Активность в рамках программы 5_100

скрытьПлан реализации развития исследовательской школы на 2015-2016 год

Разработка мастер-классов по приоритетным направлениям нейронауки

МАСТЕР-КЛАССЫ разработаны для аспирантов исследовательской школы «Нейробиотехнологии» 1-4 года обучения

1 мастер-класс

Понимаскин Е.Г., Медицинская школа Ганновера, Германия проведет мастер-класс в области микроскопических методов нейробиологии. Будет проведен краткий ввод в тему, а также будут продемонстрированы эксперименты с использованием метода FRET

2 мастер-класс

Рочев Ю.А., Лектор Национального Университета Ирландии, Ирландия проведет мастер-класс в области современных биосовместимых материалов. Будет проведен краткий ввод в тему, а также будут продемонстрированы методы и механизмы исследования биоматериалов

Обновление учебно-методической базы

Разработка учебных программ дисциплин исследовательской школы на английском языке

Выездные ретриты в университеты ПФО

Поездка в университет ПФО, обмен опытом по созданию аспирантских школ

Мероприятия аспирантской школы

Лекции ведущих ученых в области нейробиологии на русском и английском языках.

26.04.2016, Dr. Guillermo Huerta Cuéllar (Centro Universitario de los Lagos, Universidad de Guadalajara, Mexico) по теме Stochastic and deterministic dynamics in an Erbiun Doped Fiber Laser and Brownian motion

27.04.2016, К.б.н., снс, Е.Благовещенский, СПбГУ, Россия по теме Электрофизиологические маркеры функционирования нервных сетей

20.06.2016, Д.б.н., проф. Т. В. Липина, Научно-исследовательский институт физиологии и фундаментальной медицины (НИИФФМ), Новосибирск, Россия по теме От гена до модели психопатологии: Комплексный подход к исследованию ментальных заболеваний

1 мастер-класс

29.03.2016 - 31.03.2016. Мастер-классы по теме «Оптоэлектронные устройства» профессоров Бургундского университета (Франция) - Stephane Binczak, Sabir Jacquir и  Jean-marie Bilbault.

Темы мастер-классов

Electrical coupled Morris-Lecar neurons: From design to pattern analysis";

Cardiac arrhythmia modeling : Atrial Fibrillation (AF)  and Spiral Wave (SW)"

скрытьПлан реализации развития исследовательской школы на 2014-2015 год

Разработка мастер-классов по приоритетным направлениям нейронауки

МАСТЕР-КЛАССЫ разработаны для аспирантов исследовательской школы «Нейробиотехнологии» 1-4 года обучения

1 мастер-класс

Макаров В.А., Университет Комплутенсе, Мадрид, Испания проведет мастер-класс из области автономных гуманоидных роботов. Будет проведен краткий ввод в тему, а также демонстрация отдельных экспериментов с использованием мобильных мини-роботов, управляемых по WiFi интерфейсу.

2 мастер-класс

Понимаскин Е.Г., Медицинская школа Ганновера, Германия проведет мастер-класс в области микроскопических методов нейробиологии. Будет проведен краткий ввод в тему, а также продемонстрированы эксперименты с использованием метода FRET

Обновление учебно-методической базы

Разработка учебных программ дисциплин исследовательской школы на английском языке

1) Neural networks in the brain

И.В. Мухина, д.б.н., НГМА, проф. каф. НДНБ

2) Extrasynaptic signaling mechanisms in the brain

А.В. Семьянов, д.б.н., руководитель Нейронаучного центра НИИ ИЖС, проф. каф. НДНБ

3) Mathematical models of neuron-glial systems

В.Б. Казанцев, д.ф.-м.н., зав. каф. НДНБ, директор НИИ ИЖС

4) Analysis of neurophysiological data

А.С. Пимашкин, к.ф.-м.н., асс. каф. НДНБ

Выездные ретриты в университеты ПФО

Поездка в университет ПФО, обмен опытом по созданию аспирантских школ

Организация приглашенных лекций-семинаров с использованием интернет технологий

1. Друзин М.Я., Университет Умео, Швеция, курс лекций «Физиология синапса»

2. Писарчик А.Н., Центр биомедицинских технологий, Мадрид, Испания, курс лекций «Оптоэлектронные технологии в нейробиологии»

скрытьФОТООТЧЕТ о проведении мастер-класса проф. Понимаскина Евгения Геннадьевича

В рамках Программы повышения конкурентоспособности 5-100 прошел мастер-класс проф. Медицинской Школы Ганновера, к.б.н. Понимаскина Евгения Геннадьевича, состоящий из трех частей. В мастер-классе приняли участие студенты 3, 4, 5 курсов биологического факультета, аспиранты биолгического факультета, сотрудники НИИ «Институт живых систем» и сотрудники кафедры Нейродинамики и Нейробиолгии биологического факультета (список участников, получивших сертификат, см. в Приложении 1, форма сертификата – Приложение 2, протокол-распоряжение о выдаче сертификата – Приложение 3). При прохождении трех частей мастер-класса каждому участнику был выдан сертификат.

Понимаскин Евгений Геннадьевич
Понимаскин Евгений Геннадьевич
скрытьМастер-класс, часть 1 «Принципы современной конфокальной микроскопии, TIRF микроскопии и микроскопии сверхвысокого разрешения (STED, PALM, STORM)»

Микроскопия является одним из важнейших инструментов в современной нейробиологии. За последние десять лет было разработано большое число новых микроскопических техник, которые вносят существенный вклад в наш сегодняшний уровень знаний о мозге. Более того, недавние инновации в микроскопии позволяют получить визуализацию с увеличением глубины, скорости и пространственного разрешения, уменьшается фототоксичность. В этой части мастер-класса был представлен обзор передовых микроскопических методов, начиная с основных принципов лазерной конфокальной микроскопии.

Рис. 1. STED микроскопия обеспечивает увеличение разрешения изображения. (А) Принципы STED (В) Схематическое изображение оптического STED микроскопа (С) Сравнение конфокального и STED изображения.

Также была рассмотрена конфокальная микроскопия вращающегося диска, которая позволяет получить изображения с очень высокой частотой кадров при минимальной освещенности образцов.

Кроме того, были освещены методы (TIRF, STED) для анализа биологических процессов, которые протекают на или вблизи плазматической мембраны в нейронах (рис.1).

Были освещены новейшие методы микроскопии, такие как PALM и STORM, а также способы их применения в нейробиологии. Видео

скрытьМастер-класс, часть 2 «Применение флуоресцентных белков и квантовых точек (КТ) в нейробиологии»

Флуоресцентный биоимиджинг одиночных молекул, интактных органелл, живых клеток и целых организмов играет важную роль в нейробиологических исследованиях. Новая эпоха в применении флуоресцентных маркеров в биологических исследованиях началась с клонированием зеленого флуоресцентного белка, GFP. Зеленый флуоресцентный белок (GFP) медузы Aequorea victoria является наиболее изученным и широко используется в клеточной биологии. Флуоресцентные белки также активно используются как количественные генетически кодируемые маркеры для изучения белок-белковых взаимодействий, отдельных белков и трекинга клеток.

В этой части мастер-класса были представлены основные цветовые группы GFP-подобных белков, описана их структура и суммированы основные направления их использования в качестве маркеров и сенсоров в клеточной и молекулярной биологии. Были приведены примеры из лаборатории профессора Понимаскина.

Также в рамках курса были представлены новые флуоресцентные зонды, названные квантовыми точками (КТ). Были рассмотрены уникальные свойства квантовых точек, такие как узкие симметричные полосы излучения, сильное поглощения света, яркая флуоресценция, высокий квантовый выход, высокая фотостабильность и низкая степень фотовысцвечивания, а также их широкий спектр поглощения.

Рис. 2. Слепо-спектральный несмешиваемый подход. Применение слепо-спектрального несмешиваемого подхода для разделения флюорофоров с высокой степенью перекрытия спектров излучения.

Также в рамках курса были представлены новые флуоресцентные зонды, названные квантовыми точками (КТ). Были рассмотрены уникальные свойства квантовых точек, такие как узкие симметричные полосы излучения, сильное поглощения света, яркая флуоресценция, высокий квантовый выход, высокая фотостабильность и низкая степень фотовысцвечивания, а также их широкий спектр поглощения.

Были описаны примеры применения КТ в нейробиологии.

Был представлен слепо-спектральный несмешиваемый подход, разработанный недавно в лаборатории профессора Понимаскина и адаптированый к флуоресцентной микроскопии. Видео

скрытьМастер-класс, часть 3 «Применение подходов, основанных на Ферстеровской резонансной передаче энергии (FRET) для анализа белок-белковых взаимодействий и сигнальных каскадов в нервных клетках»

Пространственно-временная локализация молекулярных взаимодействий является ключом к пониманию процессов передачи сигналов, которые координируют функционирование клетки. Как правило, для этих целей разрешения стандартной флуоресцентной микроскопии недостаточно. Последние разработки в области микроскопии сверхвысокого разрешения позволили изучать процессы передачи сигналов, однако непосредственная визуализация белок-белковых взаимодействий оставалась невозможной. Метод FRET-микроскопии позволяет произвести подобную визуализацию. Основные предпосылки для FRET включают (I) перекрытие спектра излучения донора и спектра возбуждения акцептора, (II) благоприятная ориентация их дипольных моментов перехода и (III) непосредственная близость молекул, приводящая к тушению и сенсибилизации донора и акцептора, соответственно (рис. 3).

В третьей части мастер-класса были приведены несколько экспериментальных примеров из результатов, полученных в лаборатории профессора Понимаскина, в которой метод FRET был успешно применен для исследования биологических проблем (рис. 3). Был приведен краткий обзор методов анализа и интерпретации FRET. Кроме того, было проведено обсуждение преимуществ и недостатков описанных в течение трех частей мастер-класса методов. Также в процессе дискуссии отдельно прошло обсуждение сильных и слабых стороны количественного FRET-анализа. Видео

Рис. 3. Ферстеровский Резонансный Перенос Энергии (FRET). (А) Принцип FRET. (В) Применение FRET для анализа олигомеризации серотониновых рецепторов.
скрытьФотоотчёт о проведении лекций-семинаров проф. Писарчика А.Н. с использованием Интернет-технологий

Lecture 1. Complexity in Nature and Engineering

Understanding and predicting how dynamical systems coordinate their behavior in a cooperative manner have been, and still remain, amongst fundamental challenges of modern scientific research. The overwhelming magnitude of these challenges stems from two major issues: the proper dynamics of a solitary system, and the complex way through which different systems interplay to function together and in coordination among them. Although the theory of complex systems is rather young, it presents a great variety of applications. For the moment, there is no unique theory or framework giving a global view of the phenomena involved. Nevertheless, complex systems present common features that can be described by differential equations using various approaches which often are complementary. To avoid the confusion that still surrounds complex systems, in the first part of this course I will define the main concepts which play a key role in studying dynamical systems collective behavior and self-organization, starting from very simple systems and continuing with complex biological systems.

_blank
_blank
_blank

Lecture 2. Biometric Optical Fiber Synaptic Sensors

Understanding neuron connections is a great challenge, which is needed to solve many important problems in neurobiology and neuroengineering for recreation of brain functions and efficient biorobotics. In particular, a design of an optical synapse capable to communicate with neuron spike sequences would be crucial to improve the functionality of neuromimmetic networks. In this lecture I will explain how a biometric fiber synaptic sensor can be implemented to transmit information from one neuron cell to the other by an optical way. The implementation of such a sensor on the base of an erbium-doped fiber laser provides additional advantages in manipulating and controlling the neuron dynamics. Different dynamical regimes, such as fixed points, periodic orbits with different frequency-locking ratios, and chaos can be beneficial in biorobotics, where behavioral flexibility subserved by synaptic connectivity is a challenge.

_blank
_blank
скрытьФотоотчёт о проведении выездного ретрита в университет ПФО Казанский Государственный Университет

В рамках Программы повышения конкурентоспособности был организован выездной ретрит в университет ПФО Казанский Государственный (Федеральный) Университет, где прошло совещание по наиболее удачным практикам Исследовательских школ и преодолению возникающих проблем по реализации планов практик школ (дорожная карта). В совещании приняли участие д.м.н., профессор, академик РАН, Заслуженный деятель науки Республики Татарстан, Заслуженный деятель науки Российской Федерации Никольский Евгений Евгеньевич, заведующий виртуальной лабораторией OpenLab Нейрофармакологии КФУ, д.м.н., профессор, чл.-корр. РАМН Зефиров Андрей Львович, заведующий кафедрой физиологии Казанского медицинского университета, к.б.н., старший научный сотрудник кафедры Нейродинамики и нейробиологии Ведунова Мария Валерьевна, научный сотрудник кафедры Нейродинамики и нейробиологии Митрошина Елена Владимировна, младший научный сотрудник кафедры Нейродинамики и нейробиологии Сахарнова Татьяна Александровна ННГУ.

_blank
_blank
_blank
На совещании были рассмотрены следующие вопросы, имеющие ключевое значение для выполнения программы Повышения конкурентоспособности 5-100:

  1. Образовательная деятельность

    • Подготовка высококвалифицированных специалистов в области нейронауки;

    • Организация международных школ и конференций;

    • Организация мастер-классов, лекций приглашенными учеными на русском и английском языках.

    • Проведение базовых и специальных курсов, лабораторных работ и практических занятий.

  2. Интернационализация образования

    • Разработка курсов на английском языке

  3. Интернет-технологии в образовании

    • Организация и развитие виртуальной лаборатории OpenLab Нейрофармакологии;

    • Организация лекций-семинаров с помощью интернет-технологий.

  4. Научно-исследовательская и инновационная деятельность

    • Современные методы исследований в нейронауке, физиологии, нейродинамике.

скрытьРазработаны новые учебные программы на английском языке



«MATHEMATICAL MODELS OF NEURON-GLIAL SYSTEM» д.ф.-м.н., Казанцева В.Б. (3 зач. ед. – 108 часов)

«EXTRASYNAPTIC SUGNALING MECHANISMS IN THE BRAIN» д.б.н. Семьянова А.С. (2 зач. ед. – 72 часа)

«BIOLOGICAL NEURAL NETWORK» д.б.н. Мухиной И.В. (2 зач. ед. – 72 часа)

«DATA ANALYSIS IN NEUROSCIENCE» к.ф.-м.н., Пимашкина А.С. (1 зач. ед. – 36 часов)

скрытьС 26 по 30 сентября пройдет мастер-класс к.ф.-м.н., проф. Мадридского университета Комплутенсе Макарова В.А. в рамках Программы повышения конкурентоспособности ННГУ



26 сентября в 14.20 - 1 часть мастер-класса "Автономные гуманоидные роботы: Локальные и глобальные модели когнитивной навигации", 1А к., конференц-зал

29 сентября в 15.00 - 2 часть мастер-класса "Биологически-инспирированные нейронные сети: Модели на основе компактного внутреннего представления", 7 к., конференц-зал

30 сентября в 15.00 - 3 часть мастер-класса "Рекурсивно когнитивное поведение роботов", 7 к., конференц-зал

скрытьФОТООТЧЕТ

В рамках Программы повышения конкурентоспособности 5-100 прошел мастер-класс проф. Мадридского университета Комплутенсе, к.ф.-м.н. Макарова Валерия Анатольевича
, состоящий из трех частей. В мастер-классе приняли участие студенты 3,4,5 курсов биологического факультета, студенты ВМК, аспиранты и сотрудники биологического, радиофизического факультетов и факультета ВМК. При прохождении трех частей мастер-класса каждому участнику был выдан сертификат.

Макаров Валерий Анатольевич
Макаров Валерий Анатольевич
скрытьМастер-класс, часть 1 «Автономные гуманоидные роботы: локальные и глобальные модели когнитивной навигации»



В рамках 1 части мастер-класса были рассмотрены следующие вопросы: Даны определения локальным и глобальным алгоритмам, в качестве наглядного примера была рассмотрена модель навигации в социальных средах. Даны определения рекурсии, рекурсивной когниции, когда действия агента (робота) зависит от когнитивного поведения других агентов. Рассмотрены кооперативная (есть возможность движения робота) и некооперативная ситуации (возникновение сплошного препятствия), парадигма сотрудничества. Видео «Движение во встречной толпе» наглядно формирует представление о кооперативных и некооперативных ситуациях.

Были сделаны важные выводы: при кооперативном поведении робот выигрывает во времени и скорости перемещения, кооперация увеличивает безопасность движения. Под безопасностью следует понимать, как близко робот проходит к препятствию. Была показана ситуация, когда сотрудничество социально неприемлемо – вереница пешеходов, перекрывающая движение. Были поставлены важные вопросы: Может ли робот обучаться движению в сложных ситуациях на основе опыта (своего или чужого)? Как обучать движению? Идея построения библиотек компактных внутренних представлений (КВП). Были продемонстрированы алгоритмы локальных моделей, сформулирована теорема об ограниченности когнитивных свойств. Были рассмотрены примеры КВП, экспериментальное исследование КВП, формирование КВП, архитектура робота с КВП (сознательный, подсознательный путь), компактные когнитивные карты. Было показано видео, демонстрирующее движение робота с использованием КВП. Была представлена модель рекуррентной нейронной сети, выражающей запоминание КВП, также показаны алгоритмы обучения, сходимость, ассоциативная память, алгоритмы нейронной сети, создающей КВП. Продемонстрировано видео «Поиск людей»
.

скрытьМастер-класс, часть 2 «Биологически-инспирированные нейронные сети: модели на основе Компактного Внутреннего Представления»



В рамках 2 части мастер-класса были рассмотрены следующие вопросы:

Были продемонстрированы преимущества и недостатки пассивного и активного автоматического передвижения. Преимущества пассивного передвижения: минимальный расход энергии, недостатки – низкая универсальность. Преимущества активного передвижения: универсальность, недостатки – высокий расход энергии. Были наглядно рассмотрены модели построении компактного внутреннего представления на примере теннисиста, бьющего по мячу.

Макаров Валерий Анатольевич

Были поставлены задачи представления статических сред на примере Когнитивных карт. Во время навигации несколько гиппокампальных образований в мозге крысы участвуют в создании когнитивной карты, возникает проблема: что делать с динамическими ситуациями. Была выдвинута гипотеза: Мозг каким-то образом удаляет/сжимает время. Был сформулирован принцип причинности. В качестве прикладных приложений рассмотрено создание манипуляторов (примеры манипулирования в динамической ситуации.

Макаров Валерий Анатольевич

Также обсуждались вопросы построения КВП в нейронном пространстве. Были показаны технические детали, такие как строение нейронной мембраны, модель нейронной мембраны, качественная модель ФитцХью-Нагумо (математическая и физическая модели). Были рассмотрены алгоритмы моделирования нейронной динамики, алгоритмы построения нейронной сети.

Макаров Валерий Анатольевич
скрытьМастер-класс, часть 3 «Рекурсивно когнитивное поведение роботов»



В рамках 3 части мастер-класса были рассмотрены следующие вопросы: Было рассказано о внутреннем представлении и модели внешнего мира. Были введены 5 уровней когнитивного взаимодействия с внешним миром:

Уровень 0 – Статические среды (когнитивные карты)

Уровень 1 – Динамические некогнитивные среды (компактное внутреннее представление (видео),
показана упрощенная сетевая структура, пример генерирования КВП нейронной сетью (также сложные динамические ситуации))

Уровень 2 – Топологически разнообразное взаимодействие (топологически разнообразные траектории)

Макаров Валерий Анатольевич

Уровень 3 – рекурсивное взаимодействие с когнитивными субъектами.

Теория разума (модель психического состояния) это способность воспринимать намерения других людей, что позволяет объяснять и прогнозировать их поведение. Были показаны статистические характеристики КВП 1-го и 2-го порядка рекурсии.

Уровень 4 – Абстрактная когниция.

Были представлены технические детали: Архитектура когнитивной сети, искусственный нейрон, строение персептрона, модель процесса обучения, описание и предсказание траекторий, обучение траекториям, сходимость процесса обучения.

Макаров Валерий Анатольевич

Была предложена модель ассоциативной памяти. Были рассмотрены математические модели обучения и восстановления когнитивных опытов, сходимость процесса обучения, восстановление запомненных когнитивных опытов.