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Larvalbrain 2.0

Larvalbrain 2.0

Katja Bühler (ORCID: 0000-0002-0362-7998)
  • Grant-DOI 10.55776/I4836
  • Förderprogramm Einzelprojekte International
  • Status beendet
  • Projektbeginn 01.10.2020
  • Projektende 30.09.2025
  • Bewilligungssumme 387.637 €

DACH: Österreich - Deutschland - Schweiz

Wissenschaftsdisziplinen

Informatik (50%); Medizinisch-theoretische Wissenschaften, Pharmazie (50%)

Keywords

    Drosophila Melanogaster Larval Brain, Neuron Connectivity, Expression Patterns, Brain Atlas, Open Access Data Base, Connectome

Abstract

Die rasanteEntwicklung neuartiger genetischerWerkzeuge, Bildgebungs- und Simulationstechnologien macht die Neurowissenschaften zu einer zunehmend datenintensiven Forschungsdisziplin, in der Datenerfassung, Datenintegration, Dateninterpretation und Versuchsplanung wesentliche Faktoren darstellen. Diese stellen jedoch oft einen geschlossenen Kreislauf in einem Forschungsablauf dar. Dieser Prozess erzeugt einerseits selbst Daten, die experimentell integriert werden müssen, andererseits aber auch das Problem, dass neu gewonnene Daten in den Kontext der vorhandenen Datenressourcen gestellt werden müssen, da ein einzelnes Experiment oder eine Dateneinheit in der Regel nur einen winzigen Bruchteil des Gesamtbildes offenbart. Dementsprechend zielt das Projekt darauf ab, Larvalbrain2.0 als dynamischen, mehrstufigen Atlas zu etablieren, indem wir Daten über strukturelle, molekulare, physiologische und verhaltensbedingte Ergebnisse von Drosophila melanogaster Larven integrieren. Die Drosophila Larve ist für einen solchen Ansatz besonders geeignet, da ihr einfaches Gehirn nur aus etwa 10.000 Neuronen besteht und daher derzeit Gegenstand mehrerer großer Ansätze ist, um auf Licht- und Elektronenmikroskopie-Ebene jede einzelne Zelle und sogar das gesamte Konnektom zu rekonstruieren. Gleichzeitig wurden auf der Grundlage der Integration neuer Technologien zur Überwachung und Manipulation der neuronalen Aktivität bedeutende Fortschritte bei der Identifizierung von Gehirnmechanismen und -schaltungen erzielt, die der Auswahl geeigneter Verhaltensweisen in verschiedenen Auflösungen und Räumen zugrunde liegen. Im Detail werden wir Larvalbrain2.0 etablieren, um das larvale Präferenzverhalten, die Nahrungsaufnahme und das Lernen und das Gedächtnis zu untersuchen, welches von der Salzwahrnehmung und -verarbeitung abhängt. Das Projekt umfasst vier Eckpfeiler: 1) Die Integration einer verbesserten Version des LM-Standard-Gehirnatlas mit dem EM-Konnektor. 2) Die Einbindung aller verfügbaren Informationen über genetische Treiber-Linien-Expressionsmuster in Larvalbrain2.0. 3) Den Aufbau von Larvalbrain2.0, einer kollaborativen Daten- und Forschungsplattform, die strukturelle, verhaltensbedingte, molekulare und physiologische Daten aus dem Larvengehirn von Drosophila integriert. 4) Die Integration molekularer, verhaltensbezogener und physiologischer Datensätze, um ein erstes Larven-Gehirnnetzwerkmodell zur Salzinformationsverarbeitung zu etablieren.

Forschungsstätte(n)
  • VRVis Zentrum für Virtual Reality und Visualisierung - 100%
Internationale Projektbeteiligte
  • Dorit Merhof, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule - Deutschland
  • Andreas Thum, Universität Leipzig - Deutschland

Research Output

  • 1 Publikationen
Publikationen
  • 2025
    Titel Circuit Mining in Transcriptomics Data
    DOI 10.1109/mcg.2025.3594562
    Typ Journal Article
    Autor Peherstorfer T
    Journal IEEE Computer Graphics and Applications
    Seiten 35-48
    Link Publikation

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