Robie ve ark.nın davranış/anatomi haritalarına ait örnekler
Makine öğrenimi kullanarak, araştırmacılar, meyve sineğinde sosyal ve lokomotif davranışlarla ilişkili nöronal devrelerin geniş haritalarını hazırladılar.
Drosophila melanogaster, insan beynindeki milyarlarca nöronla karşılaştırıldığında, yaklaşık 250.000 nöron içerir. Bununla birlikte, halihazırda mevcut araçları kullanan meyve sineğinde yürüme, atlama ve kur gibi basit ve karmaşık davranışları üreten nöronal devrelerin tanımlanması bile zordur. Davranışın nöronal temelini daha da kolay kılmak için Howard Hughes Tıp Enstitüsü Virginia’daki Janelia Araştırma Kampüsü’ndeki bir nörobiyolog olan Kristin Branson ve meslektaşları, tüm beyin sinir haritalarının geniş bir veri seti oluşturdu; bunun davranışsal etkilerini gösterdi.
Çalışma yazarları nöronal devreleri spesifik davranışlarla ve ham verileri serbestçe bağlayan beyin çapında haritaların ortaya çıkan katalogunu hazırladılar.
Princeton Üniversitesi’ndeki meyve sineklerinin akustik iletişim davranışlarını inceleyen bir sinirbilimci olan Mala Murthy, “Bu, önemli bir gelişme ve laboratuvarımızda kesinlikle kullanmayı planladığını ayrıca nörobiyoloji topluluğu için gerçekten heyecan verici bir kaynaktır” diyor. “Hangi nöronlar hangi davranışlarda görev yapıyor hala açık bir sorundur. Genel yaklaşım, bir seferde bir nöronun çalışılması olmuştur. Bu tam ölçekli yaklaşım, davranışlarla bağlantılı belirli beyin bölgelerini tanımlayan çok yararlı bir beyin çapında araçtır. “
Branson’a göre, elektrofizyoloji veya kalsiyum görüntüleme gibi güncel sinirbilim teknikleri, bir defada birkaç nörondan düşük işlem hacmi kaydetmeye izin verir.
“Hiç kimse bütün beyin yöntemleri geliştirmedi,” diyor. Ayrıca, bu teknikler yalnızca çevrelerinde aktif olarak hareket etmeyen sineklerde kullanılabilir.
Böyle bir bütün beyin çalışmasında çaba harcamaya başlamak için araştırma ekibi, her biri GAL4 transkripsiyon faktörü için genleri ifade eden bir ve birkaç yüz nörona sahip 7,000’den fazla Drosophila GAL4 sürücü çizgisi ile deneye başladı ve karşılık gelen GAL4 bağlanma yukarı akış Aktive edici sekans (UAS). Bu GAL4-UAS sistemi, sineklerde yaklaşık 25 ° C’lik sıcaklıklarda nöron ateşlemesine neden olan sıcaklık duyarlı bir katyon kanalının ifadesini yönlendirdi.
Her sinek çizgisinin ısısını yükselterek, araştırmacılar seçilen nöronları seçerek aktifleştirebilirler. İşlenmiş nöronları görselleştirmek için, bilim adamları onları yeşil flüoresan proteini ile etiketliyorlar. Branson ve meslektaşları, her biri bir sinekte aktive edilecek nispeten az sayıda nöron bulunan 2,204 çizgiyle çalıştılar.
Ardından araştırmacılar sistematik olarak her hattan gelen sinekleri bir plastik tabakaya yerleştirdiler, sıcaklıklarını yükseltip nöronlarını aktif hale getirdiler ve davranışlarını video üzerinde 15 dakika tuttular. Ekip, her bir sinek çizgisinin hareket ve davranışlarını yakalayabilen ve bunları vahşi tip sineklerle karşılaştırabilen otomatik bir makine öğrenme aracı oluşturdu. Program, toplam 225 günlük video üzerinden 400.000 meyve sinekinin davranışlarını katalogladı. Analiz, uçuş, kanat tımar etme ve copülasyon girişimi gibi 203 sinek davranışını içermektedir.
Bu videolardan ekip, aktive edilmiş nöron setleri ve bunların davranışları hakkında ayrıntılı beyin anatomisi haritaları hazırladı. Bazı durumlarda, araştırmacılar, her meyve sineğinde daha küçük nöron alt dizilerinin aktive edildiği split-GAL4 meyve sineği çizgilerini kullanarak aynı nöron aktivasyonunu ve video kayıt deneylerini gerçekleştirerek nöron-davranış bağlantılarını daha da rafine etti.
Bilgisayar bilimlerinin ve biyolojinin kesiştiği bu tür disiplinler arası çalışma, büyük bir başarıya imza atmak için yoğun çaba sarf eden büyük bir zafer.
Murthy’ye göre, bu davranışlarla ilişkili spesifik nöronları ayrıntılı bir şekilde incelemek ve daha iyi tanımlamak için bölünmüş GAL4 hatlarının daha kapsamlı analizlerine ihtiyaç duyulacaktır.
Branson’a göre, yeni kaynak, nöronların spesifik altkümeleriyle ilişkili davranışlara tarafsız bir bakış sağlamaktır.
Bilim camiası için aranabilir bir veri tabanı oluşturmanın yanı sıra, ekip YouTube’da gözlemledikleri nöron etkinleştirme sinek davranışlarının 20.000’den fazla kısa videosunu yerleştirdi.
Harvard Üniversitesi’nden bir araştırmacı olan Aravinthan Samuel için araştırmada üretilen muazzam miktarda veri, “bir sel selefininin yaratıcı bilgisayar bilimi ile nasıl doldurulacağını” göstermektedir. Davranışın ve beyin yapısının doğal olarak yüksek boyutlu alanlarında verimli bir şekilde örgütleme ve yapı bulmak için makine öğrenmede ve veri analizinde en yeni teknikleri kullanın. ” diyor.
Kaynak:Tıkla
Bu makaleyi 4 dakikada okuyabilirsiniz.