Registro:
| Documento: | Tesis Doctoral |
| Título: | Codificación neuronal de propiedades biomecánicas del canto en aves oscinas |
| Título alternativo: | Neuronal encoding of biomechanical properties of song in oscine birds |
| Autor: | Lassa Ortiz, Javier Nahuel |
| Editor: | Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
| Lugar de trabajo: | Universidad de Buenos Aires - CONICET. Instituto de Física de Buenos Aires (IFIBA)
|
| Fecha de defensa: | 2024-10-14 |
| Fecha en portada: | 2023 |
| Grado Obtenido: | Doctorado |
| Título Obtenido: | Doctor de la Universidad de Buenos Aires en el área de Ciencias Biológicas |
| Departamento Docente: | Departamento de Fisiología, Biología Molecular y Celular |
| Director: | Amador, Ana |
| Consejero: | Szczupak, Lidia |
| Jurado: | Sztarker, Julieta; Pérez Schuster, Verónica; Gleiser, Pablo Martín |
| Idioma: | Español |
| Palabras clave: | CANTO DE AVES; BIOMECANICA; REGISTROS NEURONALESBIRD SONG; BIOMECHANICS; NEURAL RECORDINGS |
| Formato: | PDF |
| Handle: |
https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7701_LassaOrtiz |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/tesis/tesis_n7701_LassaOrtiz.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/tesis/document/tesis_n7701_LassaOrtiz |
| Ubicación: | BIO 007701 |
| Derechos de Acceso: | Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Lassa Ortiz, Javier Nahuel. (2024). Codificación neuronal de propiedades biomecánicas del canto en aves oscinas. (Tesis Doctoral. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7701_LassaOrtiz |
Resumen:
El canto de las aves oscinas constituye un comportamiento aprendido (no innato) de alta complejidad. Durante el canto, el sistema respiratorio y el tracto vocal son controlados por instrucciones neuronales de un conjunto de núcleos dedicados a la producción del canto. Este sistema está establecido como un modelo neuroetológico para comprender una variedad de interrogantes biológicos respecto del comportamiento animal, la percepción y el aprendizaje, además de otros fenómenos de relevancia evolutiva y traslacional. A lo largo de esta tesis presento una variedad de estudios hechos sobre el núcleo sensorimotor HVC (nombre propio). El mismo es una pieza fundamental en todo lo referido al aprendizaje, mantenimiento y producción del canto. En este núcleo, cuando el ave canta, se registra actividad neuronal correlacionada con el programa motor. Otra característica relevante del mismo es su respuesta selectiva cuando se reproduce una grabación de su propio canto mientras el ave duerme. La respuesta se denomina selectiva ya que no se observa un aumento de la actividad neuronal si se reproduce el canto de un conespecífico, su propio canto reproducido en reversa u otros sonidos como ruido blanco o tonos. En esta tesis generamos versiones modificadas acústicamente del canto propio y evaluamos la selectividad en la respuesta neuronal que generan los mismos. De esta manera podemos estudiar cómo es la representación del canto en HVC. En una primera aproximación, evaluamos la selectividad de la respuesta neuronal frente al canto propio y versiones de este con filtros en bandas de frecuencia. Utilizamos filtros pasa-altos y pasa-bajos para estudiar cuales son las frecuencias más relevantes para el núcleo HVC. Teniendo en cuenta los resultados conjuntos de las respuestas generadas por los cantos filtrados, podemos afirmar que el rango de frecuencias más relevante para generar respuesta auditiva en HVC está entre los 1.5 kHz y los 5.5 kHz. Además, se examinó el potencial local de campo (LFP por sus siglas del inglés Local Field Potential) durante el feedback auditivo en animales dormidos, revelando que la banda de 30 Hz mostraba un aumento de fuerza durante la presentación del canto propio. Este hallazgo contrasta con estudios previos hechos en aves cantando, sugiriendo posibles diferencias en la actividad neural durante la producción del canto propio y la percepción auditiva del mismo. Por otro lado, Mindlin y colaboradores desarrollaron previamente un modelo biomecánico de producción vocal que genera canto de aves sintéticos. Este modelo no tiene como única fortaleza su buen desempeño, sino que, a su vez refleja los procesos mecánicos y fisiológicos intervinientes en la producción del canto. Esto es consecuencia directa de su fuerte inspiración en la biofísica de la producción vocal. Por un lado, se modela la siringe, el órgano responsable de la generación del sonido, y por otro, el tracto vocal conformado por la tráquea, glotis, cavidad orofaríngea-esofágica y pico. Cuando el sonido generado por la siringe se propaga por el tracto vocal, el mismo modula su composición espectral. Cada segmento del tracto se comporta como un filtro pasivo con características particulares que dependen directamente de las dimensiones de las cavidades. En el modelo biofísico podemos generar cambios de parámetros relacionados con los tamaños de las distintas componentes del tracto vocal y así generamos cantos sintéticos que reflejan estas modificaciones. Como parte del trabajo de esta tesis, agregamos parámetros de escaleo al modelo. Este nos permite modificar de manera independiente el tamaño del cuello (tráquea) y cabeza (cavidad orofaríngea-esofágica). En consecuencia, podemos hacer que el modelo se transforme en un generador de cantos de aves con variaciones de tamaño determinadas por el investigador. El escaleo del modelo puede hacerse siguiendo leyes de escala naturales o variando de manera independiente el tamaño de la tráquea y la cavidad orofaríngea-esofágica. Un objetivo de esta tesis fue intentar dilucidar si existe una diferencia en la respuesta neuronal de HVC frente a estímulos sintéticos que siguen las leyes de escala naturales y estímulos que no lo hacen. Los resultados preliminares desarrollados en esta tesis indican que, si los cantos sintéticos respetan las leyes de escala, no hay diferencias significativas con el canto sintético “ideal” (tamaño estándar). En cambio, si el parámetro es distinto para ambas componentes del tracto vocal (no se respetan las leyes de escala), la respuesta neuronal disminuye significativamente. Podemos concluir que el núcleo HVC posee una representación del canto propio donde las frecuencias relevantes se encuentran entre los 0.3 – 5.5 kHz. Por otro lado, logramos agregar exitosamente parámetros de escala a un modelo biomecánico de producción vocal de cantos de aves previamente desarrollado en el laboratorio por Mindlin y colaboradores. Esto nos permitió generar una batería de estímulos que luego utilizamos para evaluar la respuesta neuronal frente a los mismos. Los resultados preliminares de esos experimentos nos sugieren que HVC codifica leyes de escala y que por eso tiene una respuesta diferencial frente a estímulos que respetan las mismas y los que no lo hacen. Esta tesis es un trabajo fuertemente interdisciplinario que combina modelado biomecánico con registros neuronales para avanzar en el entendimiento de la codificación neuronal en un núcleo sensorimotor clave para la producción y procesamiento auditivo del canto de aves.
Abstract:
The songbird's singing is a learned (not innate) complex behavior. During singing, the respiratory system and vocal tract are controlled by neural instructions from a set of nuclei dedicated to song production. This system is established as a neuroethological model to understand various biological questions regarding animal behavior, perception, and learning, as well as other phenomena of evolutionary and translational relevance. In this thesis, I present a variety of studies on the sensorimotor nucleus HVC (proper name). It is a fundamental piece in everything related to the learning, maintenance, and production of song. In this nucleus, when the bird sings, neural activity correlated with the motor program is recorded. Another relevant feature is its selective response when a recording of its own song is played while the bird sleeps. The response is called selective because there is no increase in neural activity if the song of a conspecific, its own song played in reverse, or other sounds like white noise or tones, is played. In this thesis, we generated acoustically modified versions of the own song and evaluated the selectivity in the neural response they generate. In this way, we can study how the song is represented in HVC. Initially, we evaluated the selectivity of the neural response to the own song and versions of it with frequency band filters. We used high-pass and low-pass filters to study which frequencies are most relevant for the HVC nucleus. Considering the combined results of the responses generated by the filtered songs, we can affirm that the most relevant frequency range for generating an auditory response in HVC is between 1.5 kHz and 5.5 kHz. Additionally, the local field potential (LFP) was examined during auditory feedback in sleeping animals, revealing that the 30 Hz band showed increased strength during the presentation of the own song. This finding contrasts with previous studies in singing birds, suggesting possible differences in neural activity during song production and auditory perception of the song. Furthermore, Mindlin and collaborators previously developed a biomechanical model of vocal production that generates synthetic bird songs. This model not only performs well but also reflects the mechanical and physiological processes involved in song production due to its strong inspiration from the biophysics of vocal production. The syrinx, the organ responsible for sound generation, is modeled, along with the vocal tract comprising the trachea, glottis, oropharyngeal-esophageal cavity, and beak. When the sound generated by the syrinx propagates through the vocal tract, it modulates its spectral composition. Each segment of the tract acts as a passive filter with characteristics directly dependent on the dimensions of the cavities. In the biophysical model, we can generate parameter changes related to the sizes of the various components of the vocal tract, producing synthetic songs reflecting these modifications. As part of this thesis, we added scaling parameters to the model, allowing us to independently modify the neck (trachea) and head (oropharyngeal-esophageal cavity) sizes. Consequently, the model can generate bird songs with size variations determined by the researcher. The model scaling can follow natural scaling laws or independently vary the trachea and oropharyngeal-esophageal cavity sizes. One objective of this thesis was to investigate whether there is a difference in HVC neural response to synthetic stimuli that follow natural scaling laws versus those that do not. Preliminary results developed in this thesis indicate that if the synthetic songs respect scaling laws, there are no significant differences with the "ideal" synthetic song (standard size). However, if the parameter differs for both vocal tract components (not respecting scaling laws), the neural response significantly decreases. We can conclude that the HVC nucleus has a representation of the own song where the relevant frequencies are between 0.3 – 5.5 kHz. Additionally, we successfully added scaling parameters to a previously developed biomechanical model of bird song production by Mindlin and collaborators. This allowed us to generate a battery of stimuli used to evaluate the neural response to them. Preliminary results from these experiments suggest that HVC encodes scaling laws, resulting in a differential response to stimuli that respect these laws versus those that do not. This thesis is a highly interdisciplinary work combining biomechanical modeling with neural recordings to advance the understanding of neural coding in a sensorimotor nucleus key to bird song production and auditory processing.
Citación:
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Lassa Ortiz, Javier Nahuel. (2024). Codificación neuronal de propiedades biomecánicas del canto en aves oscinas. (Tesis Doctoral. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7701_LassaOrtiz
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Lassa Ortiz, Javier Nahuel. "Codificación neuronal de propiedades biomecánicas del canto en aves oscinas". Tesis Doctoral, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2024.https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7701_LassaOrtiz
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