Universität zu Köln

Morales-Gregorio, Aitor ORCID: 0000-0002-2403-928X (2023). Characterization and modeling of primate cortical anatomy and activity. PhD thesis, Universität zu Köln.

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Abstract

Neuroscience is the study of the brain and all the complex mechanisms that make thought and cognition possible. The cerebral cortex is where some of the most complex cognitive processes are believed to occur. This work primarily focuses on the macaque, since it is a close relative to humans and a widely studied model animal. While experimental studies are limited to a few neurons and locations, computational models can compensate these limitations since they allow to study the entire system at will. However, there are many hurdles on the way to reliable and realistic brain models, some of which we addressed in this dissertation. We identified some specific gaps in the knowledge that impede the creation of comprehensive brain models. These include: the lack of resting state extracellular neural recordings and its subsequent analysis, the lack of comprehensive neuron density estimates and their statistical distribution, and the lack of connectivity data within cortical areas. The aim of this dissertation is to address these gaps in the knowledge in order to construct comprehensive models of the macaque cortex at a neuronal level. In this dissertation, we present high-resolution resting state data from macaque V1 and V4 areas, along with exhaustive quality controls and all the relevant metadata about the experiment. We then study the resting state data and show distinct structures in the population dynamics, which our analysis and simulations suggest could be modulated by feedback from V4 to V1. Moreover, we show that the distribution of neuron densities across and within the cortex of mammals is compatible with a lognormal distribution, which could easily emerge from a noisy cell division process. In addition, we present new measurements of neuron density in the macaque cortex, in an area and layer resolved manner. These measurements required a 3D reconstruction from histological slices and constitute, to the best of our knowledge, the first comprehensive data set of neuron densities in a single macaque. Finally, we present a method to estimate local microcircuit connectivity from resting state spiking activity, using single unit spiking statistics and the Wasserstein distance. We show that the activity is significantly different across the cortex and demonstrate the validity of our parameter estimation method using synthetic data. In conclusion, this work provides activity and anatomical data for the neuroscience community, as well as several methods that will be applicable beyond the scope of this thesis. All in all, this work brings the field a small step closer to a comprehensive understanding of the cerebral cortex.

Item Type:	Thesis (PhD thesis)
Translated abstract:	Abstract Language Neurowissenschaften forscht das Gehirn und die komplexen Mechanismen, die Nachdenken und Erkenntnisse ermöglichen. Es wird allgemein angenommen, dass komplexe kognitive Prozesse in der Großhirnrinde stattfinden. Diese Arbeit fokussiert sich grundsätzlich auf Makaken, weil sie zu den Menschen eng verwandt sind und häufig erforscht werden. Experimentelle Studien sind oft auf geringe Neuronen und Gehirnareale begrenzt, aber numerische Modelle können diese Begrenzungen überwinden, indem sie die Erforschung von dem ganzen System nach Bedarf ermöglichen. Zahlreiche Hindernisse erswchweren die Entwicklung zuverlässiger und bilogisch realistischer Gehirnmodelle. Diese Dissertation adressiert einige dieser Hindernisse. Wir haben einige spezifische Wissenslücken entdeckt, die die Entwicklung vom umfassenden Gehirnmodellen verhindern. Diese Lücken sind: der Mangel an extrazellulären Neuronenaktivitätsaufnahmen im Ruhezustand und deren Analyse, der Mangel an umfassenden Neuronendichteschätzungen und deren statistische Verteilung, und der Mangel an Konnektivitätsdaten innerhalb von Gehirnarealen. Ziel dieser Arbeit ist es, diese Wissenslücken zu adressieren, um umfassende Modelle von Makakgroßhirnrinde auf Neuronaler ebene zu entwickeln. In dieser Arbeit stellen wir hoch aufgelöste Ruhezustandsdaten von Makak V1 und V4 Arealen vor, zusammen mit vollständiger Qualitätskontrolle und alle die relevanten Metadaten über das Experiment. Danach werten wir die Ruhezustandsdaten aus und zeigen, dass es komplexe Strukturen in den Populationsdynamiken gibt. Mit unserer Analyse und Simulationen zeigen wir auch, dass diese Strukturen durch Feedbacksignale von V4 zu V1 entstehen könnten. Weiter untersuchen wir die Verteilung der Neuronendichte in der Großhirnrinde und zeigen, dass sie Lognormal erscheint und durch einen Rauschen behafteten Zellenspaltungsprozess entstehen könnte. Als letztes stellen wir eine neue Methode für die Schätzung der lokalen Konnektivität innerhalb eines Areales aus den Ruhezustandsdaten vor. Die experimentellen Daten lassen sich durch die Einzelneuronenstatistiken signifikant voneinander unterscheiden. Darüber hinaus bestätigen wir die Richtigkeit unserer Parameterschätzungsmethode mit synthetischen Daten. Zusammenfassend stellt diese Arbeit allen Neurowissenschaftlern sowohl anatomische als auch Aktivitätsdaten zur Verfügung. Dabei wurden einige Methoden entwickelt, die über diese Arbeit hinaus nützlich sein können. Diese Dissertation bringt das Feld einem umfassenden Verstand der Großhirnrinde einen kleinen Schritt näher. German
Creators:	Creators Email ORCID ORCID Put Code Morales-Gregorio, Aitor a.morales-gregorio@fz-juelich.de orcid.org/0000-0002-2403-928X UNSPECIFIED
URN:	urn:nbn:de:hbz:38-701620
Date:	13 June 2023
Language:	English
Faculty:	Faculty of Mathematics and Natural Sciences
Divisions:	Faculty of Mathematics and Natural Sciences > Department of Biology > Zoologisches Institut
Subjects:	Data processing Computer science Natural sciences and mathematics
Uncontrolled Keywords:	Keywords Language Computational Neuroscience English Cerebral cortex English Primates English
Date of oral exam:	21 October 2022
Referee:	Name Academic Title van Albada, Sacha J. Prof. Dr.
Refereed:	Yes
URI:	http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/70162