z1-Projekt weiterhin zwei zentrale Herausforderungen des Konsortiums angehen: Die Verarbeitung und Analyse der Rohdaten weitestgehend automatisiert werden, um die Objektivität der Datenerhebung zu maximieren und die schnelle Verarbeitung großer Datenmengen zu ermöglichen. Darüber hinaus haben sich während des ersten Förderzeitraums Connectomics-Analysen zu einem wichtigen neuen Ansatz entwickelt. Das erste Ziel von Z1 ist weiterhin eine automatisierte Bildverarbeitung, um quantitativ vergleichbare numerische Daten zu erheben und so eine leistungsstarke statistische Analyse und nachgeschaltete Modellierung von Entwicklungsprozessen zu ermöglichen. Darüber hinaus ist die Connectomics-Amalyse zu einem zusätzlichen Schwerpunkt einiger Projekte in der zweiten Förderperiode geworden. Z1 wird neue Methoden der tiefen Connectom-Analyse entwickeln, um entsprechende RobustCircuit-Projekte zu unterstützen. Die statistische Identifikation, ob und wo stochastisches „Rauschen“ in „Robustheit“ übergeht, ist eine inhärente Herausforderung für alle Projekte. Darüber hinaus ist es bei biologischen Experimenten eine Herausforderung, die Robustheit experimentell, ohne Nebeneffekte, zu untersuchen. Die computergestützte Modellierung bietet die Möglichkeit, diese Art von Experimenten in silico gezielt durchzuführen und überprüfbare Hypothesen für das entstehen von Robustheit zu liefern. Das zweite Ziel von Projekt Z1 besteht darin statistische Tests zu entwickeln, mit denen sich feststellen lässt „wo“ Robustheit entsteht. Darüber hinaus werden stochastische Modellierungsansätze, die in der ersten RobustCircuit-Förderperiode erfolgreich entwickelt wurden, eingesetzt, um zu erklären, wie Robustheit im Aufbau neuronaler Schaltkreise aus inhärent stochastischen subzellulären Dynamiken in RobustCircuit-Projekten ergibt.
DFG-Verfahren
Forschungsgruppen
