TY  - THES
A1  - Prada Salcedo, Juan Pablo
T1  - Image Processing and other bioinformatic tools for Neurobiology
T1  - Bildbearbeitung und andere bioinformatische Werkzeuge für die Neurobiologie
N2  - Neurobiology is widely supported by bioinformatics. Due to the big amount of data generated from the biological side a computational approach is required. This thesis presents four different cases of bioinformatic tools applied to the service of Neurobiology.
The first two tools presented belong to the field of image processing. In the first case, we make use of an algorithm based on the wavelet transformation to assess calcium activity events in cultured neurons. We designed an open source tool to assist neurobiology researchers in the analysis of calcium imaging videos. Such analysis is usually done manually which is time consuming and highly subjective. Our tool speeds up the work and offers the possibility of an unbiased detection of the calcium events. Even more important is that our algorithm not only detects the neuron spiking activity but also local spontaneous activity which is normally discarded because it is considered irrelevant. We showed that this activity is determinant in the calcium dynamics in neurons and it is involved in important functions like signal modulation and memory and learning.
The second project is a segmentation task. In our case we are interested in segmenting the neuron nuclei in electron microscopy images of c.elegans. Marking these structures is necessary in order to reconstruct the connectome of the organism. C.elegans is a great study case due to the simplicity of its nervous system (only 502 neurons). This worm, despite its simplicity has taught us a lot about neuronal mechanisms. There is still a lot of information we can extract from the c.elegans, therein lies the importance of reconstructing its connectome. There is a current version of the c.elegans connectome but it was done by hand and on a single subject which leaves a big room for errors. By automatizing the segmentation of the electron microscopy images we guarantee an unbiased approach and we will be able to verify the connectome on several subjects.
For the third project we moved from image processing applications to biological modeling. Because of the high complexity of even small biological systems it is necessary to analyze them with the help of computational tools. The term in silico was coined to refer to such computational models of biological systems. We designed an in silico model of the TNF (Tumor necrosis factor) ligand and its two principal receptors. This biological system is of high relevance because it is involved in the inflammation process. Inflammation is of most importance as protection mechanism but it can also lead to complicated diseases (e.g. cancer). Chronic inflammation processes can be particularly dangerous in the brain. In order to better understand the dynamics that govern the TNF system we created a model using the BioNetGen language. This is a rule based language that allows one to simulate systems where multiple agents are governed by a single rule. Using our model we characterized the TNF system and hypothesized about the relation of the ligand with each of the two receptors. Our hypotheses can be later used to define drug targets in the system or possible treatments for chronic inflammation or lack of the inflammatory response.
The final project deals with the protein folding problem. In our organism proteins are folded all the time, because only in their folded conformation are proteins capable of doing their job (with some very few exceptions). This folding process presents a great challenge for science because it has been shown to be an NP problem. NP means non deterministic Polynomial time problem. This basically means that this kind of problems cannot be efficiently solved. Nevertheless, somehow the body is capable of folding a protein in just milliseconds. This phenomenon puzzles not only biologists but also mathematicians. In mathematics NP problems have been studied for a long time and it is known that given the solution to one NP problem we could solve many of them (i.e. NP-complete problems). If we manage to understand how nature solves the protein folding problem then we might be able to apply this solution to many other problems. Our research intends to contribute to this discussion. Unfortunately, not to explain how nature solves the protein folding problem, but to explain that it does not solve the problem at all. This seems contradictory since I just mentioned that the body folds proteins all the time, but our hypothesis is that the organisms have learned to solve a simplified version of the NP problem. Nature does not solve the protein folding problem in its full complexity. It simply solves a small instance of the problem. An instance which is as simple as a convex optimization problem. We formulate the protein folding problem as an optimization problem to illustrate our claim and present some toy examples to illustrate the formulation. If our hypothesis is true, it means that protein folding is a simple problem. So we just need to understand and model the conditions of the vicinity inside the cell at the moment the folding process occurs. Once we understand this starting conformation and its influence in the folding process we will be able to design treatments for amyloid diseases such as Alzheimer's and Parkinson's.
In summary this thesis project contributes to the neurobiology research field from four different fronts. Two are practical contributions with immediate benefits, such as the calcium imaging video analysis tool and the TNF in silico model. The neuron nuclei segmentation is a contribution for the near future. A step towards the full annotation of the c.elegans connectome and later for the reconstruction of the connectome of other species. And finally, the protein folding project is a first impulse to change the way we conceive the protein folding process in nature. We try to point future research in a novel direction, where the amino code is not the most relevant characteristic of the process but the conditions within the cell.
N2  - Neurobiologie wird durch Bioinformatik unterstützt, aufgrund der großen Datenmengen, die von biologischer Seite her anfallen, bedarf es eines rechnerischen Ansatzes, um diese Daten sinnvoll zu interpretieren. Im Rahmen der vorliegenden Dissertation werden vier Werkzeuge aus dem Bereich der Bioinformatik für die Anwendung in der Neurobiologie vorgestellt. 
Die ersten beiden Werkzeuge gehören zum Bereich der digitalen Bildverarbeitung. Das erste Werkzeug nutzt einen Algorithmus basierend auf der Wavelet-Transformation, um Calciumaktivität in Neuronenkulturen zu bewerten. Hierzu wurde Open-Source-Software entwickelt, die Neurobiologen bei der Analyse von Videoaufnahmen unterstützt. Diese Analyse wird herkömmlicherweise manuell vorgenommen, sodass der Prozess zeitintensiv und sehr subjektiv ist. Die entwickelte Software beschleunigt den Arbeitsprozess und ermöglicht eine unverzerrte Detektion der Ereignisse in Bezug auf Calcium. Von noch größerer Bedeutsamkeit ist die Tatsache, dass der entwickelte Algorithmus nicht nur neuronale Spiking-Aktivität detektiert, sondern auch lokale Spontanaktivität, die herkömmlicherweise als irrelevant betrachtet und daher verworfen wird. Wir konnten zeigen, dass diese Spontanaktivität hohe Relevanz für die Dynamik von Calcium in den Neuronen besitzt und wahrscheinlich an wichtigen Funktionen beteiligt ist, wie der Signalmodulation, Lernen und Gedächtnis.
Beim zweiten Projekt handelt es sich um eine Segmentierungsaufgabe. Wir sind daran interessiert, die neuronalen Zellkerne in elektromikroskopischen Aufnahmen des C.elegans zu segmentieren. Die Kennzeichnung dieser Struktur ist notwendig, um das Konnektom dieses Organismus zu rekonstruieren. Als Studienobjekt eignet sich C.elegans aufgrund der Simplizität seines Nervensystems (er besteht lediglich aus 502 Neuronen). Trotz der Simplizität des Nervensystems dieses Wurms konnten wichtige Erkenntnisse im Hinblick auf neuronale Mechanismen durch die Untersuchung dieses Modellorganismus gewonnen werden. Daher ist die Bestimmung des Konnektoms bedeutsam. Es existiert bereits eine Version des Konnektoms, doch diese wurde händig für lediglich ein Subjekt rekonstruiert und ist daher möglicherweise fehlerbehaftet. Die automatisierte Segmentierung der elektronenmikroskopischen Aufnahmen ermöglicht einen weniger verzerrten Ansatz, der zudem die Verifizierung an mehreren Subjekten gestattet.
Das dritte Projekt dieser Dissertation ist ein Projekt zur Modellierung und Simulation eines biologischen Systems. Aufgrund der hohen Komplexität selbst kleinster biologischer Systeme ist die computergestützte Analyse notwendig. Der Begriff in silico wurde für die computergestützte Simulation biologischer Systeme geprägt. Wir haben ein in silico Modell des TNF (Tumornekrosefaktor) Ligand und seiner zwei Hauptrezeptoren entwickelt. Dieses biologische System ist von hoher Bedeutsamkeit, da es am Entzündungsprozess beteiligt ist, der höchste Wichtigkeit als Schutzmechanismus hat, aber es kann auch komplizierte Erkrankungen auslösen (beispielsweise Krebs), falls es zu einer chronischen Entzündungsreaktion kommt. Derartige Entzündungsprozesse können besonders gefährlich im Gehirn sein. Das System muss eine schwierige Balance zwischen protektiver Funktion und möglicher Krankheitsursache behalten. Um die Dynamiken besser zu verstehen, die das TNF System leiten, haben wir ein Modell mittels der BioNetGen Sprache erstellt. Diese regelbasierte Sprache ermöglicht es ein System zu simulieren, in dem multiple Agenten geleitet werden von einer Regel. Mithilfe unseres Modells charakterisieren wir das TNF System und stellen Hypothesen über die Beziehung des Liganden mit den beiden Rezeptoren auf. Diese Hypothesen können später genutzt werden, um mögliche Ziele im System für Arzneimittel, mögliche Behandlungen für chronische Entzündungen oder das Fehlen einer Entzündungsreaktion zu bestimmen.
Im abschießenden Projekt wird das Proteinfaltungsproblem behandelt. In unserem Organismus werden ständig Proteine gefaltet, denn nur im gefalteten Zustand können sie ihrer Aufgabe nachkommen (mit sehr wenigen Ausnahmen). Dieser Faltungsprozess stellt eine große Herausforderung für die Wissenschaft dar, weil gezeigt wurde, dass der Faltungsprozess ein NP Problem ist. NP steht dabei für nichtdeterministisch polynomielles Zeitproblem. Dies bedeutet im Grunde, dass es nicht effizient gelöst werden kann. Nichtsdestotrotz ist der Körper in der Lage, ein Protein in Millisekunden zu falten. Dieses Phänomen stellt nicht nur Biologen sondern auch Mathematiker vor Rätsel. In der Mathematik wurde diese Probleme schon lange studiert und es ist bekannt, dass die Kenntnis der Lösung eines NP Problems die Lösung vieler bedeuten würde (insbesondere NP-kompletter Probleme). Daher ist die Idee, dass viele Probleme gelöst werden könnten, durch das Verständnis davon, wie die Natur das Problem löst. Unsere Forschung zielt darauf ab, zu dieser Diskussion beizutragen, allerdings nicht durch die Erklärung davon, wie die Natur das Problem löst, sondern durch die Erklärung, dass die Natur das Problem nicht löst. Dies scheint zunächst widersprüchlich, da der Körper ständig Proteine faltet.  Unsere Hypothese besagt jedoch, dass der Organismus gelernt hat, eine vereinfachte Version des NP Problems zu lösen. Die Natur löst das Problem nicht in seiner vollen Komplexität, sondern nur eine kleine Instanz davon. Eine Instanz, die ein konvexes Optimierungsproblem darstellt. Wir formulieren das Proteinfaltungsproblem als konvexes Optimierungsproblem und zur Illustrierung unserer Behauptung nutzen wir theoretische Beispiele.
Wenn die Hypothese zutrifft, bedeutet dies, dass das Proteinfaltungsproblem ein einfaches ist und wir müssen lediglich die Ausgangskonstellation der Umgebung in der Zelle verstehen und modellieren, in dem Moment in dem die Faltung passiert. Sobald wir die Ausgangskonstellation und den Einfluss auf den Faltungsprozess verstehen, können wir Behandlungen für Amyloid-Krankheiten, wie Alzheimer-Demenz und Morbus Parkinson entwickeln.   

Zusammenfassend trägt die vorliegende Dissertation zu neurobiologischer Forschung durch vier Ansätze bei. Zwei sind praktische Beiträge mit sofortigem Nutzen für die Forschung, dazu zählen das Videoanalyse Tool für Calcium Aufnahmen und das TNF in silico Modell. Die neuronale Zellkernsegmentierung ist ein Beitrag für die nahe Zukunft – ein Schritt zur Vervollständigung des Konnektoms des C.elegans  und langfristig zur Rekonstruktion der Konnektome anderer Spezies. Und schließlich ist das Proteinfaltungsprojekt ein erster Impuls den Proteinfaltungsprozess anders zu denken. Wir versuchen zukünftige Forschung in eine andere Richtung zu lenken, wobei nicht der Aminosäurecode das relevanteste Charakteristikum des Prozesses ist, sondern vielmehr die Bedingungen innerhalb der Zelle.
KW  - Bildverarbeitung
KW  - Neurobiologie
KW  - Model simulation
KW  - Protein folding
KW  - Bioinformatik
KW  - Image Processing
KW  - Simulation
Y1  - 2018
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-157721
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TY  - THES
A1  - Eschbach, Claire
T1  - Classical and operant learning in the larvae of Drosophila melanogaster
T1  - Klassiches und operantes Lernen bei Larven der Drosophila melanogaster
N2  - In dieser Doktorarbeit studiere ich einige psychologische Aspekte im Verhalten der Drosophila, insbesondere von Drosophila Larven. Nach einer Einleitung, in der ich den wissenschaftlichen Kontext darstelle und die Mechanismen der olfaktorischen Wahrnehmung sowie des klassichen und operanten Lernens beschreibe, stelle ich die verschiedenen Experimente meiner Doktorarbeit vor. Wahrnehmung Das zweite Kapitel behandelt die Art, in der adulte Drosophila zwischen Einzeldüften und Duftgemischen generaliseren. Ich habe gefunden, daß die Fliegen eine Mischung aus zwei Düften als gleich verschieden von ihren beiden Elementen wahrnehmen; und daß die Intensität sowie die chemisch-physikalische Natur der Elemente das Ausmass der Generalisierung zwischen der Mischung und ihren beiden Elementen beeinflusst. Diese Entdeckungen sollten für die weitere Forschung anregend sein, wie zum Beispiel zum functional imaging. Gedächtnis Das dritte Kapitel stellt die Etablierung eines neuen Protokolls zur klassischen Konditionierung bei Drosophila Larven dar. Es handelt sich um Experimente, bei denen ein Duft mit einer mechanischen Störung als Strafreiz verknüpft wird. Das Protokoll wird einen Vergleich zwischen zwei Arten vom aversiven Gedächtnissen (Geschmack vs. mechanische Störung als Strafreize) ermöglichen, einschliesslich eines Vergleiches ihrer neurogenetischen Grundlagen; zudem kann nun geforscht werden, ob die jeweiligen Gedächtnisse spezifisch für die Art des verwendeten Strafreizes sind. Selbstgestaltung Das vierte Kapitel umfasst unsere Versuche, operantes Gedächtnis bei Drosophila Larven zu beobachten. Zumindest für die unmittelbar ersten Momente des Tests konnte ich zeigen, dass die Larven ihr Verhalten entsprechend dem Training ausrichten. Dieses Gedächtnis scheint jedoch im Laufe des Tests schnell zu verschwinden. Es ist daher geraten, diese Ergebnisse über operantes Lernen zu wiederholen, eventuell das experimentelle Protokoll zu verbessern, um so eine systematische Analyse der Bedingungen und Mechanismen für das operante Lernen bei der Drosophila Larve zu erlauben. Im fünften Kapitel verwende ich die im Rahmen des vierten Kapitels entwickelten Methoden für eine Analyse der Fortbewegung der Larven. Ich habe insbesondere die Wirkung des pflanzlichen ‚cognitive enhancers’ Rhodiola rosea untersucht, sowie die Auswirkungen von Mutationen in den Genen, welche für Synapsin und SAP47 kodieren; schliesslich habe ich getestet, ob die Geschmacksqualität der Testsituation lokomotorische Parameter verändert. Diese Dissertation erbringt also eine Reihe neuer Aspekte zur Psychologie der Drosophila und wird hoffentlich in diesem Bereich der Forschung neue Wege öffnen.
N2  - In this thesis I studied psychological aspects in the behaviour of Drosophila, and especially Drosophila larvae. After an introduction where I present the general scientific context and describe the mechanisms of olfactory perception as well as of classical and operant conditioning, I present the different experiments that I realised during my PhD. Perception The second chapter deals with the way adult Drosophila generalise between single odours and binary mixtures of odours. I found that flies perceive a mixture of two odours as equally similar to the two elements composing it; and that the intensity as well as the physico-chemical nature of the elements composing a mixture affect the degree of generalisation between this mixture and one of its elements. These findings now call for further investigation on the physiological level, using functional imaging. Memory The third chapter presents a series of experiments in Drosophila larvae in order to define some characteristics of a new protocol for classical aversive learning which involves associating odours with mechanical disturbance as a punishment. The protocol and the first results should open new doors for the study of classical conditioning in Drosophila larvae, by allowing the comparison between two types of aversive memory (gustatory vs. mechanical reinforcement), including a comparison of their neurogenetic bases. It will also allow enquiries into the question whether these respective memories are specific for the kind of reinforcer used. Agency The fourth chapter documents our attempts to establish operant memory in Drosophila larvae. By analysing the first moments of the test, I could reveal that the larvae modified their behaviour according to their previous operant training. However, this memory seems to be quickly extinguished during the course of the test. We now aim at repeating these results and improving the protocol, in order to be able to systematically study the mechanisms allowing and underlying operant learning in Drosophila larvae. In the fifth chapter, I use the methods developed in chapter four for an analysis of larval locomotion. I determine whether larval locomotion in terms of speed or angular speed is affected by a treatment with the “cognitive enhancer” Rhodiola rosea, or by mutations in the Synapsin or SAP47 genes which are involved in the formation of olfactory memory. I also characterize the modifications induced by the presence of gustatory stimuli in the substrate on which the larvae are crawling. This thesis thus brings new elements to the current knowledge of Drosophila
KW  - Lernen
KW  - Taufliege
KW  - Neurobiologie
KW  - Drosophila
KW  - learning
KW  - Drosophila
KW  - neurobiology
KW  - behaviour
Y1  - 2011
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-70583
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TY  - THES
A1  - Hahn, Tim
T1  - Integrating neurobiological markers of depression: an fMRI-based pattern classification approach
T1  - Integration neurobiologischer Marker depressiver Erkrankungen mittels fMRT-basierter Musterklassifikation
N2  - While depressive disorders are, to date, diagnosed based on behavioral symptoms and course of illness, the interest in neurobiological markers of psychiatric disorders has grown substantially in recent years. However, current classification approaches are mainly based on data from a single biomarker, making it difficult to predict diseases such as depression which are characterized by a complex pattern of symptoms. Accordingly, none of the previously investigated single biomarkers has shown sufficient predictive power for practical application. In this work, we therefore propose an algorithm which integrates neuroimaging data associated with multiple, symptom-related neural processes relevant in depression to improve classification accuracy. First, we identified the core-symptoms of depression from standard classification systems. Then, we designed and conducted three experimental paradigms probing psychological processes known to be related to these symptoms using functional Magnetic Resonance Imaging. In order to integrate the resulting 12 high-dimensional biomarkers, we developed a multi-source pattern recognition algorithm based on a combination of Gaussian Process Classifiers and decision trees. Applying this approach to a group of 30 healthy controls and 30 depressive in-patients who were on a variety of medications and displayed varying degrees of symptom-severity allowed for high-accuracy single-subject classification. Specifically, integrating biomarkers yielded an accuracy of 83% while the best of the 12 single biomarkers alone classified a significantly lower number of subjects (72%) correctly. Thus, integrated biomarker-based classification of a heterogeneous, real-life sample resulted in accuracy comparable to the highest ever achieved in previous single biomarker research. Furthermore, investigation of the final prediction model revealed that neural activation during the processing of neutral facial expressions, large rewards, and safety cues is most relevant for over-all classification. We conclude that combining brain activation related to the core-symptoms of depression using the multi-source pattern classification approach developed in this work substantially increases classification accuracy while providing a sparse relational biomarker-model for future prediction.
N2  - Während depressive Erkrankungen bislang größtenteils auf der Basis von Symptomen auf der Verhaltensebene und den jeweiligen Krankheitsverläufen diagnostiziert werden, hat das Interesse an der Verwendung neurobiologischer Marker bei psychischen Erkrankungen in den letzten Jahren stark zugenommen. Da jedoch die momentan verfügbaren Klassifikationsansätze zumeist auf Informationen eines einzelnen Biomarkers beruhen, ist die Vorhersage von auf der Symptomebene so komplexen Erkrankungen wie Depressionen in der Praxis deutlich erschwert. Dementsprechend konnte keiner der einzelnen bisher untersuchten Biomarker eine Vorhersagegüte erreichen, die für die praktische Anwendung eines solchen Ansatzes im klinischen Alltag ausreichend wäre. Vor diesem Hintergrund schlagen wir deshalb zur Verbesserung der Klassifikationsgüte einen Algorithmus vor, der Messdaten vielfältiger depressionsrelevanter neuronaler Prozesse integriert. Zunächst wurden hierzu die Kernsymptome depressiver Erkrankungen aus standardisierten Klassifikationssystemen ermittelt. Anschließend entwickelten wir drei experimentelle Paradigmen, welche die Messung neuronaler Korrelate der mit den depressiven Kernsymptomen assoziierten psychologischen Prozesse mittels funktioneller Kernspintomographie ermöglichen. Um die resultierenden 12 hochdimensionalen Biomarker zu integrieren, entwickelten wir basierend auf der Kombination von Gauß-Prozess Klassifikatoren und Entscheidungsbäumen einen zweistufigen Mustererkennungsalgorithmus für multiple, hochdimensionale Datenquellen. Dieser Ansatz wurde an einer Gruppe von 30 gesunden Probanden und 30 unterschiedlich schwer betroffenen und unterschiedlich medizierten stationären depressiven Patienten evaluiert. Insgesamt ermöglicht der Ansatz eine hohe Klassifikationsgüte auf Einzelfallebene. Insbesondere die Integration der verschiedenen Biomarker führte zu einer Klassifikationsgüte von 83%, wohingegen die alleinige Klassifikationsgüte der 12 einzelnen Biomarker mit bestenfalls 72% deutlich geringer ausfiel. Somit konnte der entwickelte Klassifikationsansatz in einer heterogenen, im Alltag aber typisch anzutreffenden depressiven Patientenstichprobe, eine Klassifikationsgüte erreichen, die mit der bislang bestmöglichen durch einzelne Biomarker erreichten Klassifikationsgüte in selektiven Einzelstichproben vergleichbar ist. Darüber hinaus zeigte die Analyse des empirischen Prädiktionsmodells, dass die Kombination der neuronalen Aktivität während der Verarbeitung von neutralen Gesichtern, großen monetären Belohnungen und Sicherheitssignalen zur optimalen Gesamtklassifikation führt. Zusammenfassend lässt sich schlussfolgern, dass der im Rahmen dieser Arbeit entwickelte, zweistufige Mustererkennungsalgorithmus für multiple, hochdimensionale Datenquellen die Klassifikationsgüte substantiell verbessert und erstmals die Konstruktion eines effizienten relationalen Biomarker-Modells für zukünftige Vorhersagen ermöglicht.
KW  - Patientenklassifikation
KW  - Depression
KW  - Biomarker
KW  - Neurobiologie
KW  - Algorithmus
KW  - Gauss Prozess Klassifikation
KW  - Klassifikations- und Regressionsbaum
KW  - Systematik
KW  - Automatische Klassifikation
KW  - Magnetische Resonanz
KW  - Gaussian Process Classification
Y1  - 2010
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-49962
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TY  - THES
A1  - Ruchty, Markus
T1  - Sensory basis of thermal orientation in leaf-cutting ants
T1  - Sensorische Grundlagen der thermischen Orientierung bei Blattschneiderameisen
N2  - Leaf-cutting ants have a highly developed thermal sense which the insects use to regulate the own body temperature and also to optimize brood and fungus development. Apart from the already described temperature guided behaviors inside the nest it is unknown to what extent the ants may use their thermal sense outside the nest. As part of the present thesis, the question was addressed whether leaf-cutting ants (Atta vollenweideri) are able to learn the position of a warm object as landmark for orientation during foraging. Using absolute conditioning, it was shown that ten training trials are sufficient to elicit the association be-tween food reward and the temperature stimulus. In the test situation (without reward) a significantly higher amount of ants preferred the heated site compared to the unheated con-trol. Importantly, thermal radiation alone was sufficient to establish the learned association and served as orientation cue during the test situation (chapter IV). Based on the experi-mental design used in the previous chapter, the localization of thermosensitive neurons, which detect the underlying thermal stimuli, is restricted to the head or the antennae of the ants. The antennal sensillum coeloconicum is a potential candidate to detect the thermal stimuli during the orientation behavior. In chapter V the sensillum coeloconicum of Atta vollenweideri was investigated concerning its gross morphology, fine-structure and the phy-siology of the associated thermosensitive neuron. The sensillum is predominantly located on the apical antennal segment (antennal tip) where around 12 sensilla are clustered, and it has a peg-in-pit morphology with a double walled, multiporous peg. The sensory peg is deeply embedded in a cuticular pit, connected to the environment only by a tiny aperture. The sen-sillum houses three receptor neurons of which one is thermosensitive whereas the sensory modality of the other two neurons remains to be shown. Upon stimulation with a drop in temperature, the thermosensitve neuron responds with a phasic-tonic increase in neuronal activity (cold-sensitive neuron) and shows rapid adaptation to prolonged stimulation. In ad-dition, it is shown that thermal radiation is an effective stimulus for the thermosensitive neuron. This is the first evidence that sensilla coeloconica play an important role during the thermal orientation behavior described in chapter IV. During the test situation of the classic-al conditioning paradigm, the ants showed rapid antennal movements, indicating that they scan their environment in order to detect the heated object. Rapid antennal movements will result in rapid discontinuities of thermal radiation that re-quire thermosensitive neurons with outstanding sensitivity and high temporal resolution. In Chapter VI the question was addressed whether the thermosensitive neuron of the sensilla coeloconica fulfils these preconditions. Extracellular recordings revealed that the neuron is extremely sensitive to temperature transients and that, due to the response dynamics, an estimated stimulus frequency of up to 5 Hz can be resolved by the neuron. Already a tem-perature increase of only 0.005 °C leads to a pronounced response of the thermosensitive neuron. Through sensory adaptation, the sensitivity to temperature transients is maintained over a wide range of ambient temperatures. The discovered extreme sensitivity, the high temporal resolution and the pronounced adaptation abilities are further evidence support-ing the idea that sensilla coeloconica receive information of the thermal environment, which the ants may use for orientation. In order to understand how the ants use their thermal environment for orientation, it is ne-cessary to know where and how thermal information is processed in their central nervous system. In Chapter VII the question is addressed where in the brain the thermal information, specifically received by the thermosensitive neuron of sensilla coeloconica, is represented. By selectively staining single sensilla coeloconica, the axons of the receptor neurons could be tracked into the antennal lobe of Atta vollenweideri workers. Each of the three axons termi-nated in a single functional unit (glomerulus) of the antennal lobe. Two of the innervated glomeruli were adjacent to each other and are located lateral, while the third one was clear-ly separate and located medial in the antennal lobe. Using two-photon Ca2+ imaging of an-tennal lobe projection neurons, the general representation of thermal information in the antennal lobe was studied. In 11 investigated antennal lobes up to six different glomeruli responded to temperature stimulation in a single specimen. Both, warm- and cold-sensitive glomeruli could be identified. All thermosensitive glomeruli were located in the medial half of the antennal lobe. Based on the correlative evidence of the general representation of thermal information and the results from the single sensilla stainings, it is assumed that thermal information received by sensilla coeloconica is processed in the medial of the three target glomeruli. This part of the thesis shows the important role of the antennal lobe in temperature processing and links one specific thermosensitive neuron to its target region (a single glomerulus). In chapter V it was shown that the sensilla coeloconica are clustered at the antennal tip and have an extraordinary peg-in-pit morphology. In the last chapter of this thesis (Chapter VIII) the question is addressed whether the morphology of the sensilla coeloconica predicts the receptive field of the thermosensitive neuron during the detection of thermal radiation. The sensory pegs of all sensilla coeloconica in the apical cluster have a similar orientation, which was not constraint by the shape of the antennal tip where the cluster is located. This finding indicates that the sensilla coeloconica function as a single unit. Finally the hypothesis was tested whether a single sensillum could be direction sensitive to thermal radiation based on its eye-catching morphology. By stimulating the thermosensitive neuron from various angles around the sensillum this indeed could be shown. This is the last and most significant evi-dence that the sensilla coeloconica may be adapted to detect spatially distributed heated objects in the environment during the thermal landmark orientation of ants.
N2  - Blattschneiderameisen besitzen einen hochgradig entwickelten Temperatursinn, den sie hauptsächlich zur Regulation ihrer Körpertemperatur, aber auch zur Optimierung der Brut- und Pilzentwicklung einsetzen. Abgesehen von temperaturgesteuerten Verhaltensweisen innerhalb des Nests ist nicht bekannt, ob die Tiere ihren Temperatursinn auch außerhalb des Nests einsetzen können. Im ersten Teil der vorliegenden Arbeit wird der Frage nachgegan-gen, ob Blattschneiderameisen (Atta vollenweideri) die Position eines warmen Objektes de-tektieren können und ob sie das Objekt anschließend als erlernte Landmarke zur Orientie-rung während des Furagierens nutzen können. Mit Hilfe eines absoluten Konditionierungs-paradigmas konnte gezeigt werden, dass nach zehn Trainingsdurchläufen die Assoziation zwischen Futter und einem thermischem Stimulus von den Tieren gebildet wird. In der unbe-lohnten Testsituation entscheiden sich die signifikant höhere Anzahl der Tiere für die er-wärmte Seite. Alleine die thermische Strahlung des erwärmten Körpers ist bereits ausrei-chend, um die Assoziation zu bilden und während des Tests als Orientierungssignal zu dienen (Kapitel IV). Durch die Art und Weise der Durchführung des Experiments im vorangegangenen Kapitel, konnte der Ort, an dem sich die nötigen thermosensitiven Neurone befinden, auf den Kopf bzw. die Antennen der Tiere beschränkt werden. Aufgrund ihrer Position auf den Antennen gelten die Sensilla coeloconica als potentielle Kandidaten für die Detektion der notwendigen Stimuli während des thermischen Orientierungsverhaltens. In Kapitel V dieser Arbeit wird das Sensillum coeloconicum in Bezug auf seine Morphologie, seine Ultrastruktur und die Physiologie des assoziierten thermosensitiven Neurons untersucht. Sensilla coeloconica be-finden sich hauptsächlich auf dem letzen Antennensegment, der Antennenspitze, in einer Gruppe von bis zu 12 einzelnen Sensillen. Morphologisch kann das Sensillum als Grubensensillum klassifiziert werden und es enthält einem doppelwandigen Zapfen, der von zahlreichen Poren durchzogen ist. Der Zapfen ist tief in eine kutikuläre Grube eingelassen und nur über eine winzige Apertur mit der Umwelt verbunden. Das Sensillum beherbergt drei Rezeptorneurone, von denen eines thermosensitiv ist, während die sensorische Modali-tät der anderen beiden Neurone bis auf weiteres unklar ist. Als Antwort auf eine Abnahme in der Stimulustemperatur generiert das thermosensitive Neuron eine phasisch-tonische Erhö-hung der neuronalen Aktivität (kältesensitives Neuron) und adaptiert sehr schnell an anhaltende Stimulationen. Zusätzlich kann gezeigt werden, dass thermische Strahlung ein wirksa-mer Stimulus für das thermosensitive Neuron ist. Die Ergebnisse dieser Untersuchungen sind ein erster Hinweis darauf, dass die Sensilla coeloconica eine wichtige Rolle während des thermischen Orientierungsverhaltens spielen. Bei der klassischen Konditionierung wurden schnelle Antennenbewegungen bei den Ameisen festgestellt, die sich in der Testsituation zwischen dem warmen Objekt und dem Kontrollob-jekt entscheiden mussten. Diese schnellen Bewegungen könnten bedeuten, dass die Tiere Ihre Umgebung nach dem konditionierten warmen Objekt absuchen. Solche schnellen An-tennenbewegungen führen zu schnellen Temperaturänderungen und die Detektion dieser Stimuli setzt thermosensitive Neurone mit besonderer Sensitivität und erhöhtem zeitlichen Auflösungsvermögen voraus. In Kapitel VI wird untersucht, ob das thermosensitive Neuron der Sensilla coeloconica diese Voraussetzungen erfüllt. Extrazelluläre Ableitungen zeigen, dass das Neuron extrem sensitiv auf Temperaturänderungen reagiert und dass aufgrund der Antwortdynamik Stimulationsfrequenzen von bis zu fünf Hertz aufgelöst werden können. Schon eine Temperaturänderung von 0.005 °C führt zu einer ausgeprägten Antwort des thermosensitiven Neurons. Durch sensorische Adaption bleibt diese erhöhte Sensitivität über einen großen Umgebungstemperaturbereich erhalten. Die außergewöhnliche Sensitivi-tät, die hohe zeitliche Auflösung sowie die Adaptionsfähigkeit des thermosensitiven Neurons sind weitere Hinweise darauf, dass die Sensilla coeloconica in der Lage sind Stimuli zu rezi-pieren, welche zur thermischen Orientierung genutzt werden könnten. Um zu verstehen, wie sich die Tiere anhand ihrer thermischen Umwelt orientieren, ist es nötig zu wissen, wo im Zentralnervensystem die thermische Information prozessiert wird. In Kapitel VII wird analysiert, in welchem Bereich des Gehirns die thermische Information der Sensilla coeloconica repräsentiert ist. Mittels selektiver Färbung einzelner Sensilla coeloconica können die Axone der Rezeptorneurone im Gehirn verfolgt werden. Jedes der drei Axone endet in jeweils einer funktionellen Einheit (Glomerulus) im Antennallobus. Zwei der innervierten Glomeruli sind direkt benachbart und liegen im lateralen Teil des Antennallobus während der dritte Glomerulus im medialen Bereich zu finden ist. Mit Hilfe von zwei-Photonen Ca2+ Imaging der Projektionsneurone wurde die Repräsentation von thermischer Information im Antennallobus untersucht. In 11 untersuchten Antennalloben antworten bis zu sechs einzelne Glomeruli auf die Temperaturstimulation. Sowohl warm- als auch kalt-sensitive Glomeruli konnten identifiziert werden. Alle thermosensitiven Glomeruli tende Stimulationen. Zusätzlich kann gezeigt werden, dass thermische Strahlung ein wirksa-mer Stimulus für das thermosensitive Neuron ist. Die Ergebnisse dieser Untersuchungen sind ein erster Hinweis darauf, dass die Sensilla coeloconica eine wichtige Rolle während des thermischen Orientierungsverhaltens spielen. Bei der klassischen Konditionierung wurden schnelle Antennenbewegungen bei den Ameisen festgestellt, die sich in der Testsituation zwischen dem warmen Objekt und dem Kontrollob-jekt entscheiden mussten. Diese schnellen Bewegungen könnten bedeuten, dass die Tiere Ihre Umgebung nach dem konditionierten warmen Objekt absuchen. Solche schnellen An-tennenbewegungen führen zu schnellen Temperaturänderungen und die Detektion dieser Stimuli setzt thermosensitive Neurone mit besonderer Sensitivität und erhöhtem zeitlichen Auflösungsvermögen voraus. In Kapitel VI wird untersucht, ob das thermosensitive Neuron der Sensilla coeloconica diese Voraussetzungen erfüllt. Extrazelluläre Ableitungen zeigen, dass das Neuron extrem sensitiv auf Temperaturänderungen reagiert und dass aufgrund der Antwortdynamik Stimulationsfrequenzen von bis zu fünf Hertz aufgelöst werden können. Schon eine Temperaturänderung von 0.005 °C führt zu einer ausgeprägten Antwort des thermosensitiven Neurons. Durch sensorische Adaption bleibt diese erhöhte Sensitivität über einen großen Umgebungstemperaturbereich erhalten. Die außergewöhnliche Sensitivi-tät, die hohe zeitliche Auflösung sowie die Adaptionsfähigkeit des thermosensitiven Neurons sind weitere Hinweise darauf, dass die Sensilla coeloconica in der Lage sind Stimuli zu rezipieren, welche zur thermischen Orientierung genutzt werden könnten.
KW  - Neurobiologie
KW  - Temperatur
KW  - Orientierung
KW  - Neurobiologie
KW  - soziale Insekten
KW  - Elektrophysiologie
KW  - Infrared radiation
KW  - thermal orientation
KW  - social insects
KW  - imaging
KW  - neurobiology
Y1  - 2010
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-48906
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