Welche Forschungsgruppe hat das Auftreten von Transposons in frühen Stadien von Neuronen bestätigt?
Biologen um Fred Gage vom Salk Institute for Biological Studies in La Jolla (USA)
Gen
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=== Springende Gene ===
Sie werden auch als Transposons bezeichnet und sind mobile Erbgutabschnitte, die sich innerhalb der DNA einer Zelle frei bewegen können. Aus ihrem angestammten Ort im Erbgut schneiden sie sich selbst aus und fügen sich an einer beliebig anderen Stelle wieder ein. Biologen um Fred Gage vom Salk Institute for Biological Studies in La Jolla (USA) haben nachgewiesen, dass diese springenden Gene nicht nur wie bislang angenommen in den Zellen der Keimbahn vorkommen, sondern auch in Nerven-Vorläuferzellen aktiv sind. Forschungsergebnisse von Eric Lander et al. (2007) zeigen, dass Transposons eine wichtige Funktion haben, indem sie als ''kreativer Faktor'' im Genom wichtige genetische Innovationen rasch im Erbgut verbreiten können.
Transposon Lewy-Körper-Demenz Time_Delay_Neural_Network
Transposon

== Evolution der Transposons ==
Die Evolution der Transposons und ihre Auswirkungen auf die Evolution des Genoms ist zurzeit Gegenstand kontroverser Forschung.
Transposons findet man in allen Zweigen des Lebens. Es ist jedoch unbekannt, ob sie vom „Urvorfahr“ vererbt wurden, oder ob sie mehrfach unabhängig voneinander entstanden sind, oder möglicherweise einmal entstanden und dann unter den Lebewesen durch horizontalen Gentransfer verbreitet wurden. Für letzteres ergibt eine 2008 erschienene Untersuchung starke Hinweise. So finden sich nahezu identische space-invader-(SPIN-)Gene in so unterschiedlichen Arten wie Mäusen und Fröschen. Obwohl Transposons ihrem Wirt Vorteile verschaffen können, werden sie generell als eigennützige DNA-Parasiten eingestuft, welche in Genomen zellularer Organismen „leben“. Auf diese Art sind sie Viren ähnlich. Viren und Transposons haben Ähnlichkeiten in ihrer Genomstruktur und ihren biochemischen Eigenschaften. Dies führt zu der Spekulation, dass Viren und Transposons einen gemeinsamen Vorfahren haben könnten (Siehe ''Nucleocytoviricota'' Äußere Systematik).
Interessanterweise codieren Transposons oft das Enzym Transposase, welche eine wichtige Rolle im Vermehrungsmechanismus des Transposons selbst spielt. Dies könnte man als virenähnliche Eigenschaft deuten, da auch das Genmaterial von Viren eben genau die Genprodukte codiert, die zur Weiterverbreitung ebendieses Virengenoms dienen.
Da eine exzessive Transposonaktivität das Genom zerstören kann, scheinen viele Organismen Mechanismen entwickelt zu haben, welche die Transposition auf ein handhabbares Maß reduzieren. Bakterien können eine hohe Gendeletionsrate aufweisen als Teil eines Mechanismus, welcher Transposons und Viren aus ihrem Genom entfernen soll. Hingegen könnten eukaryotische Organismen den RNA-Interferenz (RNAi)-Mechanismus entwickelt haben, um die Transposonaktivität einzuschränken. In dem Fadenwurm ''Caenorhabditis elegans'' verringern einige Gene, die für RNAi benötigt werden, die Transposonaktivität. Lewy-Körper-Demenz

== Pathogenese ==
Die Lewy-Körperchen, welche auch diese Erkrankung ausmachen, wurden zuerst bei der Parkinsonerkrankung entdeckt. Es handelt sich hierbei um eosinophile Einschlüsse im Zytoplasma von Nervenzellen (Neuronen) in der Großhirnrinde und im Hirnstamm. Diese Einschlüsse sind anomale Aggregate von Protein, die die Bildung des Botenstoffs (Neurotransmitter) Dopamin verringern, wodurch es unter anderem zu den typischen Parkinson-Symptomen kommt.
Nach der α-Synuclein-Pathologie ist heute post mortem eine neuropathologische Einteilung in vier Stadien üblich. Time_Delay_Neural_Network

== Struktur ==
Um dem Netzwerk eine zeitlich invariante Verarbeitung zu erlauben, werden bei einem TDNN die Eingaben mehrerer Zeitpunkte zugleich angelegt. Die Verwendung mehrerer Schichten von Neuronen unterstützt die Erkennung unabhängig vom zeitlichen Auftreten im Eingabestrom.
Die Eingaben werden bei einem TDNN in einer Matrix angeordnet. Eine Spalte kann dabei mehrere Werte enthalten und entspricht einem Zeitschritt. Bei jeder neuen Eingabe werden die Spalten der vergangenen Eingaben um einen Schritt verschoben, wobei die älteste Eingabe herausfällt.
Die Eingabematrix wird dann an eine verdeckte Schicht gereicht, die aus einer Matrix von Neuronen besteht. Jede dortige Spalte von Neuronen erhält dabei nur eine Auswahl (Fenster) der Eingaben. Dieses Fenster wird für die nächsten Spalten der Neuronenmatrix um jeweils einen Schritt verschoben. Die Fensterbreite ist dabei frei wählbar, muss aber für die gewünschte Invarianz geeignet bestimmt werden. Es können mehrere, hintereinander angeordnete verdeckte Schichten existieren. Die Ausgabeschicht erhält schließlich das komplette Zeitfenster der vorhergehenden verdeckten Schicht.
Eingelernt werden können sie mit dem Backpropagation-Verfahren.
Da die zur jeweiligen ersten Spalte, der verdeckten Schichten, zeitlich verschobenen Neuronen jeweils gleiche Eingaben aus vorherigen Zeitschritten erhalten und damit die gleiche Verarbeitung vornehmen, sollen auch die Gewichte mit den Neuronen der ersten Spalte übereinstimmen. Dazu wird das Lernverfahren so abgeändert, dass Neuronen verschiedener Zeitschritte die gleiche Änderung erfahren, welche über den Mittelwert der Gewichtsänderungen bestimmt wird.
Bei der Berechnung der Neuronenaktivierungen kann dabei eine Neuberechnung der zeitlich verschobenen Neuronen entfallen und stattdessen auf die Aktivierungen vorheriger Zeitschritte zurückgegriffen werden.