Algorithmic description of pyramidal neuron populations from mouse neocortex
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Elektroniikan, tietoliikenteen ja automaation tiedekunta |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
Department
Major/Subject
Mcode
S-114
Degree programme
Language
en
Pages
[6] + 61
Series
Abstract
Groh et al (2010) tutkivat suuria pyramiidineuroneja hiiren neokorteksissa. Tässä työssä kyseistä neuronidataa analysoitiin statististen menetelmien avulla ja käytettiin laskennallisen neuronikasvumallin optimointiin. Hiiren aivoista saadun datan ja laskennallisella mallilla saatavien neuronirakenteiden eroja tutkittiin sekä vertailtiin aivojen eri osissa olevia eroja. Kaksi L5 pyramidineuronipopulaatiota merkittiin geneettisesti (etv, glt) vihreällä fluoresenssiproteiinilla. Populaatiot poimittiin somatosensoorisesta (barrel) korteksista ja visuaalikorteksista. Neuronien rakenteet rekonstruoitiin kolmiulotteisena mikroskoopin ja Neurolucida-ohjelmiston avulla (Groh et al 2010). Kolmiulotteinen data analysoitiin tässä työssä haarautumis- ja pituusominaisuuksien saamiseksi mallin optimisointia varten. Netmorph-simulaattorilla (Koene et al 2009) voidaan tehdä malleja suurien pyramidineuronien luomiseksi. Mallien parametreja voidaan optimoida stokastisilla menetelmillä. Menetelmäksi valittiin Retrospecive Approximation-optimointi jossa käytettiin lisäksi Nelder-Mead suorahakua. Optimoinnissa malli pyritään saamaan vastaamaan hiiren aivoista saatua dataa. Optimoinnin onnistumisen arviointiin käytettiin Kolmogorov-Smirnov testiä. Optimoiduilla Netmorph-malleilla saatiin luotua realistia neuronirakenteita jotka vastasivat myös statistisesti tietyin osin hiirestä saatuja näytteitä. Suurien neuroniverkkojen luominen olisi mahdollista saatujen tulosten avulla, ja niiden elektrofysiologisia ominaisuuksia voitaisiin tutkia esimerkiksi NEURON-ohjelmistolla simuloiden.Large pyramidal neurons from the mouse neocortex have been studied by Groh et al (2010). In this thesis the neuronal data was statistically analyzed for structural features, and used to optimize computational models to create realistic neuronal morphologies. The mouse data and model generated morphologies were studied for populational differences in cortical areas. Two populations of layer 5 pyramidal neurons were genetically labeled with enhanced green fluorescent protein and extracted from the somatosensory (barrel) cortex and the visual cortex in a previous study by Groh et al. The neuronal morphologies were reconstructed in 3D using microscope and Neurolucida software. The 3D data was analyzed in this thesis for the branching and length features needed for model optimization. Computational models were constructed in the Netmorph simulator to generate large pyramidal neurons. The model parameters were optimized with the Retrospective Approximation method with a Nelder-Mead direct search to generate statistical distributions similar to the mouse data. The model optimization was evaluated with Kolmogorov-Smirnov goodness-of-fit tests. The optimized Netmorph models were able to generate realistic and statistically similar morphologies to the experimental data. Large-scale networks could also be constructed and used for subsequent electrophysiological simulation in e.g. NEURON software.Description
Supervisor
Lampinen, JoukoThesis advisor
Krieger, PatrikKeywords
computational neuroscience, neuroanatomy, dendrite morphology, neocortex, pyramidal cell, Netmorph, stochastic optimization, Retrospective Approximation, Nelder-Mead, Kolmogorov-Smirnov, laskennallinen neurotiede, neuroanatomia, dendriittien morfologia, neokorteksi, pyramidineuroni, Netmorph, stokastinen optimointi, Retrospective Approximation, Nelder-Mead, Kolmogorov-Smirnov