Connectivity and Processing in the Macaque Cerebral Cortex

par Marie-Alice Gariel

Thèse de doctorat en Biologie. Neurosciences

Sous la direction de Kenneth Knoblauch et de Pieter Roelfsema.

Soutenue le 11-01-2017

à Lyon en cotutelle avec Vrije universiteit (Amsterdam) , dans le cadre de École Doctorale Neurosciences et Cognition (NSCo) , en partenariat avec Université Claude Bernard (Lyon) (établissement opérateur d'inscription) et de Institut Cellule Souche et Cerveau (laboratoire) .

Le président du jury était Edmund Derrington.

Le jury était composé de Henry Kennedy, Victor Albert Farid Lamme.

Les rapporteurs étaient Kevan Martin, Pascal Fries.

  • Titre traduit

    Connectivité et traitement de l'information dans le cortex cérébral du macaque


  • Résumé

    Pour comprendre comment le cortex cérébral extrait du sens et produit des actions à partir des informations sensorielles, il est nécessaire de comprendre à la fois son architecture et ses états dynamiques. Dans la présente thèse nous avons abordé cette relation structure-fonction au niveau des aires cérébrales, leurs connections et leurs interactions au sein du réseau cortical. Les aires sont connectées entre elles par deux grands types de projections axonales. D'une part, les connections « feedforward » (littéralement « antéroactives ») transmettent l'information des aires sensorielles aux aires de plus haut niveau dans la hiérarchie corticale et dont l'activité sous-tend des représentations plus abstraites. À l'inverse, les connections feedback (rétroactives) relient des aires dans la direction descendante de la hiérarchie corticale, vers les aires sensorielles primaires. Pour explorer les rôles respectifs des connections feedforward et feedback nous avons utilisé une triple approche. Premièrement, nous avons mis en évidence une asymétrie fonctionnelle très nette entre propagation feedforward et feedback grâce à des enregistrements et de la microstimulation électrique dans les aires V1 et V4 de macaques en comportement. D'autre part, nous avons étudié les propriétés globales du réseau cortical grâce à une riche base de données de connectivité basée sur des injections de traceurs fluorescents, et décrit une propriété générale et fondamentale de l'organisation corticale. Enfin, nous avons combiné des propriétés anatomiques des aires corticales et les données de connectivité dans un modèle dynamique à grande échelle du cortex


  • Résumé

    To understand how the cerebral cortex does what it does, it is necessary to elucidate both how its dynamic states are correlated with the functions it performs, and how it is organised. Many functional and anatomical gradients have been described that reflect the hierarchical abstraction at the heart of cortical computation. It was showed that two flavours of cortical connections exist, and that in the visual cortex they happen to transport information in opposite directions along this gradient. It was also hypothesised that other modalities exhibit the same type of gradient in their respective domains. However, studying requires knowledge of the architecture at different levels (such as the cortical column) and a causal understanding of the functional properties of these types of connections. First, we have studied the dynamics of both feedforward and feedback propagation in the visual system of awake, behaving macaque monkeys. Using the causal method of electrical microstimulation and recording, we have found a dynamic signature of each type of projections and an asymmetry in the way each type of input interacts with ongoing activity in a given visual area. Secondly, thanks to a rich and systematic data set in the macaque, we have found a fundamental organisational principle of the embedded and weighted cortical network that holds also in the more detailed level of neuronal connections inside an area. Finally, we have combined known anatomical gradients with actual inter-areal connectivity into a dynamic model, and here we show how it relates to both the ordering of areas along a hierarchical gradient and the wiring diagram of the cortical network


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