Plasticité structurelle homéostatique de la connectivité neuronale en réponse à une stimulation externe : une étude combinée utilisant des simulations computationnelles et des expériences in vivo
Langue Anglais
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Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse confidentielle jusqu'au 31/12/2022.
  • Thèse soumise à l'embargo de l'auteur : embargo illimité (communication intranet).
 
Auteur : Lu, Han
Date de soutenance : 15-10-2020

Directeur(s) de thèse : Yalcin Christmann, Ipek - Rotter, Stefan

Établissement de soutenance : Strasbourg - Albert-Ludwigs-Universität (Freiburg im Breisgau, Allemagne)
Laboratoire : Institut des neurosciences cellulaires et intégratives (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)
 
Discipline : Neurosciences
Classification : Sciences de la vie, biologie, biochimie

Mots-clés libres : Plasticité homéostatique, Optogénétique, TDCS, Apprentissage moteur
Mots-clés :
  • Homéostasie
  • Plasticité neuronale
  • Optogénétique
  • Réseaux neuronaux (physiologie)
Résumé : Les neurones pyramidaux sont des unités hautement plastiques des circuits neuronaux. Les boutons axonaux et les épines dendritiques forment ou brisentcontinuellement les synapses. La règle d'Hebb, "les neurones qui s’excitent ensemble, se connectent ensemble", a d'abord été proposée pour expliquer la plasticité synaptique. Cependant, de plus en plus d'études suggèrent que les neurones maintiennent leur fréquence de décharge physiologique par régulation homéostasique. De récentes études montrent que le modèle de plasticité structurelle homéostatique (PSH), combinant à la fois la plasticité structurelle et l’homéostasie de la fréquence de décharge, présente une excellente auto-régulation de la stabilité du réseau tout en atteignant les propriétés Hebbiennes. Ainsi, cette thèse explore la possibilité d'utiliser ce modèle pour expliquer la régulation de la plasticité en réponse à une stimulation externe et précise son échelle de temps biologique.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2020STRAJ059
Type de ressource : Thèse