Modeling insect inspired mechanisms of neural and behavioral plasticity

Abstract

This thesis investigates neural activity underlying olfactory processing and associative learning in the insect brain. Chapter 2 presents a simplified version of a model of olfaction in the fly brain, that processes sensory input in order to generate appropriate motor commands that control the activity of a robot. This spiking neural network control architecture is tested in a simple conditioning experiment. Chapter 3 investigates the neural activity in synaptic terminals at the mushroom body input of the honeybee brain. For this, data from a classical conditioning experiment was analyzed. It is shown that individual behavior is correlated with learning-induces changes in neural responses towards rewarded odors. A possible explanation for this is described in detail in chapter 4 in form of a network model of the honeybee brain. Individual stages of olfactory processing are expressed in an abstract computation model, including a hypothesis on neural plasticity that is supported by the results of chapter 3. Subsequently, this hypothesis is evaluated based on a rich collection of data from elemental and non-elemental learning paradigms. Therefore, chapter 4 provides a link between behavior and neurophysiological knowledge about odor processing in the honeybee brain.

Die vorliegende Arbeit untersucht die Verarbeitungsprozesse im Inektenhirn, die der Duftwahrnehmung und dem assoziativen Lernen zugrunde liegen. Kapitel 2 stellt eine vereinfachte Variante eines Modells der Duftverarbeitung im Fliegenhirn dar, welche über die Verarbeitung von sensorischen Daten hin zur Generierung motorischer Befehle die Aktivität eines Roboters steuert. Diese auf einem spikenden neuronalen Netzwerk beruhende Kontrollarchitektur wird im Rahmen eines einfachen Konditionierungsexperiments getestet. In Kapitel 3 wird die neuronale Aktivität an synaptischen Endigungen im Pilzkörpereingang des Bienenhirns untersucht. Hierfür wurden die im Rahmen eines Lernexperiments der klassischen Konditionierung von Bienen gewonnen Daten analysiert. Es wird gezeigt, dass individuelles Tierverhalten mit den lernbedingten Veränderungen in der neuronalen Aktivität hinsichtlich belohnter Düfte korreliert. Eine mögliche Erklärung hierfür wird in Kapitel 4 im Rahmen eines Netzwerkmodells des Bienenhirns detailliert beschrieben. Einzelne Verarbeitungsschritte der Duftwahrnehmung und -verarbeitung werden in einem rechnerbasierten Modell abstrahiert abgebildet und durch die von Kapitel 3 gestützte Hypothese zur neuronalen Plastizität ergänzt. Diese wird anschließend anhand einer Vielzahl von elementaren und nicht-elementaren Lernparadigmen evaluiert. Kapitel 4 stellt somit eine Verbindung zwischen den Verhaltensdaten und den neurophysiologischen Erkenntnissen zur Duftverarbeitung im Bienenhirn her.