Connectivity and Sequences in the Zebrafish brain

Abstract

Nevral aktivitet i hjernen til zebrafisken er et biologisk system som er svært vanskelig å måle med høy grad av evnen for å reprodusere resultater. Dette er fordi stimuleringen av de ulike delene i hjernen kan variere i stor grad, noe som øker graden av kompleksitet i problemet som skal løses. Defor var motivasjonen ved dette eksperimentet å stimulere zebrafisk-hjernen med samme stimuli over tid for å finne muligheten for å reprodusere resultater for nevral aktivitet mellom ulike forsøk.

I denne masteroppgaven har nevral aktivitet og parvis kobling i zebrafiskhjernen blitt studert gjennom eksperimenter med kalsiumavbildning. Målet var å studere hjernens aktivitet for å oppdage sekvenser, koblinger mellom nevroner, samt evnen for reproduksjon for målinger av nevral aktivitet over tid. Evnen for reproduksjon ble studert gjennom å bruke k-means gruppering, sannsynlighet for parvis kobling og hovedkomponentanalyse med kryssvalidering, som viste at responsen i den nevrale aktivitet ved stimuli ble svekket gjennom forsøkene. Dette korresponderte i en kryssvalidering med en stor feilmargin og viste at den overordnede nevrale aktiviteten var mettet. Likevel, gjennom statistisk analyse, kunne mønstre bli gjenkjent og den overordnede overføringen av signaler ble identifisert.

The neural activity in the zebrafish brain is a biological system that is hard to measure with a high degree of reproducibility. This is because stimulation of the different parts of the brain can vary which greatly increases the complexity of the problem at hand. Hence, the main goal for this experiment was therefore to stimulate the fish brain with the same stimulus to find reproducibility of neural activity across trials.

In this master thesis, the neural activity and pairwise connections in the zebra fish brain has been studied through experiments of calcium imaging. The goal was to study the brains activity in order to discover pathways, sequences and pairwise connections between neurons, as well as the reproducibility of the measures of neural activity over time. The reproducibility was investigated using k-means clustering, probability of pairwise connections and principal component analysis with cross-validation, which showed that the response in the neural activity when stimulated across trials attenuated. This corresponded with a cross-validation with a large error, and showed that the overall neural activity changed across trials. However, through the statistical analysis, patterns were recognized, the overall transmission of signals could be identified, and sequences where found across trials.