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Spuren des Lernens in den Netzwerken des Gehirns | Max-Planck-Gesellschaft

https://www.mpg.de/16812111/brain_jb_2020?c=151405

Die Gehirne von Säugetieren, mit ihrer unvergleichbar großen Zahl von Nervenzellen und einer extremen Dichte an Kommunikation, sind die komplexesten bekannten Netzwerke. Seit mehr als hundert Jahren gibt es Methoden zur teilweisen Analyse dieser Netzwerke. Lokal komplette Verschaltungskarten neuronaler Netzwerke im Säugetierhirn zu erlangen, ist jedoch erst seit wenigen Jahren möglich. Unserem Forscherteam ist es nun gelungen, Hirngewebe aus dem Säugetiergehirn zu kartieren und auf Spuren von vorangegangenen Lernvorgängen zu analysieren.
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Identifizierung des dynamischen Bindens von Transkriptionsfaktoren mittels ATAC-seq footprinting | Max-Planck-Gesellschaft

https://www.mpg.de/16660603/mpihlr_jb_2020?c=119452

Transkriptionsfaktoren sind Schlüsselregulatoren für komplexe genetische Programme wie Zellreifung, Differenzierung oder Proliferation. Aufgrund ihrer zentralen Rolle ist die Identifizierung ihrer Bindungsstellen an der DNA entscheidend, um Anpassungen bei Zellen zu verstehen und vorauszusehen. Wir haben eine neue computergestützte Methode entwickelt, die anzeigt, welche Transkriptionsfaktoren aktiv sind und welche Gene sie aktivieren. Mit diesem Ansatz wollen wir künftig die Dynamik und Netzwerke von Transkriptionsfaktoren besser entschlüsseln können.
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