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Projekt
Robuste Netzwerkzustände durch Variabilität: Erkenntnisse aus der mathematischen Analyse eines motorischen Schaltkreises der Fruchtfliege
Antragstellerin
Professorin Dr. Susanne Schreiber
Fachliche Zuordnung
Experimentelle und theoretische Netzwerk-Neurowissenschaften
Förderung
Förderung seit 2022
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 453877723
Die motorische Kontrolle komplexer Verhaltensabläufe erfordert die Erzeugung spezifischer Aktivierungsmuster in darauf spezialisierten neuronalen Schaltkreisen. Reife motorische Netzwerke in erwachsenen Organismen müssen daher ein gut koordiniertes Zusammenspiel intrinsischer neuronaler Eigenschaften aufweisen, wie etwa der Morphologie, der Ionenkanalzusammensetzung, oder der lokalen Netzwerkstruktur. Während in einigen Fällen die präzise Kontrolle dieser Eigenschaften wichtig für die Funktion sein kann, kann in anderen Fällen eine gewisse Variabilität in den neuronalen Eigenschaften oder Schaltkomponenten auch einen Vorteil bieten. So kann Variabilität im Ergebnis der Abwägung zwischen verschiedenen Erfordernissen günstig sein (wie etwa zwischen Präzision und einem limitiertem Kostenbudget für ihre Kontrolle) oder auch direkt eine robuste Netzwerkfunktion befördern. Das Ziel von P7 ist es, zwischen diesen Möglichkeiten im Kontext eines einfachen zentralen Mustergenerators in der Fruchtfliege zu unterscheiden. In diesem System können experimentelle Daten (aus P6) genutzt werden, um für die Analyse einen physiologisch plausiblen, computergestützten Modellierungsansatz zu verwirklichen und sich daraus ergebende Hypothesen wiederum experimentell zu überprüfen. Konkret geht es darum zu verstehen, wie Ungenauigkeiten auf der Ebene der Ionenkanäle und der elektrischen Verbindungen zwischen Zellen, die im Entwicklungsprozess auftreten, die Robustheit der Funktion des ausgereiften Mustergenerators beeinflussen. In ersten Experimenten für RobustCircuit haben wir spezifische Fallbeispiele für jede der beiden vorteilhaften Rollen einer Variabilität intrinsischer neuronaler Eigenschaften oder von Schaltkreiskomponenten identifiziert: (i) Wir stellen die Hypothese auf, dass eine ungenaue neuronale Funktion (basierend auf Ionenkanalrauschen) die Wiederherstellung einer bevorzugten Netzwerkaktivität nach einer Störung begünstigt, und (ii) wir prüfen weiterhin, ob entwicklungsbedingte Ungenauigkeiten (einschließlich der elektrischen Kopplungen zwischen Motoneuronen) die Selbstorganisation von robusten Netzwerkmotiven erleichtern können indem sie die "regulatorischen Kosten" im Vergleich zu einer präziseren genetischen Spezifikation senken. Insgesamt zielt dieses Projekt darauf ab, mögliche vorteilhafte Effekte der Variabilität zu erkennen. Wir streben dabei die Aufdeckung von Mechanismen an, die über das jeweilige System hinaus verallgemeinert werden können.
DFG-Verfahren
Forschungsgruppen
