How to characterize the function of a brain region

Many brain regions have been defined, but a comprehensive formalization of each region’s function in relation to human behavior is still lacking. Current knowledge comes from various fields, which have diverse conceptions of ‘functions’. We briefly review these fields and outline how the heterogeneity of associations could be harnessed to disclose the computational function of any region. Aggregating activation data from neuroimaging studies allows us to characterize the functional engagement of a region across a range of experimental conditions. Furthermore, large-sample data can disclose covariation between brain region features and ecological behavioral phenotyping. Combining these two approaches opens a new perspective to determine the behavioral associations of a brain region, and hence its function and broader role within large-scale functional networks

Neuromatch Academy: a 3-week, online summer school in computational neuroscience

Neuromatch Academy (https://academy.neuromatch.io; (van Viegen et al., 2021)) was designed as an online summer school to cover the basics of computational neuroscience in three weeks. The materials cover dominant and emerging computational neuroscience tools, how they complement one another, and specifically focus on how they can help us to better understand how the brain functions. An original component of the materials is its focus on modeling choices, i.e. how do we choose the right approach, how do we build models, and how can we evaluate models to determine if they provide real (meaningful) insight. This meta-modeling component of the instructional materials asks what questions can be answered by different techniques, and how to apply them meaningfully to get insight about brain function

Διερεύνηση του ρόλου των δενδριτών του ιπποκάμπου σε μνημονικές διαδικασίες με χρήση υπολογιστικών μοντέλων

Memory formation, consolidation and recall are essential brain functions for ordinary life and these mnemonic processes are widely associated with hippocampus. Although hippocampus is a broadly studied brain region, both experimentally and computationally, the mechanisms underlie memory function remain a mystery. Hippocampus is widely hypothesized that involves in distinct mnemonic processes, such as pattern separation/completion and spatial encoding. Specifically, different regions accomplish the aforementioned tasks with dentate gyrus to be crucial for distinguishing overlapping memories, while CA1 subregion with spatial navigation and formation of the spatial map of the brain. Taking advantage of computational modeling, we implemented two different computational networks in order to reveal and study in-depth the mechanisms being key mediators during these functions. Our results indicate that sparsity is a key feature of dentate gyrus principal cells and we showed that various mechanisms could mediate this feature, such as the number of dendrites, the dendritic path-length as well as the mossy cells. In addition, we explored the role of each interneuron during spatial navigation. Our results show that each type of interneuron has a distinct role during place cell formation, with PV+ and VIP+/CCK+ basket cells being more critical. Our model generates a number of experimentally testable predictions that may lead to a better understanding of the physiological and pathological function of hippocampus.Ο σχηματισμός, η αποθήκευση και η ανάκληση της μνήμης είναι απαραίτητες λειτουργίες του εγκεφάλου για την καθημερινή ζωή. Συγκεκριμένα, αυτές οι μνημονικές διαδικασίες συνδέονται ευρέως με τον ιππόκαμπο. Αν και ο ιππόκαμπος είναι μια πλήρως μελετημένη περιοχή του εγκεφάλου, τόσο σε πειραματικό επίπεδο όσο και με χρήση υπολογιστικών μοντέλων, οι ακριβείς μηχανισμοί που εμπλέκονται στη λειτουργία της μνήμης παραμένουν ένα άλυτο μυστήριο. Ο ιππόκαμπος υποτίθεται ότι εμπλέκεται σε μνημονικές διαδικασίες, όπως ο διαχωρισμός και η ολοκλήρωση προτύπων, καθώς και χωρική κωδικοποίηση. Συγκεκριμένα, διαφορετικές περιοχές του ιππόκαμπου παίζουν ρόλο στις προαναφερθείσες λειτουργίες. Ειδικότερα, η οδοντωτή έλικα έχει έναν πολύ σημαντικό ρόλο στη διάκριση παρεμφερών εξωτερικών ερεθισμάτων, ενώ η περιοχή CA1 βοηθάει στη χωρική πλοήγηση και στο σχηματισμό του χωροταξικού χάρτη του εγκεφάλου. Αξιοποιώντας την ισχύ που μας παρέχει η χρήση υπολογιστικών μοντέλων, υλοποιήσαμε δύο διαφορετικά δίκτυα προκειμένου να αποκαλύψουμε και να μελετήσουμε σε βάθος τους μηχανισμούς που αποτελούν τις βασικές μεταβλητές κατά τη διάρκεια αυτών των λειτουργιών. Τα αποτελέσματά μας υποδεικνύουν ότι η αραιή ενεργοποίηση των κύριων κυττάρων της οδοντωτής έλικας αποτελεί βασικό χαρακτηριστικό και δείξαμε ότι διάφοροι μηχανισμοί θα μπορούσαν να το επηρεάσουν αυξομειώνοντας το, όπως ο αριθμός των δενδριτών, το μήκος των δενδριτικών διαδρομών καθώς και άλλα δευτερεύοντα κύτταρα που βρίσκονται στην ίδια περιοχή του ιππόκαμπου. Επιπλέον, διερευνήσαμε το ρόλο του κάθε διαφορετικού τύπου ενδονευρώνα κατά τη χωρική πλοήγηση ενός ζώου σε μία ευθύγραμμη πίστα. Τα αποτελέσματά μας δείχνουν ότι κάθε είδος ενδονευρώνα διαδραματίζει έναν ξεχωριστό ρόλο κατά τη διάρκεια του σχηματισμού κυττάρων που ενεργοποιούνται σε συγκεκριμένα σημεία στο χώρο. Ειδικότερα, οι ανασταλτικοί νευρώνες που εκφράζουν είτε την PV+ είτε τις VIP+/CCK+ διαδραματίζουν έναν πολύ σημαντικό ρόλο στην προαναφερθείσα διαδικασία. Τα υπολογιστικά μοντέλα μας έχουν οδηγήσει σε μια σειρά από προβλέψεις, οι οποίες αν επιβεβαιωθούν και πειραματικά θα μπορούσαν δυνητικά να οδηγήσουν στην καλύτερη κατανόηση της φυσιολογικής αλλά και της παθολογικής λειτουργίας του ιππόκαμπου

Study on the performance of an XRF arrangement using Monte Carlo simulation code

Η παρούσα Διπλωματική Εργασία ασχολείται με θέματα τα οποία εμπίπτουν στη μελέτη της τεχνικής φθορισμού των ακτίνων-Χ (X-Ray Fluorescence analysis-XRF), τεχνικής που εφαρμόζεται ευρέως στο Εργαστήριο του τομέα Πυρηνικής Τεχνολογίας του Εθνικού Μετσόβιου Πολυτεχνείου (ΕΠΤ-ΕΜΠ). Στόχος αυτής της ΔΕ είναι η μελέτη της τεχνικής XRF μέσω υπολογιστικής προσομοίωσης με χρήση του κώδικα Monte-Carlo PENELOPE. Καθώς τα τελευταία χρόνια γίνονται προσπάθειες βελτιστοποίησης της τεχνικής, η εν λόγω προσέγγιση θα μπορούσε να αποτελέσει εφαλτήριο για περαιτέρω ανάπτυξη.The present Diploma Thesis deals with subjects that fall under the study of X-Ray Fluorescence analysis (XRF), a technique that is widely applied in the Nuclear Engineering Department of the National Technical University of Athens (NED-NTUA). The main aim of this thesis is the study of XRF analysis through computational simulation with the use of the code Monte-Carlo PENELOPE. As many efforts have been made during the past few years to optimize the technique, this approach could act as a springboard for further development.Σπυρίδων Σ. Χαυλή

Poirazi-Lab/dendrify: Dendrify 2.0 release

New and improved implementation of dendritic spikes. New PointNeuronModel class for creating point-neuron models. New way for specifying the electrophysiological properties of neurons. Significantly improved error catching and exception handling. Fixed compatibility issues with Jupyter notebooks. More stable and robust code overall. Added tutorials and code examples. Improved documentation page. Added a support e-mail address. Many minor improvements, bug fixes and quality of life improvements. New logo. Special thanks to Marcel Stimberg, Spyros Chavlis, Nikos Malakasis, Christos Karageorgiou Kaneen and Elisavet Kapetanou for their valuable feedback and suggestions for improving Dendrify

Delay-sensitive local plasticity in echo state networks

Time delays are inherently present in any physical or biological network. However, the role of delays in echo state networks (ESNs) has only been touched upon. In recent years, the use of local plasticity has been explored in the field of reservoir computing, and specifically in ESNs. In this paper, we investigate the role of distance dependent inter-neuron delays in adaptive reservoirs. We introduce a novel ESN design called adaptive distance-based delay network (ADDN), that combines inter-neuron delays with local synaptic plasticity in the reservoir weights using a delay sensitive version of the Bienenstock-Cooper-Munro (BCM) rule. We show that ADDNs perform better on prediction tasks compared to ESNs, regular distance-based delay networks, and ESNs with conventional BCM connections. We optimized the hyperparameters of ADDNs and each of the baseline models using covariance matrix adaptation evolution strategy (CMA-ES). We prove that with ADDNs, we can evolve a single set of hyperparameters that can generate networks which, after unsupervised adaptation, can obtain good performance on different Mackey-Glass sequences with a range of different time constants. By adapting its reservoir weights to the dynamics of the input data, ADDNs can generalize between versions of the same “class” of tasks