Publicly Offered Research
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
本課題の目的は，シナプス可塑性によるネットワークダイナミクスの理解である．我々の脳は，コミュニケーションによる経験を経て時々刻々と変化する．それを支える神経基盤はシナプス可塑性だが，シングルシナプスレベルの研究と比べて，ネットワークレベルにおける可塑性の効果は未解明な点が多い．なぜなら，神経ネットワークを神経細胞の結合系とみたとき，可塑性によってシステム内の相互作用関係が時間と共に変化していくためである．このような結合力学系の解明には，従来の力学系理論や統計力学からの拡張が必要である．本年は，昨年度導入した可塑性を持つ振動子ネットワークモデルをベースに，Regular-spiking neuron等の電気生理学的特性がネットワーク可塑性に与える効果を調べた．結果，タイプ1ニューロンに多く見られるPRCのゼロ次モード(定数項)が大きな役割を持つことを発見した．これは位相振動子系における従来研究において，ゼロ次モードを無視できたことと大きな差である．実際に，このゼロ次モードの影響が大きくなるにつれて，均一な神経細胞集団の中からでも，自発的に同期したクラスタ群が階層構造を形成し，最終的には複数周期のヘテロな集団に転移することを発見した．この結果はシナプス可塑性に基づき，均一な集団からでも，振動周期が異なる集団への分化することが起こりえることを示している．さらにこの転移について解析を行った結果，複数リズム集団への転移点となるゼロ次モードの強度についても，見積もることができた．
25年度が最終年度であるため、記入しない。
All 2014 2013 2012
All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 2 results) Presentation (11 results) (of which Invited: 3 results)
Neural Networks
Volume: Special Issue Pages: 1-1
Physical review letters
Volume: Vol.109(20) Issue: 20 Pages: 208702-208702
10.1103/physrevlett.109.208702
