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学术动态

多尺度“全细胞”仿生模型与神经元自适应编码的研究

发布日期:2019-05-14   浏览次数:

报告题目:Multi-scale Biomimetic ‘Whole-cell’ Models to Study Adaptive Encoding

多尺度全细胞仿生模型与神经元自适应编码的研究

报告时间:20195141600-1730

报告地点:工学院548会议室

报告人:宋卓异博士,复旦大学类脑智能科学与技术研究院

联系人:赵雪彦 13241787991

 

报告摘要:

Receptor neurons supersede manmade sensors in their ability to adapt according to environmental changes (adaptation). The underlying mechanisms still remain traditional challenges in sensory neuroscience. To study this adaptation process, I construct multi-scale computational models for sensory receptors, which aim to link signal transduction dynamics from the molecular to the systems level. I will talk about my multi-scale modelling approach and how it helped to uncover several 100-year scientific puzzles in sensory adaptation: 1) how a stochastic adaptive sampling mechanism allows a fly photoreceptor to encode logarithmic light intensity changes; 2) how their photoreceptors determine that predator flies can see better than prey flies? 3) what temporal stimulus can maximally drive a sensory neuron? 4) how light-induced photoreceptor movements help the fly eye to combat motion blur, rather than causing it?

 

报告人简介:

宋卓异博士为复旦大学类脑科学与技术研究院青年研究员。宋博士有在控制科学和神经科学领域交叉学科的研究背景,于2011年获得英国谢菲尔德大学自动控制与系统工程系博士学位,之后分别在伦敦大学学院和谢菲尔德大学任博士后研究员,2019年初,加入复旦类脑科学与技术研究院。

宋博士长期致力于构建多尺度及大型计算机仿真模型研究神经编码问题,即神经系统将环境信息编码为神经信息,以便在大脑中产生智能。宋博士的模型帮助科学家解决昆虫视觉领域的若干难题,如1)果蝇光感受器如何自适应产生10个数量级大动态范围(普通相机只有4个数量级);2)果蝇视觉系统如何通过微跳视眼动机制实现高分辨感知。相关成果发表于Current BiologyeLife, Journal of Neuroscience. 研究兴趣主要集中在多尺度类脑模型的构建与自适应神经编码研究。

 

欢迎广大师生参加




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