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Item Criticalidade, computação e avalanches em dinâmica neural(2017-05-16) Maia, Leonardo PauloA hipótese de "computação à beira do caos'', pela qual sistemas em estados críticos naturalmente apresentariam capacidade computacional ótima, sofreu severas críticas quando foi elaborada na virada da década de 1980 para a de 1990. No entanto, estudos recentes ligados a estudos empíricos em Neurociência e a modelos de redes neurais recorrentes vêm dando novo suporte científico àquela proposta. Este projeto descreve diversas propostas de pesquisa relacionadas à caracterização da capacidade de processamento de informação de modelos teóricos concebidos para explicar o comportamento crítico empiricamente observado em amostras de tecido cortical tanto in vitro quanto in vivo. Especificamente, multieletrodos dispostos ao longo da extensão daqueles sistemas revelam que os padrões de atividade neuronal têm a forma de leis de potência tanto para a distribuição da extensão quanto para a da duração dessas avalanches neuronais.A perspectiva teórica dominante na interpretação desses resultados tem sido a da criticalidade auto-organizada. Porém, há modelos estocásticos de disparo de neurônios que parecem exibir o comportamento crítico daquelas avalanches, muito embora não apresentem nenhum aspecto crítico em suas dinâmicas. Este projeto propõe a investigação da capacidade computacional de modelos de criticalidade auto-organizada concebidos para descrever as avalanches neuronais [Nature Phys. 3, 857 (2007), Nature Phys. 6, 801 (2010)], de um modelo mínimo que exibe conjuntamente as criticalidades dinâmica e estatística [Phys. Rev. Lett. 102, 258102 (2009)] e a investigação da capacidade computacional de diversos modelos estocásticos de disparo de neurônios não críticos, como o da proposta por Benayoun e colaboradores em [PLoS Comput. Biol. 6:e1000846 (2010)]. Entre outras coisas, espera-se que essa investigação possa fornecer indícios se a noção de computação à beira do caos pode ser relevante para a compreensão do comportamento crítico nas avalanches.Além disso, como questionamentos acerca da relevância da criticalidade auto-organizada para as avalanches neuronais têm se tornado cada vez mais constantes, pretende-se investigar a adequação desse formalismo como fundamento teórico do modelo proposto em [Nat. Phys. 6, 801 (2010)] para descrever conjuntamente as avalanches neuronais e a alternância up-down em regiões do córtex cerebral e também se propõe a investigação da capacidade dos modelos estocásticos de disparo de neurônios em explicar a fenomenologia crítica das avalanches.Item Dinâmica adaptativa, genealogias e testes estatísticos de neutralidade em evolução molecular(2007-09-21) Maia, Leonardo PauloEsta tese aborda diversos temas em evolução molecular, usando extensivamente o formalismo de funções geratrizes para obter resultados analíticos sempre que possível. Em primeiro lugar, apresenta-se a solução exata para o comportamento dinâmico de uma população infinita de seqüências infinitamente longas (não há mutações reversas) evoluindo sob a ação de mutações deletérias em um relevo adaptativo multiplicativo ou truncado. Além disso, foi estudado o comportamento de uma população submetida a sucessivas diluições de intensidades arbitrárias, como ocorre em alguns protocolos de evolução experimental. Foram obtidas expressões matemáticas que, em princípio, podem ser úteis na caracterização de populações reais de microorganismos. Demonstrou-se também que um processo estocástico de ramificação multidimensional generalizado é uma excelente ferramenta para analisar numericamente os efeitos da degeneração mutacional (especificamente, de um fenômeno denominado catraca de Muller) em populações sob variadas condições de crescimento exponencial. Finalmente, simulações foram extensivamente utilizadas para analisar a história evolutiva de populações finitas e averiguar a possibilidade de certas grandezas, como certas medidas da topologia de árvores genealógicas, serem empregadas na elaboração de testes estatísticos capazes de detectar as marcas deixadas pela seleção natural.