| Project/Area Number |
17K00414
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Life / Health / Medical informatics
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| Research Institution | University of Hyogo |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藍 浩之 福岡大学, 理学部, 准教授 (20330897)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | ミツバチ / ダンスコミュニケーション / 振動刺激情報 / ニューロン形態 / 神経回路モデル / 振動刺激処理 / 標準脳 / ニューロン形態モデル / レジストレーション / 細胞形態 / セグメンテーション / ニューロインフォマティクス / 昆虫 |
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we have analyzed the structure and mechanisms of the neural circuit that receives and processes the airborne vibration stimulus used in dance communication of honeybee based on the physiological and morphological experimental data. We identified interneurons receiving projections from antennas. Then we constructed and evaluated mathematical models for their morphologies, and established a method for comparing electrical responses. Based on these works, we predicted that the inhibitory interneuron DL-Int1 plays an important role in detecting the duration of vibration stimuli. Furthermore, it was clarified that the morphological and electrical response characteristics of the neuron in forgers are adapted to enhance the response of neural circuit as compared the bee immediately after emergence.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
ミツバチのダンスコミュニケーションは、記号的な情報表現を用いた生物の情報伝達手法であり、昆虫の小さな脳がこのような高度な機能をどのように実現しているのかは生物学の大きな謎である。これまで情報の送信者であるダンスバチについては多くの研究がなされてきたが、受信者であるフォロワーについてはあまり注目されて来なかった。本研究では、このフォロワーに着目し、脳内において情報がどのように伝達、処理されているかの解明を進め、その神経回路構造を提案することができた。また、この処理に関連するニューロンの形態、応答特性の解析方法を確立することができた。この方法は、様々な神経系の解析に適応可能なものである。
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