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于玉国 研究员
发表时间:2011-11-24 阅读次数:6812次

于玉国 研究员
复旦大学 计算系统生物学中心
电子邮箱:yuyuguo@fudan.edu.cn
电话:86-21-55665560
个人主页:

 

背景:
2011- 至今     研究员 复旦大学计算系统生物学中心
2010-2011     副研究员 美国耶鲁大学神经生物学系
2005-2010     博士后研究员 美国耶鲁大学神经生物学系
2001-2005     博士后 美国卡耐基-梅隆大学认知神经科学中心
1998-2001     博士 南京大学物理系
1995-1998     硕士 兰州大学物理系
1991-1995     学士 兰州大学物理系

 

主要研究方向:
神经信息编码和神经计算理论:
动作电位的时空发放模式是如何在大脑内表述自然界信号,又是如何在不确定的环境中实现有效信息提取、特征模式识别、学习和记忆等功能的?了解神经信息编码的机制和原理,以及神经计算的基本原则和理论将我们能清楚描述大脑高级功能的关键。技术手段:数学模型和神经电生理
神经系统的非线性动力学:神经系统的电生理、信息、认知和控制活动具有非线性、复杂性和随机性的本质,以及多层次、大系统、跨学科的特征。神经系统的动力学与控制问题是神经科学与非线性动力学、复杂网络系统等多学科有机融合的交叉研究领域,是神经信息学和计算神经科学的重要组成部分。
神经元的数学模型构建:神经元是构成大脑的基本单元,它由神经细胞体、树突和轴突构成,神经元之间通过突触连接。神经元研究对象包括:1)不同种类的神经元;2)发育过程的神经元;3)不同脑区的神经元;4)不同物种的神经元(从无脊椎动物神经系统到灵长类动物脑,再到人脑),神经元的动力学机制的不同和离子机制的变化。
局部和大尺度神经环路的计算模拟:结合功能核磁共振、神经电生理等大量实验数据,创建基于生物脑的真实神经环路数学模型,来研究学习和记忆的神经机制、研究高级认知活动比如决策的神经机理等,将有助于我们理解智能的产生。
精神疾病的神经机制:在神经元水平上的钠、钾、钙等离子通道的异常;以及在网络水平上的兴奋性和抑制性神经元的比例失衡会导致各种神经疾病的产生。针对临床的癫痫、抑郁等精神疾病,我们利用计算机仿真数学模型来研究常见精神疾病发生发展的内在机理。

 

代表性论文:
1. Foust, A.J., Yu, Y.G., Popovic, M., Zecevic, D., and McCormick, D.A. Somatic Membrane Potential and Kv1 Channels Control Spike Repolarization in Cortical Axon Collaterals and Presynaptic Boutons. Journal of Neuroscience, 31(43):15490-15498 (2011).
2. Yu, Y.G., Maureira C., and D. A. McCormick. P/Q and N calcium channels play an important role in the electrophysiology of neocortical axons and synaptic terminals. Journal of Neuroscience, 30: 11858011869 (2010).
3. Yu Y.G., Shu Y., Duque A., Haider B., and McCormick D.A. Cortical Action Potential Back-propagation Explains Spike Threshold Variability and Rapid-Onset Kinetics. Journal of Neuroscience, 28: 7260-7272 (2008).
4. McCormick D.A., Shu Y., and Yu Y.G. Variability and rapid rate of rise at action potential threshold in cortical neurons results from spike initiation in the axon initial segment. Nature, 445: E1-E2 (2007).
5. Shu Y, Yu Y.G., Yang, J. and McCormick D.A. Selective control of cortical axonal action potentials by a slowly inactivating K+ current. Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), 27: 11453-11458 (2007).
6. Yu, Y.G., Richard, R.D., and Lee, T.S. Preference of sensory neural coding for 1/f signals. Physical Review Letters, 94, 1081031-4 (2005)
7. Yu, Y. G., and Lee, T.S. Dynamical mechanisms underlying contrast gain control in single neurons. Physical Review E, 68, 0119011-0119017(2003).
8. Yu, Y. G., Wang, W., Wang, J.F., and Liu, F. Resonance-enhanced signal detection and transduction in Hodgkin-Huxley neuronal systems. Physical Review E, 63, 0219071-02190712, (2001).


 


 

 

 

 

 

 

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