[Todos] Coloquios DF: Ana Amador (DF-FCEN-UBA)- hoy Jueves 21/3, 14hs, Aula Seminario, 2do piso, Pab. I

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Recordamos el coloquio de hoy,

  COLOQUIOS DEL DEPARTAMENTO DE FÍSICA FCEYN - UBA

  En el Aula Seminario, 2do piso, Pab. I, 

  Jueves 21/3, 14hs:

  Ana Amador

  DF-FCEN-UBA

  DESCIFRANDO CóDIGOS NEURONALES CON UN MODELO FíSICO DE CANTO DE AVES.

  La generación de comportamientos complejos requiere una profunda
  interacción entre el sistema nervioso, la morfología de los sistemas
  periféricos y el entorno. Un ejemplo de esta interacción es el canto de
  aves oscinas, las cuales lo aprenden en un proceso muy similar al
  que ocurre durante el aprendizaje del habla en humanos. Las aves oscinas
  presentan un sistema de núcleos neuronales específicos para la producción
y
  aprendizaje del canto. Las neuronas pertenecientes a este sistema exhiben
  una respuesta selectiva frente a la presentación auditiva del canto
propio,
  siendo ésta cualitativamente mayor que la respuesta a otros sonidos como
  ruido blanco, tonos, e incluso canto de conespecíficos o canto propio
  modificado. A pesar de su potencial importancia en el aprendizaje y
  mantenimiento del canto, la extrema selectividad de estas neuronas ha
  dificultado su estudio. Para abordar esta limitación y explorar la
  emergencia de estas respuestas, trabajamos con un modelo de producción
  vocal de baja dimensión, que incluye parámetros relacionados con
variables
  fisiológicas que el ave puede controlar. Notablemente, el canto sintético
  generado con el modelo físico elicita respuestas neuronales muy similares
a
  las respuestas obtenidas con la presentación del canto propio. Este
modelo
  permite incluir progresivamente parámetros fisiológicos relevantes a la
  producción vocal, lo que resulta en un aumento sistemático de la magnitud
  de respuesta, sin cambiar los patrones de actividad. De esta manera,
  mostramos que un modelo de baja dimensión que representa una aproximación
  del sistema periférico es suficiente para capturar características
  comportamentales relevantes del canto. Este modelo identifica dos
  parámetros que definen ?gestos motores? y que son utilizados para
estudiar
  el código neuronal que se utiliza para el procesamiento y generación del
  canto. Este trabajo sugiere que la información auditiva del canto está
  codificada en coordenadas motoras. Además proponemos una codificación
  neuronal novedosa donde los gestos motores representados en áreas
  corticales son utilizados para realizar predicciones del
  comportamiento esperado y de esta manera evaluar la retroalimentación al
  sistema nervioso central.

   
   
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