Szekciók

• Alaptudományi előadások: Tolnay terem
• Alkalmazott tudományi előadások: Aula

A hippokampusz fontos szerepe a navigációs és memóriai feladatokban jól ismert, azt is tudjuk, hogy az itt található piramis sejtek pozíció függő aktivitást mutatnak. Az viszont nem ismert, hogy a hippokampális kód, sejtpopulációs szinten, hogyan alkalmazkodik a környezethez, különböző feladatok effektív megoldásához. Kutatásunkban két Ca2+ képalkotásos kísérlet adatait analizáltam, melyeket a KOKI Idegi Jelátvitel Kutatócsoportjában végeztek el. A kísérletekben fejbefogott egerek futottak különböző vízjutalmakért virtuális folyosókban. Az első kísérletben csak az egyik folyosóban volt jutalom, és az egereket tanulás közben vizsgáltuk. A másodikban pedig mindkét folyosóban volt jutalom, de különböző helyeken, itt az állatok már tapasztaltak voltak a feladatban a felvételek elkészítésekor. Célunk az volt, hogy megértsük, hogy a hippokampusz hogyan kódolja el a feladat szempontjából relevnás környezeti változókat. Fontos kérdés volt, hogy a pozíció kódjának valamely aspektusa generalizál-e a különböző folyosók között? Továbbá, hogy hogyan változik a pozíció és folyosó identitás dekódolhatósága a tanulás során. A Ca2+ jelet először dekonvolváltuk majd időbeli simitást alkalmaztunk, a pozíciót pedig diszkretizáltuk. A különböző változók dekódolásához binarizáltuk az idegsejtek tüzeléseit, majd pedig statikus Bayesi dekódert alkalmaztunk Bernoulli likelihoodot feltéltelezve, tízszeres keresztvalidációval és downsampling-el. Dimenzió redukcióhoz főkomponens analízist (PCA) és Isomap-et használtunk. Azt találtuk, hogy a tanulás elején a folyosó nem volt dekódolható, viszont ahogy az állatok tanultak a két folyosó reprezentációja szétvált, így már 0.9 valószínűséggel dekódolni lehetett. A pozíció dekódolási hibája a tanulás során csökkent, de csak a jutalmazott folyosóban. Mi több a nem jutalmazott folyosóban a dekódolási hiba nagyobb lett tanulás során. A második kísérletben a pozíció és a folyosó is pontosan dekódolhatóak voltak, azonban annak ellenére, hogy az állatok teljesítménye relatív konstans volt, a pozíció és folyosó kódok pontossága továbbra is javult a tapasztalattal. A pozíció kód generalizálhatóságának tesztelése érdekében a dekóderünket csak az egyik folyosón tanítottuk be és a másikon teszteltük. Azt találtuk, hogy az első kísérletben a pozíció dekódolási hiba megnőtt a tanulással, míg a második kísérletben a jutalomtól való relatív távolság kódja jól generalizát a két folyosó közt. Következtetés képpen, a két különböző környezet reprezentációja a tanulás során elválik egymástól, míg a pozíció kódjának pontossága a feladathoz alkalmazkodva változik. Megmutattuk, hogy a hippokampális kód jól teljesítő állatokban is tovább javulhat tapasztalattal. A reprezentációk, bizonyos szakaszokon, effektíven generalizálnak különböző környezetek közt.