Persönlicher Status und Werkzeuge

Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete

Prof. Gjorgijeva (*1983) forscht im Bereich der theoretischen und computational Neuroscience. Der Schwerpunkt ihrer Forschung liegt auf neuronalen Netzwerken im Hirn und deren Gleichgewicht zwischen Lernfähigkeit und ständigem Wandel auf der einen sowie Stabilität und zuverlässigem Verhalten auf der anderen Seite. Ihr besonderes Forschungsinteresse gilt den Entstehungsgrundlagen dieser neuronalen Netzwerke: zum ersten, welche Organisationsstrukturen aus der Wechselwirkung zwischen neuronalen und synaptischen Eigenschaften während der Entwicklung entstehen und zum zweiten, wie Prinzipien der Optimalität und der Energieeffizienz diese über längere Zeitskalen der Evolution verändern.
Prof. Gjorgijeva studierte Mathematik am Harvey Mudd College, Kalifornien. 2011 schloss sie ihre Promotion in angewandter Mathematik an der University of Cambridge ab und war anschließend fünf Jahre lang als Postdoc an der Harvard University sowie an der Brandeis University tätig, mit Stipendien von der Swartz Foundation und dem Burroughs-Wellcome Fund. 2016 rief sie eine unabhängige Forschungsgruppe am Max-Planck-Institut für Hirnforschung (Frankfurt a. M.) ins Leben und wurde kurz danach durch das MaxPlanck@TUM-Programm als Assistant Professor an die TUM berufen. Außerdem ist sie Mitglied des Bernstein Zentrums für Computational Neuroscience München.

Wichtigste Auszeichnungen

  • Burroughs-Wellcome Career Award der Scientific Interface (2015)
  • Swartz Foundation Postdoctoral Fellowship (2014)
  • Grass Foundation Independent Investigator Fellowship (2013)
  • University of Cambridge: Cambridge Overseas Research Fellowship (2007-2010)
  • Trinity College Cambridge: Research Scholar (2007-2010)

Schlüsselpublikationen (alle Publikationen)

Gjorgjieva J, Evers JF, Eglen SJ. “Homeostatic activity-dependent tuning of recurrent networks for robust propagation of activity”. Journal of Neuroscience. 2016; 36(13): 3722-3734.

Abstract

Gjorgjieva J, Mease RA, Moody WJ and Fairhall AL. “Intrinsic neuronal properties govern information transmission in networks”. PLoS Computational Biology. 2014; 10(12): e1003962. Doi: doi:10.1371/journal.pcbi.1003962.

Abstract

Gjorgjieva J, Sompolinsky H, Meister M. “Benefits of Pathway Splitting in Sensory Coding”. Journal of Neuroscience. 2014; 34(36): 12127-12144.

Abstract

Gjorgjieva J, Berni J, Evers JF, Eglen SJ. “Neural circuits for peristaltic wave propagation in crawling Drosophila larvae: analysis and modeling”. Frontiers Comp Neurosci. 2013; 7(24). Doi: 10.3389/fncom.2013.00024.

Abstract

Gjorgjieva J, Clopath C, Audet J and Pfister JP. “A triplet spike-timing-dependent plasticity model generalizes the Bienenstock-Cooper-Munro rule to higher-order spatiotemporal correlations”. Proc Natl Acad Sci USA. 2011; 108(48): 19383-19388.

Abstract