Электронный архив НГУ

О проблемах моделирования нейронных сетей живых организмов

Показать сокращенную информацию

dc.contributor.author Пальянов, Андрей Юрьевич ru_RU
dc.contributor.author Пальянова, Наталья Валерьевна ru_RU
dc.contributor.author Хайрулин, Сергей Сергеевич ru_RU
dc.contributor.author S. S. Khairulin en_EN
dc.contributor.author N. V. Paliyanova en_EN
dc.contributor.author A. Yu. Paliyanov en_EN
dc.creator Институт систем информатики им. А. П. Ершова СО РАН ru_RU
dc.creator A. P. Ershov Institute of Informatics Systems SB RAS en_EN
dc.creator Институт молекулярной биологии и биофизики СО РАН ru_RU
dc.creator Institute of Molecular Biology and Biophysics SB RAS en_EN
dc.date.accessioned 2013-02-26T09:50:57Z
dc.date.available 2013-02-26T09:50:57Z
dc.date.issued 2013-02-26
dc.identifier.issn 1818-7900
dc.identifier.uri https://lib.nsu.ru/xmlui/handle/nsu/240
dc.description.abstract На сегодняшний день в мире ведется огромное количество исследований в области нейробиологии, в том числе нейробиологии человека, с использованием новейших технологий и оборудования, однако пока ученые единогласно сходятся во мнении, что мы по-прежнему далеки от понимания фундаментальных механизмов работы мозга и сознания. Многие исследователи небезосновательно полагают, что мы далеки также и от понимания принципов работы отдельного нейрона. До тех пор, пока эта интереснейшая загадка остается неразгаданной, мы можем лишь предполагать, каков на самом деле объем знаний и технологий, отделяющий нас от ее решения. В данной работе мы постараемся проанализировать ситуацию, сложившуюся в области обратной инженерии мозга – изучения механизмов, лежащих в основе работы нейронных сетей живых организмов, и их воспроизведения в форме функциональных компьютерных моделей, основанных на биологических данных. Также мы попробуем обозначить наиболее принципиальные проблемы, существующие в этой области, обсудить возможные пути их решения и дальнейшие перспективы. Один из разделов посвящен собственному опыту работы авторов – разработке компьютерной модели нематоды C. elegans, включающей ее нейромышечную систему. ru_RU
dc.description.abstract Nowadays a significant amount of neurobiological studies, including human neurobiology, is being performed using modern methods, technologies and equipment, but scientists are still unison in opinions that we are still far from understanding of fundamental mechanisms of brain and consciousness functioning. Many researchers also suppose that we are, moreover, still far from understanding of a single neuron. Until this challenging puzzle remains unsolved we can only expect the real amount of knowledge and technology level intercepting the humanity from the success. In this paper the analysis of actual situation in computational neuroscience will be peformed, particularly the brain inverse-engineering problem – study of mechanisms underlying principles of living organisms’ nervous systems functioning and reproduction of them in the form of computer simulations. Also we’ll try to identify the most principal problems and discuss the ways of solving them, as well as further perspectives. A part of the paper is devoted to authors’ work on development of computer simulation of C. elegans nematode including its neuromuscular model. en_EN
dc.language.iso ru ru_RU
dc.publisher Новосибирский государственный университет ru_RU
dc.subject биологическая нейронная сеть ru_RU
dc.subject компьютерное моделирование ru_RU
dc.subject нейрокибернетика ru_RU
dc.subject виртуальный организм ru_RU
dc.subject virtual organism en_EN
dc.subject neurocybernetics en_EN
dc.subject computer simulation en_EN
dc.subject biological neural network en_EN
dc.title О проблемах моделирования нейронных сетей живых организмов ru_RU
dc.title.alternative On the problems of biological neural networks simulations en
dc.type Article ru_RU
dc.description.reference 1. Karr J. R., Sanghvi J. C., Macklin D. N., Gutschow M. V., Jacobs J. M., Bolival B., Assad-Garcia N., Glass J. I., Covert M. W. A Whole-Cell Computational Model Predicts Phenotype from Genotype // Cell. 2012. Vol. 150 (2). Р. 389–401. 2. Самойлов М. О. Мозг и адаптация: молекулярно-клеточные механизмы. М., 1999. 271 с. 3. Гутман A. Дендриты нервных клеток. Теория, электрофизиология, функция. Вильнюс: Мокслас, 1984. 144 с. 4. Шрёдингер Э. Разум и материя. Ижевск: РХД, 2000. 96 с. 5. Alder B. J., Wainwright T. E. Studies in Molecular Dynamics. I. General Method // J. Chem. Phys. 1959. Vol. 31 (2). P. 459. 6. Markram H. The Blue Brain Project // Nature Reviews Neuroscience. 2006. Vol. 7. Р. 153–160. 7. Kandel E. R., Schwartz J. H. Principles of Neural Science. 2nd ed. Elsevier, 1985. 1135 p. 8. White J. G., Southgate E., Thomson J. N., Brenner S. The Structure of the Nervous System of the Nematode Caenorhabditis Elegans // Phil. Trans. Royal Soc. L., 1986. B 314. Р. 1–340. 9. Rankin C. H. Invertebrate Learning: What Can't a Worm Learn? // Current Biology. 2004. Vol. 14 (15). Р. R617–8. 10. Palyanov A., Khayrulin S., Larson S. D., Dibert A. Towards A Virtual C. Elegans: A Framework for Simulation and Visualization of the Neuromuscular System in a 3D Physical Environment // Silico Biology. 2011/2012. Vol. 11. P. 137–147. 11. Huxley A. F. Muscle Structure and Theories of Contraction // Prog. Biophysics and Biophysical Chemistry. 1957. Vol. 7. Р. 255–318. 12. Gleeson P., Crook S., Cannon R. C., Hines M. L., Billings G. O., Farinella V., Morse T. M., Davison A. P., Ray S., Bhalla U. S., Barnes S. R., Dimitrova Y. D., Silver R. A. NeuroML: A Language for Describing Data Driven Models of Neurons and Networks with a High Degree of Biological Detail // PLoS Comput. Biol. 2010. Vol. 6 (6). Р. e1000815. 13. Jacklet J. W. Electrophysiological Organization of the Eye of Aplysia // J. Gen. Physiol. 1969. Vol. 53. Р. 21–42. ru_RU
dc.subject.udc 004.032.26
dc.relation.ispartofvolume 10
dc.relation.ispartofnumber 3
dc.relation.ispartofpages 46-57


Файлы в этом документе

Данный элемент включен в следующие коллекции

Показать сокращенную информацию