Kevin Briggman

Computational Neuroethology
Das Ziel der Abteilung Computational Neuroethology (CNE) ist es, Computermodelle zu entwickeln, die zielgerichtetes Verhalten bei Tieren vorhersagen können.

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Um die Daten zu generieren, die für den Aufbau solcher biologisch plausibler Modelle notwendig sind, entwickeln und verwenden wir eine Reihe von multidisziplinären Versuchsmethoden. Während Tiere ein bestimmtes Verhalten zeigen, erzeugen wir Bilder von Neuronenpopulationen in zellulärer Auflösung. Außerdem verwenden wir Fluoreszenzmikroskopie, um die Expressionsmuster bestimmter Proteine zu identifizieren. Schließlich rekonstruieren wir die synaptische Verschaltung mithilfe von 3D-Elektronenmikroskopie.

Indem wir diese Methoden kombinieren und auf einzelne Gehirne anwenden, wollen wir Zusammenhänge aufdecken zwischen Struktur und Funktion von neuronalen Netzen, die das Verhalten steuern. Als erstes versuchen wir zu verstehen, wie sensorische Reize im Gehirn verarbeitet werden, um schließlich Entscheidungen zu generieren, die einen motorischen Impuls auslösen. Aufbauend auf diesem Verständnis wollen wir die Ursachen für die Variabilität von zielgerichtetem Verhalten identifizieren. Dazu vergleichen und analysieren wir neuronale Schaltkreise bei Säugetieren, Fischen und Amphibien. Auf diese Weise wollen wir herausfinden, welche Aspekte der Informationsverarbeitung spezifisch für eine bestimmte Gattung und welche gattungsübergreifend sind.

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