Dissertação

Application of causal analysis to neural circuits in Zebrafish EVALUATED

A inferência de causalidade é um tema comum em investigação biomédica e um conceito chave no estudo the connectividade em neuro-ciência. O objetivo deste trabalho é a análise the connectividade effectiva em peixe-zebra usando Convergent Cross Mapping, uma ferramenta de inferência causal baseada na teoria de sistemas dinâmicos. Os dados utilizados continham a atividade neuronal da maiorida das células de todo o cérebro de 7 sujeitos exibindo atividade cerebral espontânea, obtidos utilizando a técnica the imagiologia Light-Sheet microscopy. O processamento dos dados contem a implementação e um método de agrupamento não supervisionado que dividiu as células em grupos funcionais, que criou 4 grupos principais: um no prosencéfalo, um no mesencéfalo e dois no rombencéfalo. A análise de CCM foi feita entre 15 neurónios-examplo de cada um dos grupos funcionais, e para todos os peixes, o que permitiu obter um diagram de causalidade com as seguintes relações: unidirecional do mesencéfalo para o prosencéfalo, e do mesencéfalo para ambas as regiões no rombencéfalo, e relações bidirecionais entre o prosencéfalo e ambas as regiões no rombencéfalo. Adicionalmente, foi testada uma versão extendida da análise do CCM, que permite differenciar entre uma relação bidirecional e uma relação unidirectional com uma forte influência da variável de causa. Este método permitiu validar o caso em que a relação é unidirecional, no entanto não apresentou resultados conclusivos para a relação bidirecional encontrada.
Peixe zebra, Connectividade, Inferência Causal, Convergent Cross Mapping, Actividade Neuronal, Agrupamento Não Supervisionado

Novembro 19, 2019, 11:30

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Patrícia Margarida Piedade Figueiredo

Departamento de Bioengenharia (DBE)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Gonzalo de Polavieja

Champalimaud Research

Doutor