Карсен Стрингер - Carsen Stringer - Wikipedia
Эта статья может чрезмерно полагаться на источники слишком тесно связан с предметом, потенциально препятствуя публикации статьи проверяемый и нейтральный.Май 2020 г.) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения) ( |
Карсен Стрингер американский компьютерный нейробиолог и руководитель группы в Медицинский институт Говарда Хьюза Исследовательский кампус Janelia. Стрингер использует машинное обучение и глубокие нейронные сети для визуализации крупномасштабных нейронных записей, а затем исследования нейронных вычислений, которые вызывают визуальную обработку у мышей. Стрингер также разработал несколько новых программных пакетов, которые позволяют производить сегментацию клеток и надежный анализ нейронных записей и поведения мыши.
Карсен Стрингер | |
---|---|
Национальность | Американец |
Альма-матер | Питтсбургский университет Университетский колледж Лондона |
Известен | Программное обеспечение для анализа изображений кальция Suite2p |
Награды | Награда Калвера за высокие достижения в математике, Питер Ф.М. Премия Келера за академические достижения в области физики |
Научная карьера | |
Поля | Вычислительная неврология |
Учреждения | Исследовательский кампус Janelia |
ранняя жизнь и образование
В 2009 году Стрингер получила степень бакалавра прикладной математики и физики в Питтсбургский университет.[1] Под руководством Джонатана Рубина она работала над созданием протезов, основанных на пассивной динамической ходьбе.[1] Она также научилась применять математические принципы для моделирования динамики биологического равновесия.[2] Затем Стрингер перешел на объединенное Королевство в 2013 году для обучения в аспирантуре Университетский колледж Лондона.[1] В UCL Стрингер в отделении вычислительной нейробиологии Гэтсби под руководством Кеннет Д. Харрис.[1] Стрингер объединила свой опыт математического моделирования со своими навыками и знаниями в области нейробиологии, чтобы изучить, как записи нескольких нейронов могут быть использованы для понимания динамики популяции, которая отражает внутреннее состояние и представления внешних стимулов в мозге.[3] Ее записи проводились в зрительной коре головного мозга грызунов, и она использовала различные методы машинного обучения и уменьшения размерности, чтобы исследовать механизмы сетевого уровня, которые вызывают нейронную динамику.[4] Стрингер также помог разработать программное обеспечение Suite2p, которое произвело революцию в возможности обработки видео и компьютерного анализа видеозаписей, полученных при визуализации кальция in vivo.[5]
Карьера и исследования
После получения степени доктора философии в 2018 году Стрингер начала свою постдокторскую работу в Исследовательском кампусе Джанелии в Медицинском институте Говарда Хьюза.[1] Она работала под наставничеством Мариус Пачитариу и Карел Свбода для разработки новых способов применения инструментов глубокого обучения для сегментации объектов, анализа изображений и извлечения вычислительных принципов из крупномасштабных нейронных записей.[6]
Стрингер в настоящее время является руководителем группы в Janelia и возглавляет Stringer Lab.[7] Ее команда разрабатывает инструменты машинного обучения для нейробиологов, а Стрингер через частые семинары обучает коллег-ученых тому, как применять эти инструменты в своих лабораториях.[8] Stringer Lab также стремится подогнать основанные на биологии глубинные сетевые модели к данным нейронной активности, собранным из зрительной коры, чтобы лучше понять кодирование стимулов в зрительной коре.[6] Посредством крупномасштабных нейронных записей они обнаружили, что нейронные реакции на визуальные стимулы являются многомерными, и они постоянно изобретают новые способы извлечения структуры и понимания из этих данных с помощью улучшенного программного обеспечения для визуализации.[7] Одна из целей Stringer Lab - понять, как сложное поведение и сенсорная информация кодируются в мозгу, чтобы стимулировать принятие решений.[7]
Принципы сенсорного кодирования
Во время своей дипломной работы Стрингер использовала крупномасштабные нейронные записи, чтобы исследовать механизмы сетевого уровня, которые управляют внутренней корковой динамикой.[4] Поскольку на сенсорное кодирование в коре головного мозга могут влиять корреляции шума из внутренней динамики популяции, Стрингер создал модель, которая генерировала внутреннюю коррелированную изменчивость, чтобы исследовать, что может лежать в основе изменчивости этой корковой динамики.[4] Она обнаружила, что сила подавления обратной связи в модели, по-видимому, лежит в основе изменчивости, а в нейронных данных предполагаемые тормозящие нейроны казались более активными в периоды со слабой корреляцией шума.[4] Результаты Стрингер подтвердили ее сетевую модель на предмет внутренне генерируемой изменчивости и подчеркнули влияние ингибирования на модуляцию корреляций шума.[4]
Инструменты анализа данных
В 2017 году Стрингер и ее коллеги разработали Suite2p, конвейер анализа изображений кальция, который регистрирует фильмы, обнаруживает активные клетки, извлекает следы кальция и определяет время всплесков.[5] Он имеет низкую вычислительную нагрузку и может работать в Python и Matlab для обнаружения более 10 000 ячеек.[5] Этот инструмент сейчас широко используется в неврологии для анализа данных визуализации кальция.[5]
Еще одна программа, созданная Стрингер и ее коллегами, - это Cellpose, метод сегментации на основе глубокого обучения, который позволяет исследователям сегментировать и идентифицировать тела, мембраны и ядра клеток на микроскопических изображениях.[9] Стрингер и ее команда часто переобучают модель с использованием изображений, предоставленных пользователем, что постоянно улучшает инструмент, позволяя беспристрастно и эффективно обнаруживать клеточные объекты.[9]
Стрингер также недавно разработал и внедрил программное обеспечение для анализа поведения под названием Facemap, которое, по сути, представляет собой набор инструментов с графический интерфейс пользователя что позволяет автоматизировать определение орофациального поведения мышей.[10] С помощью этого инструмента Стрингер исследовал, действительно ли нейронный «шум», о котором сообщалось во время предъявления стимула, обусловлен поведением, в отличие от кодирования предыдущего сенсорного опыта.[11] Контролируя выражения лиц у мышей и извлекая их с помощью Facemap, Стрингер обнаружил, что треть активности популяции в зрительной коре головного мозга можно предсказать с помощью многомерной модели лицевых образов мыши.[11] В целом ее эксперименты показали, что поведенческое состояние широко закодировано почти во всех нейронных популяциях переднего мозга, и подчеркивает тот факт, что нервная активность, которая когда-то считалась шумом, может быть информацией о поведенческом состоянии.[11]
Стрингер также разработал алгоритм нелинейного встраивания для многомерный данные под названием Rastermap.[12] Этот инструмент позволяет визуализировать данные большого размера.[13] Он сортирует нейронные пики или кальциевые сигналы и ранжирует их по сходству, чтобы обеспечить визуализацию в графическом пользовательском интерфейсе.[13]
Оптимизация анализа изображений кальция
Визуализация кальция - мощный инструмент нейробиологии, и Стрингер стремится изучить способы повышения его полезности за счет оптимизации конвейера анализа. Стрингер предоставил в этой области важные знания для повышения полезности и мощности данных визуализации кальция.[14] Она помогла выяснить, что неотрицательная деконволюция (NND) была лучшим подходом для определения времени спайков по данным визуализации кальция.[14] Кроме того, метод NND оказался более быстрым и менее предвзятым, чем альтернативные контролируемые методы.[14] Стрингер более глубоко погрузилась во все вычислительные недостатки конвейера обработки данных для визуализации кальция (регистрация движения, извлечение ROI, деконволюция всплесков и контроль качества) и предложила вычислительные решения этих уникальных проблем, возникающих при анализе изображений кальция.[15] Ее работа имеет решающее значение, поскольку она проливает свет на то, как анализ изображений кальция может приводить к ошибкам, приводящим к неточным научным интерпретациям.[15]
Награды и отличия
- 2009–2013 Стипендия канцлера Питтсбургского университета[6]
- 2012 Питер Ф. Премия Келера за академические достижения в области физики[6]
- Премия Калвера 2012 года за высокие достижения в математике[6]
- 2013 NSF-GRFP[6]
Выберите публикации
- Stringer, C., Pachitariu, M., Steinmetz, N. et al. Высокомерная геометрия популяционных ответов в зрительной коре. Nature 571, 361–365 (2019). https://doi.org/10.1038/s41586-019-1346-5[16]
- Спонтанное поведение стимулирует многомерную активность мозга. КАРСЕН СТРИНГЕР, МАРИУС ПАЧИТАРИУ, НИКОЛАС ШТЕЙНМЕЦ, ЧАРУ БАЙ РЕДДИ, МАТТЕО КАРАНДИНИ, КЕННЕТ Д. ХАРРИС. НАУКА19 АПРЕЛЯ 2019[11]
- Вычислительная обработка нейронных записей по данным визуализации кальция. Карсен Стрингер и Мариус Пачитариу. 2019. Current Opinion in Neurobiology 2019, 55: 22–31.[15]
- Устойчивость спайковой деконволюции для нейронной визуализации кальция. Мариус Пачитариу, Карсен Стрингер, Кеннет Д. Харрис. Journal of Neuroscience 12 сентября 2018 г., 38 (37) 7976-7985; DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.3339-17.2018[14]
- Suite2p: более 10 000 нейронов при стандартной двухфотонной микроскопии. Мариус Пачитариу, Карсен Стрингер, Марио Дипоппа, Сильвия Шредер, Л. Федерико Росси, Генри Далглиш, Маттео Карандини, Кеннет Д. Харрис. bioRxiv 061507; DOI: https://doi.org/10.1101/061507[5]
- Карсен Стрингер, Мариус Пачитариу, Николас Стейнмец, Майкл Окун, Питер Барто, Кеннет Д. Харрис, Маниш Сахани, Николас А. Лесика. Тормозящий контроль коррелированной внутренней изменчивости в корковых сетях. eLife 2016. 10.7554 / eLife.19695.[4]
Рекомендации
- ^ а б c d е "Карсен Стрингер, доктор философии (26.02.2020)". Получено 2020-05-18.
- ^ Суарес, Эрнесто; Леттьери, Стивен; Zwier, Matthew C .; Стрингер, Карсен А .; Субраманиан, Сундар Раман; Чонг, Лиллиан Т .; Цукерман, Дэниел М. (2014-07-08). «Одновременное вычисление динамической информации и информации о равновесии с использованием взвешенного ансамбля траекторий». Журнал химической теории и вычислений. 10 (7): 2658–2667. Дои:10.1021 / ct401065r. ISSN 1549-9618. ЧВК 4168800. PMID 25246856.
- ^ Стрингер, Карсен (28 января 2018 г.). Обнаружение структуры в многонейронных записях с помощью сетевого моделирования (Докторская диссертация). UCL (Университетский колледж Лондона).
- ^ а б c d е ж Стрингер, Карсен; Пачитариу, Мариус; Стейнмец, Николай А; Окунь, Майкл; Барто, Питер; Харрис, Кеннет Д.; Сахани, Маниш; Лесика, Николай А (02.12.2016). Салинас, Эмилио (ред.). «Тормозящий контроль коррелированной внутренней изменчивости в корковых сетях». eLife. 5: e19695. Дои:10.7554 / eLife.19695. ISSN 2050-084X. ЧВК 5142814. PMID 27926356.
- ^ а б c d е Пачитариу, Мариус; Стрингер, Карсен; Дипоппа, Марио; Шредер, Сильвия; Росси, Л. Федерико; Далглиш, Генри; Карандини, Маттео; Харрис, Кеннет Д. (20.07.2017). «Suite2p: более 10 000 нейронов с помощью стандартной двухфотонной микроскопии». bioRxiv: 061507. Дои:10.1101/061507. S2CID 63113623.
- ^ а б c d е ж "карсен стрингер". www.gatsby.ucl.ac.uk. Получено 2020-05-18.
- ^ а б c "Stringer Lab | Исследовательский городок Джанелии". www.janelia.org. Получено 2020-05-18.
- ^ «Обучение использованию Suite2p и Kilosort2 | Исследовательский кампус Janelia». www.janelia.org. Получено 2020-05-18.
- ^ а б Стрингер, Карсен; Ван, Тим; Михалос, Михалис; Пачитариу, Мариус (01.04.2020). «Cellpose: универсальный алгоритм клеточной сегментации». bioRxiv: 2020.02.02.931238. Дои:10.1101/2020.02.02.931238. S2CID 212408681.
- ^ MouseLand / карта лица, MouseLand, 2020-05-16, получено 2020-05-18
- ^ а б c d Стрингер, Карсен; Пачитариу, Мариус; Стейнмец, Николай; Редди, Чару Бай; Карандини, Маттео; Харрис, Кеннет Д. (19 апреля 2019 г.). «Спонтанное поведение стимулирует многомерную деятельность всего мозга». Наука. 364 (6437): eaav7893. Дои:10.1126 / science.aav7893. ISSN 0036-8075. ЧВК 6525101. PMID 31000656.
- ^ MouseLand / растровая карта, MouseLand, 2020-05-14, получено 2020-05-18
- ^ а б «RasterMap выпущен как пакет Python». Форум сообщества Allen Brain Map. 2018-09-07. Получено 2020-05-18.
- ^ а б c d Пачитариу, Мариус; Стрингер, Карсен; Харрис, Кеннет Д. (12 сентября 2018 г.). «Надежность спайковой деконволюции для нейронной визуализации кальция». Журнал неврологии. 38 (37): 7976–7985. Дои:10.1523 / JNEUROSCI.3339-17.2018. ISSN 0270-6474. ЧВК 6136155. PMID 30082416.
- ^ а б c Стрингер, Карсен; Пачитариу, Мариус (01.04.2019). «Вычислительная обработка нейронных записей по данным визуализации кальция». Текущее мнение в нейробиологии. Машинное обучение, большие данные и нейробиология. 55: 22–31. Дои:10.1016 / j.conb.2018.11.005. ISSN 0959-4388. PMID 30530255.
- ^ Стрингер, Карсен; Пачитариу, Мариус; Стейнмец, Николай; Карандини, Маттео; Харрис, Кеннет Д. (июль 2019 г.). «Высокомерная геометрия популяционных ответов в зрительной коре». Природа. 571 (7765): 361–365. Дои:10.1038 / s41586-019-1346-5. ISSN 1476-4687. ЧВК 6642054. PMID 31243367.
Эта статья требует дополнительных или более конкретных категории.Май 2020 г.) ( |