Mice interbrain analysis : automatic data reconstruction, selection and mathematical modelling

The role of mathematics in the world of neuroscience has become fundamental in the recent years. Through its universal language, it can help understand emergent complex dynamics and phenomena that happen in the brain, drawing logical causal inferences between interacting components. There is a continuing explosion of data in neuroscience, and these information need to be processed and analysed. This thesis project is, indeed, the result of the application of mathematical concepts and techniques to the world of Neuroscience, through a collaboration between Politecnico di Milano and the Italian Institute of Technology (IIT), in particular with the research group Genetics of Cognition. The major parts of the project are: ➢ Reconstruction and selection of spatial data ➢ Data analysis of the emotion discrimination task, in which the behaviour of three mice has been analysed ➢ Neuronal circuit mathematical modeling The first type of data that this thesis has dealt with are coordinates in time of different body parts of mice: these data were collected from the software DeepLabCut and they have been elaborated and completed since some values were wrong or missing. The second type are neural activity data displayed in mice in terms of calcium ion Ca2+ intracellular concentration; they were recorded by the software Inscopix, which made it possible to see the signal of a single neuron in time. The signal of Ca2+ is characterized by fast spikes, in accordance with these the neuron has been defined as active. Data analyses were conducted on these data and significant correlation between behaviour and brain activity has been found, hinting at the synchronization between the two brains. Finally the connection among neurons has been modelled through electric circuits to predict neural activity patterns in pairs and triplets of neurons, and validation with real world data proved the effectiveness of the proposed model.

Il ruolo della matematica nel mondo delle neuroscienze è diventato fondamentale negli ultimi anni. Attraverso il suo linguaggio universale, può aiutare a capire le dinamiche e i fenomeni complessi che si verificano nel cervello, traendo conclusioni logiche e causali. Vi è una continua esplosione di dati nelle neuroscienze, e queste informazioni devono essere elaborate e analizzate. Questo progetto di tesi è, infatti, il risultato dell’applicazione di concetti e tecniche matematiche al mondo delle Neuroscienze, reso possibile attraverso una collaborazione tra il Politecnico di Milano e l’Istituto Italiano di Tecnologia (IIT),in particolare con il gruppo di ricerca Genetica della Cognizione. Le parti principali del progetto sono: ➢ Ricostruzione e selezione di dati riguardanti la posizione ➢ Analisi dati del task riguardante la discriminazione dovuta alle emozioni, dove viene analizzato il comportamento di tre topi ➢ Modellazione matematica di un circuito neuronale Il primo tipo di dati che questa tesi ha trattato sono le coordinate nel tempo di diverse parti del corpo dei topi: questi dati sono stati raccolti dal software DeepLabCut e sono stati elaborati e completati poiché alcuni valori erano errati o mancanti. Il secondo tipo sono i dati di attività neuronale visualizzati nel topo in termini di concentrazione intracellulare dello ione calcio Ca2+; sono stati raccolti dal software Inscopix, che ha permesso di registrare nel tempo il segnale di un singolo neurone. Il segnale del Ca2+ è caratterizzato da picchi veloci, e in corrispondenza di questi il neurone è stato definito attivo. Questi dati sono stati analizzati ed è stata trovata una correlatione significativa tra il comportamento e l’attività neuronale del cervello, indicando, in particolare, una sincronizzazione fra i due cervelli. Infine, è stata modellata la connessione tra i neuroni attraverso circuiti elettrici per prevedere modelli di attività neurale in coppie e triplette di neuroni, e la validazione con dati reali ha dimostrato l’efficacia del modello proposto.