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莱昂纳多实验室

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神经电路动力学和行为的计算原理
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行为是如何从分布在许多神经回路中的计算中产生的?

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实验室负责人安东尼 · 莱昂纳多和仪器设计专家杰森 · 奥斯本设计并制造微型背包来研究蜻蜓飞行。

行为,如鸟的歌唱或蜜蜂的飞行, 在我们面前平稳地展开,没有迹象表明它们是由一个巨大的相互连接的神经元网络在背景中旋转产生的。正是电路动力学、计算和行为之间这种神秘的联系推动着我们前进。我们研究神经回路是如何工作的,它们是做什么的,以及它们是如何连接在一起产生计算和行为的。

我们的研究目前集中在蜥蜴和蜻蜓捕捉猎物的神经基础上。捕捉猎物足够复杂,理解它将是超越已经被很好地描述的更自主行为的重要一步。然而,尽管猎物的行为丰富,捕捉并不十分复杂。从感觉到电机输出的基本循环只有几个处理阶段; 这些计算始于早期的视觉电路,在这些电路中,我们已经有了一定程度的强大计算基础。最终,我们希望描述猎物捕获的整个电路动力学序列,从眼睛到肌肉,从而形成一个闭环系统。这两个系统的比较将使我们能够解决特定的神经回路是否如此擅长产生某些计算,以至于自然一次又一次地使用相同的回路, 这样就有了一个基本神经回路原语的工具箱,所有的行为都是从这个工具箱中构建出来的。

我们的工作采用系统级方法,结合行为、神经记录和理论。首先,我们在各种实验条件下对猎物捕获的精度和鲁棒性进行行为测量。其次,我们使用电生理和光学工具来测量大量神经元的反应。最后,我们基于控制和动力系统理论建立了神经回路模型。这些模型定量描述了神经回路如何体现特定的计算,以及这些计算何时成功和失败。这些模型还预测了下游电路的行为和性质,是驱动我们大部分实验工作的引擎。

蜥蜴猎物捕获的精度和鲁棒性

蝾螈是食肉两栖动物; 它们用弹道发射舌头来捕捉快速移动的昆虫。自由移动的蝾螈和苍蝇的行为学研究使我们能够在各种条件下测量蝾螈猎物的捕获精度和鲁棒性。这些研究定义了行为的基本运行机制和潜在行为的神经回路必须运行的条件。相应地,这些研究使我们能够测试视网膜电路模型的定量预测,关于猎物捕获精度和鲁棒性如何随着猎物的大小、速度和背景光照而变化。这是我们试图将宏观行为事件与神经回路模型的微观成分联系起来的一种方式。

猎物捕捉过程中视网膜的电路动力学和计算

猎物捕捉的第一个处理阶段是视网膜 -- 一个研究神经回路动力学的理想场所,因为它的解剖结构定义明确,适合电生理测量和药理学操作。我们使用多电极阵列和补丁记录来测量小运动目标在视觉刺激期间视网膜神经元的电活动。在未来,我们希望开发光学工具来同时测量数百个视网膜神经元的反应,与卢克 · 拉维斯Eric Betzig(两个 HHMI,Janelia Research 校园)。

录音

仅仅通过研究视网膜来理解视网膜中的计算是没有希望的。最终,有必要在下游的视顶盖中记录,以直接测量这些神经元如何解释和修改视网膜输出。随着我们对视网膜在捕捉猎物中的作用的理解越来越复杂,我们正准备开始从单个直肠神经元进行记录。这些研究将集中于在为他们提供输入的视网膜回路的背景下量化大脑的神经元反应。这将使我们能够为顶盖开发电路模型,这将反过来允许我们开始解开顶盖在猎物捕捉中的精确计算作用。

蜻蜓猎物捕获的精度和鲁棒性

蜻蜓可以说是进化过程中产生的最复杂的狩猎和飞行机器。蜻蜓通过快速飞行来预测和拦截被捕食昆虫的轨迹,几乎捕捉到它们追逐的所有昆虫。我们已经建造了一个大型室内飞行竞技场,蜻蜓可以在这里进行受控的实验研究。与我们在蝾螈的工作类似,飞行竞技场将被用来测量蜻蜓猎物捕捉的操作系统,神经回路必须工作的条件, 作为一种工具来测试神经电路模型关于猎物捕获精度和鲁棒性在不同环境条件下应该如何变化的定量预测。

蜻蜓神经索中靶选择性神经元的电路动力学

蜻蜓猎物捕获中的最终运动前计算由腹侧神经索中的一组目标选择性下行神经元 (TSDNs) 实现。该组由 16 个识别的神经元组成,这些神经元映射视觉空间,对小运动目标的运动敏感,但也调节翼肌活动。TSDNs 首先由罗布 · 奥尔伯格 (联合学院) 描述,他假设它们的功能是改变蜻蜓的飞行路线,使其与猎物的飞行路线相交。我们正在开发电路模型,结合 TSDN 活动的电生理记录,正式描述这些神经元对运动目标的时间依赖性反应。这些电路模型将为 TSDN 群体实施的计算提供一个简洁的描述,并应该提供对 TSDN 输出如何在追逐飞行中用于驱动转动肌肉的洞察。

飞行蜻蜓的无线记录

为了充分理解行为,需要测量动物运动时神经元的反应。就蜻蜓而言,这需要在飞行过程中记录蜻蜓的神经元和肌肉。在某种程度上,我们选择蜻蜓作为研究神经回路的系统,是因为它是为数不多的大到足以承载大量重量的昆虫之一。与里德 · 哈里森 (犹他大学) 合作,我们已经开始开发一种无线多通道神经放大器,蜻蜓可以在捕捉猎物时携带它。在与 Rob Olberg 的合作中,我们正在开发自定义电极来记录来自完整行为蜻蜓的 TSDNs。在大型飞行领域,当蜻蜓捕捉猎物时,这些工具将被用来记录目标选择性神经元和肌肉。结合高速视频和加速度计,这将为我们提供蜻蜓猎物捕捉结束阶段使用的所有控制变量的完整测量: 视觉运动前神经元的反应和它们驱动的肌肉,翅膀结构的位置变化,随之而来的身体上的转动力,以及这些改变蜻蜓相对于它所追逐的猎物的位置的方式。