Nöroinformatik

Nöroinformatik (ya da nörobilişim), hesaplama modelleri ve analitik araçların uygulanmasıyla sinirbilim verilerinin düzenlenmesi ile ilgili bir araştırma alanıdır. Bu araştırma alanları giderek daha büyük hacimli, yüksek boyutlu ve ince taneli deneysel verilerin entegrasyonu ve analizi için önemlidir. Nöroinformatistler, klinisyenler ve araştırma bilimcileri için hesaplamalı araçlar, matematiksel modeller sağlar ve birlikte çalışabilir veritabanları oluşturur. Sinirbilim, birçok ve çeşitli alt disiplinlerden (örn., Bilişsel psikoloji, davranışsal sinirbilim ve davranışsal genetik) oluşan heterojen bir alandır. Beyin anlayışımızın derinleşmeye devam edebilmesi için, bu alt disiplinlerin verileri ve bulguları anlamlı bir şekilde paylaşabilmeleri gerekir; Nöroinformatistler bunu kolaylaştırır.

Nöroinformatik, nörobilim ve bilgi biliminin kesişim noktasındadır. Genomik gibi diğer alanlar da serbestçe dağıtılan veritabanlarının etkinliğini ve karmaşık problemlerin çözümü için teorik ve hesaplama modellerinin uygulanmasını göstermiştir. Nöroinformatikte, bu tür tesisler araştırmacıların çalışma teorilerini sayısal modelleme ile daha kolay bir şekilde nicel olarak doğrulamasına izin verir. Ek olarak, nöroinformatik işbirlikçi araştırmayı teşvik eder k bu da alanin beynin çok seviyeli karmaşıklığını inceleme ilgisini kolaylaştıran önemli bir gerçektir.

Nöroinformatiğin uygulanması gereken üç ana başlık vardır:

1. Ainirbilim verilerinin tüm analiz seviyelerinde yönetim ve paylaşımı için araç ve veri tabanlarının geliştirilmesi,
2. Sinirbilim verilerinin analizi ve modellenmesi için araçların geliştirilmesi,
3. Sinir sistemi ve sinirsel süreçlerin hesaplama modellerinin geliştirilmesi.

Son on yılda, beyin hakkında çok sayıda farklı veri birçok araştırma grubu tarafından toplandığından, daha fazla araştırma için etkili araçlar sağlamak için binlerce yayından verilerin nasıl entegre edileceği sorunu gündeme geldi. Biyolojik ve sinirbilim verileri birbiriyle bağlantılı ve karmaşıktır ve kendi başına entegrasyon bilim adamları için büyük bir zorluktur.

Bilişim araştırmalarını ve beyin araştırmalarını birleştirmek her iki bilim alanına da fayda sağlar. Bir yandan bilişim, beyin araştırmalarında veri tabanlarının, modellemenin ve iletişimin düzenlenmesi için yeni elektronik ve yazılım teknolojileri sağlayarak beyin veri işleme ve veri işlemeyi kolaylaştırır. Öte yandan, sinirbilim alanındaki keşifler bilgi teknolojilerinde (BT) yeni yöntemlerin geliştirilmesini gerektirecektir.

Tarihçe

1989 yılından itibaren Amerika Birleşik Devletleri Ulusal Akıl Sağlığı Enstitüsü (NIMH), Madde Kullanımı Ulusal Enstitüsü (NIDA) ve Ulusal Bilim Vakfı (NSF) Ulusal Bilimler Akademisi Tıp Enstitüsü'nü veritabanları oluşturma ihtiyacının dikkatli bir analiz ve çalışmasının yapılması, sinirbilimsel verilerin paylaşılması ve bilgi teknolojisi alanının sinirbilimsel verilerin artan hacmi ve yöntemleri için gerekli araçları nasıl yaratabileceğini inceleme ihtiyacının incelenmesi için fonlarla desteklemiştir. ^[] Olumlu öneriler 1991'de bildirildi. Bu olumlu rapor, şimdi Allan Leshner tarafından yönetilen NIMH'nin 1993 yılında verilen ilk hibelerle "İnsan Beyin Projesi" ni (HBP) oluşturmasını sağladı. HBP, diğer NIH Enstitüleri, NSF, Ulusal Havacılık ve Uzay Dairesi ve Enerji Departmanı'nın işbirliği çabalarıyla birlikte Koslow tarafından yönetildi. Bu alandaki HPG ve hibe fonlama girişimi, Internet'in yayılmayasından biraz önce geldi. 1993'ten 2004'e kadar bu program 100 milyon doların üzerinde fon sağladı.

Ardından Koslow, HPG ve nöroinformatiklerin Avrupa Birliği ve Paris, Fransa Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Ofisi (OECD) aracılığıyla küreselleşmesini sağladı. 1996'da iki özel fırsat oluştu.

• Birincisi, NSF'den Mary Clutter'ın başkanlığında ABD / Avrupa Komisyonu Biyoteknoloji Görev gücünün varlığıydı. Koslow'un üyesi olduğu bu komitenin yetkisi dahilinde, Amerika Birleşik Devletleri'nden Koslow tarafından Amerika Birleşik Devletleri Nöroinformatik Avrupa Komisyonu Komitesi oluşturuldu ve başkanlık ediyor. Bu komite, Avrupa Komisyonu'nun Çerçeve 5'te nöroinformatik için destek başlatmasıyla sonuçlandı ve nöroinformatik araştırma ve eğitimindeki faaliyetleri desteklemeye devam etti.
• Nöroinformatiklerin küreselleşmesi için ikinci bir fırsat, OECD'nin Mega Bilim Forumu'na (MSF) katılan hükûmetlere dünya çapında bilimsel işbirliğini ilerletmek için yeni bilimsel girişimleri olup olmadıkları sorulduğunda ortaya çıktı. Beyaz Saray Bilim ve Teknoloji Politikası Ofisi, federal hükûmetteki kurumların NIH'de bir araya gelip küresel fayda sağlayacak işbirliğine ihtiyaç olup olmadığına karar vermelerini istedi. NIH, farklı kurumlardan gelen tekliflerin tartışıldığı bir dizi toplantı gerçekleştirdi. ABD'den MSF için öneri, NSF ve NIH önerilerinin bir kombinasyonuydu. NSF'den Jim Edwards, biyoçeşitlilik alanındaki veritabanlarını ve veri paylaşımını destekledi; Koslow Nöroinformatik yeni lakabı ile sinirbilimsel veriyi paylaşmak için bir model olarak HPG önerdi.

İlgili iki girişim ABD'nin "Biyolojik Bilişim" önerisini oluşturmak için birleştirildi. Bu girişim Beyaz Saray Bilim ve Teknoloji Politikası Ofisi tarafından desteklenmiş ve Edwards ve Koslow tarafından OECD MSF'de sunulmuştur. Biyolojik Bilişim konusunda iki alt komite ile bir MSF komitesi kurulmuştur: 1. Biyoçeşitlilik (Başkan, James Edwards, NSF) ve 2. Nöroinformatik (Oturum Başkanı, Stephen Koslow, NIH). İki yılın sonunda Biyolojik Çalışma Grubunun Nöroinformatik alt komitesi küresel bir nöroinformatik çabasını destekleyen bir rapor yayınladı. Koslow, NIH ve Beyaz Saray Bilim ve Teknoloji Politikası Ofisi ile birlikte çalışarak ilk raporun daha genel önerilerini desteklemek için özel bir öneri geliştirmek üzere yeni bir Nöroinformatik çalışma grubu oluşturdu. OECD'nin Küresel Bilim Forumu (GSF) bu öneriyi destekledi.

Uluslararası Nöroinformatik Koordinasyon Tesisi

Bu komite GSF'ye üye hükûmetlere 3 öneri sundu. Bu öneriler:

1. Ulusal nöroinformatik programları sürdürülmeli veya her ülkede başlatılmalı, hem ulusal düzeyde araştırma kaynakları sağlamak hem de ulusal ve uluslararası koordinasyon için irtibat görevi görmek için ulusal bir düğüme sahip olmalıdır.
2. Uluslararası bir Nöroinformatik Koordinasyon Tesisi (INCF) kurulmalıdır. INCF, ulusal nöroinformatik düğümlerin entegrasyonu yoluyla küresel bir nöroinformatik ağın uygulanmasını koordine edecektir.
3. Yeni bir uluslararası fonlama planı oluşturulmalıdır. Bu program, ulusal ve disiplin engellerini ortadan kaldırmalı ve küresel işbirliğine dayalı araştırma ve veri paylaşımına en etkin yaklaşımı sağlamalıdır. Bu yeni programda, her ülkenin katılımcı araştırmacıları ülkelerinden finanse etmesi beklenmektedir.

GSF nöroinformatik komitesi daha sonra INCF'nin işletilmesi, desteklenmesi ve kurulması için 2004 toplantısında GSF Bilim Bakanları tarafından desteklenen ve onaylanan bir iş planı geliştirdi. 2006 yılında INCF kuruldu ve merkez ofisi Sten Grillner önderliğinde İsveç'in Stockholm, Karolinska Enstitüsü'nde kuruldu ve faaliyete geçti . On altı ülke (Avustralya, Kanada, Çin, Çek Cumhuriyeti, Danimarka, Finlandiya, Fransa, Almanya, Hindistan, İtalya, Japonya, Hollanda, Norveç, İsveç, İsviçre, Birleşik Krallık ve ABD) ve AB Komisyonu kuruldu INCF ve Uluslararası Nöroinformatik Programının (PIN) yasal dayanağı. Bugüne kadar on sekiz ülke (Avustralya, Belçika, Çek Cumhuriyeti, Finlandiya, Fransa, Almanya, Hindistan, İtalya, Japonya, Malezya, Hollanda, Norveç, Polonya, Kore Cumhuriyeti, İsveç, İsviçre, Birleşik Krallık ve ABD) INCF üyeleri. Diğer birkaç ülke için üyelik bekleniyor.

INCF'in amacı nöroinformatikte uluslararası faaliyetleri koordine etmek ve teşvik etmektir. INCF, sinirbilim uygulamaları için veritabanı ve hesaplamalı altyapı ve destek mekanizmalarının geliştirilmesine ve bakımına katkıda bulunur. Sistemin uluslararası araştırma topluluğuna serbestçe erişilebilen tüm insan beyni verilerine ve kaynaklarına erişim sağlaması bekleniyor. INCF'in daha genel görevi, insan beyni ve bozuklukları hakkında bilgimizi geliştirmek amacıyla sinirbilim laboratuvarlarına uygun ve esnek uygulamalar geliştirmek için koşullar sağlamaktır.

Sinirbilim Derneği Beyin Bilgi Grubu

Tüm bu faaliyetlerin temelinde, 2003 Sinirbilim Derneği (SfN) Başkanı Huda Akil, nöroinformatiklerin nörobilime ve özellikle SfN'ye önemini değerlendirmek için Beyin Bilgi Grubunu (BIG) kurdu. BIG'un raporunun ardından SfN ayrıca bir nöroinformatik komitesi kurdu.

2004 yılında SfN, Sinirbilim Veritabanı Ağ Geçidi'ni (NDG), neredeyse tüm sinirbilim veritabanlarına ve araçlarına ulaşılabilecek sinirbilimciler için evrensel bir kaynak olarak duyurdu. NDG, NIDA, NINDS ve NIMH fonlarıyla kuruldu. Sinirbilim Veritabanı Ağ Geçidi, yeni bir geliştirilmiş platforma, Sinirbilim Bilgi Çerçevesine geçti. NIH Neuroscience BLueprint tarafından finanse edilen NIF, nörobilimle ilgili kaynaklara (veri, araçlar, materyaller) tek bir arama arayüzünden erişim sağlayan dinamik bir portaldır. NIF, NDG'nin temeline dayanır, ancak özellikle sinirbilimciler için özel olarak tasarlanmış daha geniş bir katalog, doğrudan NIF ana sayfasından birden çok veritabanını arama yeteneği, özel bir sinirbilim kaynaklarının web dizini ve sinirbilim odaklı literatür tarama işlevi gibi benzersiz araçlar sağlar.

Diğer disiplinlerle işbirliği

Nöroinformatik şu alanların kesişme noktalarında oluşur: sinirbilim, bilgisayar bilimi, biyoloji, deneysel psikoloji, tıp, mühendislik, fizik bilimleri, matematik ve kimya .

Biyoloji moleküler verilerle ilgilidir (genlerden hücreye özgü ekspresyona); sinapsların yapısı ile sistem ve anatomi anatomisi; mühendislik - elektrofizyoloji (tek kanallardan kafa derisi yüzey EEG'sine), beyin görüntüleme; bilgisayar bilimi - veritabanları, yazılım araçları, matematik bilimleri - modeller, kimya - nörotransmitterler, vb. Sinirbilim, yukarıda bahsedilen tüm deneysel ve teorik çalışmaları, beyin hakkında çeşitli seviyeleri aracılığıyla öğrenmek için kullanır. Tıbbi ve biyolojik uzmanlar, benzersiz hücre tiplerini, elementlerini ve anatomik bağlantılarını tanımlamaya yardımcı olur. Beyin işlevini düzenleyen ve kontrol eden sayısız biyokimyasal, moleküler ve genetik mekanizma dahil olmak üzere karmaşık organik moleküllerin ve yapıların işlevleri, kimya ve hücre biyolojisi uzmanları tarafından belirlenir. Beyin görüntüleme zihinsel ve davranışsal aktivite sırasında yapısal ve fonksiyonel bilgileri belirler. Biyofizik ve fizyoloji uzmanları nöral hücrelerdeki nöronal ağlardaki fiziksel süreçleri inceler. Bu araştırma alanlarından elde edilen veriler, çeşitli unsurları sofistike bir sisteme entegre etmek için veritabanlarında ve nöral modellerde analiz edilir ve düzenlenir; nöroinformatiklerin diğer disiplinlerle buluştuğu nokta budur.

Nörobilim, nöroinformatiklerin çalıştığı aşağıdaki veri ve bilgileri sağlar:

• Moleküler ve hücresel veriler (iyon kanalı, aksiyon potansiyeli, genetik, nöronların sitolojisi, protein yolları ),
• Organ ve sistemlerden veriler (görsel korteks, algılama, işitme, duyu sistemi, ağrı, tat, motor sistemi, omurilik ),
• Bilişsel veriler (dil, duygu, motor öğrenme, cinsel davranış, karar verme, sosyal sinirbilim ),
• Gelişimsel bilgiler (nöronal farklılaşma, hücre sağkalımı, sinaptik oluşum, motor farklılaşma, yaralanma ve rejenerasyon, akson rehberliği, büyüme faktörleri ),
• Hastalıklar ve yaşlanma hakkında bilgi (otonom sinir sistemi, depresyon, anksiyete, Parkinson hastalığı, bağımlılık, hafıza kaybı ),
• Sinirsel mühendislik verileri (beyin-bilgisayar arayüzü ) ve
• Hesaplamalı sinirbilim verileri (membran akımlarından, proteinlerden öğrenmeye ve belleğe kadar çeşitli nöronal sistemlerin hesaplama modelleri).

Nöroinformatik, bahsedilen sinirbilim verilerinin depolanması ve analizinde veritabanlarını, interneti ve görselleştirmeyi kullanır.

Araştırma programları ve grupları

Avustralya

Nörogörüntüleme ve Nöroinformatik, Howard Florey Enstitüsü, Melbourne Üniversitesi

Enstitü bilim adamları, insan düşüncesinde yer alan beyin ağlarının organizasyonunu ortaya çıkarmak için manyetik rezonans görüntüleme gibi beyin görüntüleme tekniklerini kullanırlar. Gary Egan tarafından yönetiliyor.

Kanada

McGill Bütünleştirici Sinirbilim Merkezi (MCIN) 29 Aralık 2018 tarihinde Wayback Machine sitesinde ., Montreal Nöroloji Enstitüsü, McGill Üniversitesi

Alan Evans liderliğindeki MCIN, klinik, psikolojik ve beyin görüntüleme verilerini genetik ile bütünleştirmek için yenilikçi matematiksel ve istatistiksel yaklaşımları kullanarak hesaplama yoğun beyin araştırmaları yapmaktadır. MCIN araştırmacıları ve personeli ayrıca görüntü işleme, veri tabanı oluşturma ve yüksek performanslı bilgi işlem alanlarında altyapı ve yazılım araçları geliştirmektedir. MCIN topluluğu, Ludmer Nöroinformatik ve Akıl Sağlığı Merkezi 25 Ocak 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde . ile birlikte, geniş bir yelpazedeki araştırmacılarla işbirliği yapıyor ve Montreal Nöroloji Enstitüsü de dahil olmak üzere açık veri paylaşımı ve açık bilime giderek daha fazla odaklanıyor.

Danimarka

THOR Nöroinformatik Merkezi

Nisan 1998, Danimarka Teknik Üniversitesi, Matematiksel Modelleme Bölümü'nde kuruldu. THOR Merkezi, bağımsız araştırma hedeflerini takip etmenin yanı sıra sinir ağları, fonksiyonel nörogörüntüleme, multimedya sinyal işleme ve biyomedikal sinyal işleme ile ilgili bir dizi ilgili projeye ev sahipliği yapmaktadır.

Almanya

Nöroinformatik Portal Pilotu

Proje, sinirbilim verilerinin, veri analiz araçlarının ve modelleme yazılımının değişimini geliştirmek için daha büyük bir çabanın bir parçasıdır. Portal, OECD Nöroinformatik Çalışma Grubu'nun birçok üyesinden desteklenmektedir. Portal Pilotu Alman Bilim ve Eğitim Bakanlığı tarafından desteklenmektedir.

Hesaplamalı Sinirbilim, ITB, Humboldt-Berlin Üniversitesi

Bu grup hesaplama nörobiyolojisine, özellikle de sivri nöronlu sistemlerin dinamiklerine ve sinyal işleme yeteneklerine odaklanmaktadır. Andreas VM Herz tarafından yönetildi.

Bielefeld'deki Nöroinformatik Grubu

1989'dan beri Yapay Sinir Ağları alanında aktif. Grup içindeki mevcut araştırma programları insan-makine-arayüzlerinin, robot-kuvvet kontrolünün, göz izleme deneylerinin, makine vizyonunun, sanal gerçekliğin ve dağıtılmış sistemlerin geliştirilmesine odaklanmıştır.

İtalya

Hesaplamalı Gömülü Sinirbilim Laboratuvarı (LOCEN)

Bilişsel Bilimler ve Teknolojiler Enstitüsü, Roma'daki İtalyan Ulusal Araştırma Konseyi'nin (ISTC-CNR) bir parçası olan ve 2006 yılında kurulan bu grup şu anda Gianluca Baldassarre tarafından yönetilmektedir. İki hedefi vardır: (a) sensorimotor davranışın öğrenilmesi ve ifadesinin altında yatan beyin mekanizmalarını ve bunun üzerine yerleştirilmiş ilgili motivasyonları ve üst düzey bilişleri, somutlaşmış hesaplama modelleri temelinde anlamak; (b) edindiği bilgiyi içsel ve dışsal motivasyonlar temelinde açık uçlu bir şekilde öğrenebilen otonom insansı robotlar için yenilikçi kontrolörler inşa etmeye aktarmak.

Japonya

Japonya ulusal nöroinformatik kaynağı

Visiome Platformu, matematiksel modellere, deneysel verilere, analiz kitaplıklarına ve ilgili kaynaklara erişim sağlayan Nöroinformatik Arama Hizmetidir. Nörofizyolojik veri paylaşımı için bir çevrimiçi portal MEXT Beyin Bilimleri için Stratejik Araştırma Programı'nın (SRPBS) bir parçası olarak BrainLiner.jp1 Şubat 2012 tarihinde Wayback Machine sitesinde . adresinde de mevcuttur.

Matematiksel Sinirbilim Laboratuvarı, RIKEN Beyin Bilimi Enstitüsü (Wako, Saitama)

Matematiksel Sinirbilim Laboratuvarı'nın hedefi, yeni tipte bir bilgi biliminin inşasına yönelik beyin tarzı hesaplamaların matematiksel temellerini oluşturmaktır. Shun-ichi Amari liderliğindedir.

Hollanda

Nöroinformatik Hollanda devlet programı

Nöroinformatik alanında dünya çapında bir program yaratmak olan uluslararası OECD Küresel Bilim Forumu ışığında başladı.

Pakistan

NUST-SEECS Nöroinformatik Araştırma Laboratuvarı

SEECS-NUST'da Nöro-Bilişim Laboratuvarı'nın kurulması Pakistanlı araştırmacıların ve öğretim üyelerinin bu tür çabalara aktif olarak katılmalarını sağlayarak, yukarıda belirtilen deney, simülasyon ve görselleştirme süreçlerinin aktif bir parçası haline geldi. Laboratuvar, ilgili alanda son derece yetenekli insan kaynağı geliştirmek için önde gelen uluslararası kurumlarla işbirliği yapmaktadır. Bu laboratuvar, Pakistan'daki sinirbilimcileri ve bilgisayar bilimcilerini, deneysel sinirbilim tesislerini kurmaya yatırım yapmadan, en son araştırma metodolojileri kullanılarak toplanan veriler üzerinde deney ve analiz yapmalarını kolaylaştırıyor. Bu laboratuvarın temel amacı, yüksek öğrenim kurumları, tıp araştırmacıları / uygulayıcıları ve teknoloji endüstrisi de dahil olmak üzere tüm yararlanıcılara son teknoloji deney ve simülasyon tesisleri sağlamaktır.

İsviçre

Mavi Beyin Projesi

Blue Brain Projesi Mayıs 2005'te kuruldu ve IBM tarafından geliştirilen 8000 işlemcili Blue Gene / L süper bilgisayarı kullanıyor. O zaman, bu dünyadaki en hızlı süper bilgisayarlardan biriydi.

Proje şunları içerir:

• Veritabanları : 3D yeniden yapılandırılmış model nöronlar, sinapslar, sinaptik yollar, mikro devre istatistikleri, bilgisayar modeli nöronlar, sanal nöronlar.
• Görselleştirme : mikro devre oluşturucu ve simülasyon sonuçları görselleştirici, 2D, 3D ve sürükleyici görselleştirme sistemleri geliştirilmektedir.
• Simülasyon : IBM'in Blue Gene süper bilgisayarının 8000 işlemcisinde morfolojik olarak karmaşık nöronların büyük ölçekli simülasyonları için bir simülasyon ortamı.
• Simülasyonlar ve deneyler : neokortikal mikro devrelerin büyük ölçekli simülasyonları ile hesaplama modelini doğrulamak ve tahminleri araştırmak için deneyler arasındaki iterasyonlar.

Mavi Beyin Projesi'nin misyonu, memelilerin beyin fonksiyonlarını ve işlev bozukluklarını ayrıntılı simülasyonlarla anlamaktır. Blue Brain Projesi, araştırmacıları Blue Gene üzerinde simülasyon için Blue Brain Software'i kullanarak farklı türlerde ve farklı detay seviyelerinde farklı beyin bölgelerinden kendi modellerini oluşturmaya davet edecektir. Bu modeller, Blue Brain yazılımının beyin bölgeleri oluşturmak ve ilk tüm beyin simülasyonlarına başlamak için modelleri bir araya getirip birbirine bağlayabileceği bir internet veritabanına yerleştirilecektir.

Nöroinformatik Enstitüsü (INI)

1995'in sonunda Zürih Üniversitesi'nde kurulan Enstitünün misyonu, beynin çalıştığı temel ilkeleri keşfetmek ve bunları gerçek dünyayla akıllı bir şekilde etkileşime giren yapay sistemlerde uygulamaktır.

Birleşik Krallık

Genden Bilişe Projesi

Genleri, beyni ve davranışı entegre bir şekilde inceleyen bir nörobilim araştırma programı. Sinapsta bulunan moleküllerin işlevi hakkında geniş çaplı bir araştırma yapmaktadır. Bu esas olarak, uzun süreli güçlendirme (LTP) gibi sinaptik plastisite işlemleri için gerekli olan nörotransmiter, glutamat için bir reseptör olan NMDA reseptörü ile etkileşime giren proteinlere odaklanır. Kullanılan tekniklerin birçoğu doğası gereği yüksektir ve çeşitli veri kaynaklarının birleştirilmesi, deneylerin yönlendirilmesi ile birlikte birçok bilişim sorusu ortaya çıkmıştır. Program öncelikle Wellcome Trust Sanger Enstitüsü'nde Profesör Seth Grant tarafından yürütülüyor, ancak dünya çapında başka birçok işbirliği ekibi var.

CARMEN projesi

CARMEN projesi, deneysel sinirbilimcilerin veri kümelerini yapılandırılmış bir veritabanında arşivleyerek, daha fazla araştırma ve modelciler ve algoritma geliştiricileri için erişilebilir hale getirmek için GRID hesaplama kullanmayı amaçlayan çok bölgeli (İngiltere'deki 11 üniversite) bir araştırma projesidir. patlamak.

EBI Hesaplamalı Nörobiyoloji, EMBL-EBI (Hinxton)

Grubun ana hedefi, molekül fonksiyonları ve etkileşimleri (Sistem Biyolojisi) hakkında kesin bilgiye dayanarak, sinapstan mikro devreye kadar çeşitli seviyelerde gerçekçi nöronal fonksiyon modelleri oluşturmaktır. Nicolas Le Novère liderliğindedir.

Amerika Birleşik Devletleri

Sinirbilim Bilgi Çerçevesi

Sinirbilim Bilgi Çerçevesi (NIF), Ulusal Sağlık Enstitüleri tarafından 2004 yılında kurulan NIH Sinirbilim Araştırma Planı'nın bir girişimidir. Genel arama motorlarından farklı olarak, NIF sinirbilim, sinirbilim için tasarlanmış arama stratejileri ve geleneksel olarak web arama motorlarından "gizlenen" içeriğe erişim ile ilgili daha odaklanmış bir dizi kaynağa daha derin erişim sağlar. NIF, birleştirilmiş biyomedikal terminoloji sistemi (örn.) İle açıklanmış ve entegre edilmiş sinirbilim veritabanlarının dinamik bir envanteri. NeuroLex ). NIF, biyolojik yapının birden fazla ölçeğinde ve biyolojik fonksiyon seviyelerinin çoğunda konsept tabanlı sorguları destekleyerek sonuçları aramayı ve anlamayı kolaylaştırır. NIF ayrıca, kaynak sağlayıcıların nörobilim araştırmalarıyla ilgili kaynakların kullanılabilirliğini ifşa edebilecekleri bir kayıt da sağlayacaktır. NIF'in bir depo veya depo olması amaçlanmamıştır, ancak web üzerinden başka bir yerde kaynakları ifşa etmek ve bulmak için bir araçtır.

Nörogenetik GenNetwork

Genenetwork, 1999'da NIH İnsan Beyin Projesi'nin bir bileşeni olarak beyin yapısı ve fonksiyonunun genetik analizine odaklanarak başladı. Bu uluslararası program, gen varyantlarını mRNA ve protein ekspresyonundaki farklılıklara ve CNS yapısı ve davranışındaki farklılıklara bağlayan büyük ölçekli sistemler ve ağ çalışmaları için özel olarak tasarlanmış insan, fare ve sıçan için sıkıca entegre edilmiş genom ve fenom veri setlerinden oluşur. Verilerin büyük çoğunluğu açık erişimdir. GeneNetwork, binlerce genetik olarak tanımlanmış fare suşu için yüksek çözünürlüklü görüntüler içeren eşlik eden bir beyin görüntüleme web sitesine (Fare Beyin Kütüphanesi) sahiptir.

Nöronal Zaman Serisi Analizi (NTSA)

NTSA Workbench, nöronal zaman serisi verileriyle çalışan sinirbilimcilerin ihtiyaçlarını karşılamak için tasarlanmış bir dizi araç, teknik ve standarttır. Bu projenin amacı, deneysel ve simüle edilmiş nöronal verilerin depolanmasını, organizasyonunu, geri kazanılmasını, analizini ve paylaşımını kolaylaştıracak bilgi sistemi geliştirmektir. Nihai amaç, nöronal verilerle çalışan sinirbilimcilerin ihtiyaçlarını karşılamak için bir dizi araç, teknik ve standart geliştirmektir.

Bilişsel Atlas

Bilişsel Atlas, bilişsel bilim ve sinirbilimde paylaşılan bir bilgi tabanı geliştiren bir projedir. Bu iki temel bilgi türünü içerir: görevler ve kavramlar, tanımları ve özellikleri ile aralarındaki ilişkiler. Sitenin önemli bir özelliği, iddialar için literatür alıntılama yeteneğidir (ör. "Stroop görevi yürütme kontrolünü ölçer") ve geçerliliklerini tartışmaktır. NeuroLex ve Sinirbilim Bilgi Çerçevesi'ne katkıda bulunur, veritabanına programlı erişime izin verir ve anlamsal web teknolojileri etrafında oluşturulur.

Allen Beyin Bilimi Enstitüsü'ndeki Brain Big Data araştırma grubu (Seattle, WA)

Hanchuan Peng liderliğindeki bu grup, tek nöron modellerini yeniden yapılandırmak ve farklı hayvanların beyinlerinde haritalamak için büyük ölçekli görüntüleme hesaplama ve veri analizi tekniklerini kullanmaya odaklanmıştır.

Teknolojiler ve gelişmeler

Nöroinformatikte ana teknolojik eğilimler şunlardır:

1. Sinirbilimde veri tabanları, araçlar ve ağlar oluşturmak için bilgisayar bilimlerinin uygulanması;
2. Nöronal sistemlerin analizi ve modellenmesi.

Sinirsel verileri organize etmek ve bunlarla çalışmak için bilim adamlarının beyin yapılarını ve ilişkilerini tam olarak tanımlayan standart terminolojiyi ve atlasları kullanmaları gerekir.

• Nöron İzleme ve Rekonstrüksiyon nöronların morfolojisinin dijital modellerini oluşturmak için gerekli bir tekniktir. Bu morfoloji nöron sınıflandırması ve simülasyonu için faydalıdır.
• BrainML sinirbilim verilerini alıp vermek için standart bir XML meta biçimi sağlayan bir sistemdir.
• Biyomedikal Bilişim Araştırma Ağı (BIRN) sinirbilim için bir ızgara sistemine bir örnektir. BIRN, coğrafi olarak dağıtılmış sanal bir paylaşılan kaynaklar topluluğudur ve hastalığın tanı ve tedavisini ilerletmek için geniş hizmet kapsamı sunar. BIRN, veritabanlarının, arayüzlerin ve araçların tek bir ortamda birleştirilmesini sağlar.
• Budapest Reference Connectome, insan beynindeki bağlantılara göz atmak için web tabanlı bir 3D görselleştirme aracıdır. Düğümler ve bağlantılar İnsan Bağlantı Projesi'nin MRI veri kümelerinden hesaplanır.
• GeneWays, hücresel morfoloji ve devrelerle ilgilidir. GeneWays, araştırma literatüründen moleküler yol verilerini otomatik olarak çıkarmak, analiz etmek, görselleştirmek ve entegre etmek için bir sistemdir. Sistem, moleküler maddeler ve eylemler arasındaki etkileşimlere odaklanarak toplanan bilgiler hakkında grafiksel bir görünüm sağlar ve araştırmacıların entegre bilgileri gözden geçirmesine ve düzeltmesine izin verir.
• Neokortikal Mikro Devre Veritabanı (NMDB). Hücrelerden karmaşık yapılara kadar çok yönlü beyin verilerinin bir veritabanı. Araştırmacılar sadece veri tabanına veri eklemekle kalmıyor, aynı zamanda veri tabanını alıp düzenleyebiliyorlar.
• SenseLab . SenseLab, nöronların ve sinir sistemlerinin entegre, çok disiplinli modellerini oluşturmak için uzun vadeli bir çabadır. 1993 yılında orijinal İnsan Beyin Projesi'nin bir parçası olarak kuruldu. Çok düzeyli nöronal veritabanları ve araçları koleksiyonu. SenseLab, koku yolunu bir model sistem olarak kullanarak, sinir hücrelerinde bilgi işlemeye aracılık eden membran özellikleri üzerinde deneysel ve teorik araştırmaları destekleyen altı ilgili veritabanı içerir.
• BrainMaps.org, insan da dahil olmak üzere çeşitli türlerin 12 milyon megapikselden fazla taranmış görüntüsüne dayanan yüksek hızlı bir veritabanı ve sanal mikroskop kullanan etkileşimli yüksek çözünürlüklü dijital beyin atlasıdır .

alanındaki bir başka yaklaşım, yaş, cinsiyet, hastalıklı gibi spesifik faktörlerden oluşan farklı grup insanlardan elde edilen gerçek verilerden elde edilen olasılık atlaslarıdır. Beyin araştırmaları için daha esnek araçlar sağlar ve geleneksel beyin atlaslarının yardımıyla elde edilemeyen daha güvenilir ve kesin sonuçlar elde edilmesini sağlar.

Ayrıca bakınız

• İnsan beyni
• Nöroetoloji

Kaynakça

Atıflar

1. ^ Adee (Haziran 2008). "Reverse engineering the brain". . 45 (6). ss. 51-55. 7 Nisan 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 23 Şubat 2020. 
2. ^ . 3 Mart 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Şubat 2020. 
3. ^ . 25 Ocak 2007 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Mart 2020. 
4. ^ . www.istc.cnr.it. 23 Şubat 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Nisan 2018. 
5. ^ . neuro.seecs.nust.edu.pk. 3 Nisan 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Nisan 2018. 
6. ^ . Welcome to CARMEN. 30 Ekim 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Nisan 2018. 
7. ^ . University of Illinois Urbana-Champaign. 21 Temmuz 2006 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Şubat 2020. 
8. ^ . www.cognitiveatlas.org. 22 Ağustos 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Nisan 2018. 
9. ^ . home.penglab.com. 23 Şubat 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Nisan 2018. 
10. ^ . 6 Ocak 2009 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Mart 2020. 
11. ^ . 29 Mayıs 2010 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Mayıs 2010. 
12. ^ . 8 Mayıs 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Şubat 2020. 
13. ^ , X. Luo, G. Silberberg, M. Toledo-Rodriguez and A. Gupta. The Neocortical Microcircuit Database (NMDB), in Databasing the Brain: From Data to Knowledge (Neuroinformatics), p. 327-342, 2005.
14. ^ . senselab.med.yale.edu. 23 Şubat 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Nisan 2018. 
15. ^ . brainmaps.org. 8 Şubat 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Nisan 2018. 

Kaynakça

• Adee, Sally (Haziran 2008). "Reverse Engineering the Brain". . 45 (6). ss. 51-53. doi:10.1109/MSPEC.2008.4531462. 
• . Society for neuroscience. 2006. 15 Ocak 2015 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Şubat 2020. 
• Arbib, Michael A.; Grethe, Jeffrey S., (Ed.) (2001). Computing the Brain, A Guide to Neuroinformatics. San Diego, CA: Academic Press. ISBN . OCLC 162129478. 
• Ascoli, Giorgio A.; De Schutter, Erik; Kennedy, David N. (Mart 2003). "An information science infrastructure for neuroscience". . 1 (1). ss. 001-002. doi:10.1385/NI:1:1:001. (PMID) 15055390. 
• Beltrame, F.; Koslow, S.H. (Eylül 1999). "Neuroinformatics as a megascience issue". . 3 (3). ss. 239-40. doi:10.1109/4233.788587. (PMID) 10719488. 
• Gardner, Daniel; (Eylül 2004). "A gateway to the future of Neuroinformatics". . 2 (3). ss. 271-274. doi:10.1385/NI:2:3:271. (PMID) 15365191. 
• Koslow, Stephen H.; Huerta, Michael F., (Ed.) (1997). Neuroinformatics: An overview of the Human Brain Project. Progress in neuroinformatics research. Mahwah, NJ: L. Erlbaum. ISBN . OCLC 34958678. 
• Koslow, Steven H.; Subramaniam, Shankar, (Ed.) (2005). Databasing the Brain: From Data to Knowledge. Neuroinformatics. Hoboken, NJ: Wiley-Liss. ISBN . OCLC 60194822. 
• "Strategy Overview 2008–2010". INCF. International Neuroinformatics Coordinating Facility. 8 Temmuz 2008. ^[]

Konuyla ilgili yayınlar

Kitaplar

• Ascoli, Giorgio, (Ed.) (2002). Computational Neuroanatomy: Principles and Methods. Totowa, NJ: Humana. ISBN . OCLC 48399178. 
• Crasto, Chiquito Joaquim, (Ed.) (2007). Neuroinformatics. Methods in Molecular Biology. 401. Totowa, NJ: Humana. ISBN . OCLC 123798711. 
• Koslow, Stephen H.; Huerta, Michael F., (Ed.) (2000). Electronic Collaboration in Science. Progress in Neuroinformatics Research. 2. ISBN . OCLC 47009543. 
• Kötter, Rolf (2003). Neuroscience Databases: A Practical Guide. Boston, MA: Springer. ISBN . OCLC 840283587. 
• Mitra, Partha P.; Bokil, Hemant (2008). Observed Brain Dynamics. Oxford: Oxford University Press. ISBN . OCLC 213446303. 
• ; , (Ed.) (2013). Biomedical Informatics: Computer Applications in Health Care and Biomedicine. Health Informatics (4. bas.). New York: Springer. ISBN . OCLC 937648601. 
• Sterratt, David; Graham, Bruce; Gillies, Andrew; Willshaw, David (2011). Principles of Computational Modeling in Neuroscience. Cambridge: Cambridge University Press. ISBN . OCLC 739098279. 

Dergiler

*

• Brain Informatics
• Frontiers in Neuroinformatics
• Neural Information Processing (In 's )
• Science