神経信号からメゾスコピック神経回路の働きを同定する大規模データ解析手法の確立

• Project Area: Mesoscopic neurocircuitry: towards understanding of the functional and structural basis of brain information processing
• Project/Area Number: 23115510
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Biological Sciences
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 篠本 滋 京都大学, 理学(系)研究科(研究院), 准教授 (60187383)
• Project Period (FY): 2011-04-01 – 2013-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2012)
• Budget Amount: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000); Fiscal Year 2012: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000); Fiscal Year 2011: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
• Keywords: 状態空間解析 / 隠れマルコフモデル / 国際研究者交流・米国 / 国際研究者交流・ドイツ / 国際研究者交流・イタリア / 国際研究者交流・チェコ / 神経信号解析 / 状態空間法 / ベイズ推定

Outline of Annual Research Achievements

神経細胞への興奮・抑制入力を推定するための状態空間解析法を確立する目的の研究を推し進めてきた．まず単一ニューロンの膜電位の計測データから時間変動する興奮性入力と抑制性入力を推定する手法を確立した(Kobayashi, Shinomoto, and Lansky, 2011)　が，この方法をさらに神経内部イオンチャンネルのパラメータの変動をとらえる方法へと改良した（Kobayashi, Tsubo, Lansky, and Shinomoto 2012）．さらに，細胞外電極から得ることの出来るスパイク時系列のみの情報から時間変動する興奮・抑制入力を推定する状態空間法を確立した．この推定法は大規模な計算を必要とし，大量のデータを処理するのに適していないので，より小さい計算量で推定できるスパイク発火パターンの性質から入力を推定する方法も同時に提案した(Kim and Shinomoto, 2012)．隠れマルコフモデルを用いて内部状態の推定を行う研究もおこなった(Shintani and Shinomoto 2012)．

Research Progress Status

24年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

24年度が最終年度であるため、記入しない。

Research Products

• [Journal Article] Estimating nonstationary input signals from a single neuronal spike train (2012)
  • Author(s): Hideaki Kim and Shigeru Shinomoto
  • Journal Title: Phys. Rev. E Volume: 86 Issue: 5 Pages: 51903-51903
  • DOI: 10.1103/physreve.86.051903
  • NAID: 120005241375
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Detection limit for rate fluctuations in inhomogeneous Poisson processes (2012)
  • Author(s): T Shintani and S Shinomoto
  • Journal Title: Phys. Rev. E Volume: 85 Issue: 4 Pages: 41139-41139
  • DOI: 10.1103/physreve.85.041139
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Deciphering elapsed time and predicting action timing from neuronal population signals (2011)
  • Author(s): S.Shinomoto, T.Omi, A.Mita, H.Mushiake, K.Shima, Y.Matsuzaka, J.Tanji
  • Journal Title: Frontiers in Computational Neuroscience Volume: 5 Pages: 29-29
  • DOI: 10.3389/fncom.2011.00029
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] tion of a time-dependent input from the voltage of leaky integrate fire neu (2011)
  • Author(s): Obayashi, S.Shinomoto, P.Lan
  • Journal Title: Neural Computation Volume: 23 Issue: 12 Pages: 3070-3093
  • DOI: 10.1162/neco_a_00205
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Optimizing time histograms for non-Poissonian spike trains (2011)
  • Author(s): T.Omi, S.Shinomoto
  • Journal Title: Neural Computation Volume: 23 Issue: 12 Pages: 3125-3144
  • DOI: 10.1162/neco_a_00213
  • Peer Reviewed
• [Presentation] How to use information on non-Poisson neuronal firing irregularity (2012)
  • Author(s): Shigeru Shinomoto
  • Organizer: Sixth International workshop Statistical Analysis of Neuronal Data (SAND6)
  • Place of Presentation: Pittsburgh, USA
  • Year and Date: 2012-06-01
  • Invited
• [Presentation] Firing rate estimation and spike train variability (2011)
  • Author(s): Shigeru Shinomoto
  • Organizer: Annual Computational Neuroscience Meeting CNS*2011
  • Place of Presentation: Stockholm, Sweden
  • Year and Date: 2011-07-23
• [Remarks] Toolbox for analyzing spike data
  • URL: http://www.ton.scphys.kyoto-u.ac.jp/~shino/toolbox/english.htm