2016 Fiscal Year Research-status Report
過去の神経活動がスパイク生成に与える影響から神経系の情報キャリアを探る
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15K00391
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
山野辺 貴信 北海道大学, 医学研究科, 助教 (00322800)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | jump-diffusion過程 / 情報キャリア |
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| Outline of Annual Research Achievements |
神経回路網理論によれば、神経回路網モデル内での情報キャリアは各素子の"出力関数"に依存する。したがって、神経細胞の特性を反映した"出力関数"を求めることが、神経系における情報キャリアを明らかにするには必要であると考えられる。神経細胞はノイズを含む素子でもあり、"出力関数"を求めるためにはノイズを持つ神経細胞モデルの相空間全体のダイナミクスを調べることが重要となる。以上の観点で、下記の２つのテーマに関して研究を実施した。
１．昨年度に引き続き、シナプスノイズ（ジャンプ過程で記述）およびイオンチャネルノイズ（拡散過程で記述）を持つ確率的神経振動子のダイナミクスを調べた。確率的神経振動子の状態が、ある時間後、どの状態に推移するかを表す推移確率密度が存在する条件、確率的神経振動子から導かれる生理学的実験で観測可能な量の近似方法などについて解析を行った。これに関しては一部の結果を論文にまとめ投稿中である。
２．神経細胞モデル（確率的神経振動子を含む）の現在のダイナミクスが過去の神経活動にどの程度依存し、どのような構造を持つのか調べ、情報キャリアとして何が適切なのか検討した。特に発火頻度などの生理学的な量がどのように過去の神経活動に依存するのか主に調べた。この解析で問題となったのはある種の実験で観測可能な量を計算するとき、高次元積分が出て来ることである。この他にも、高次元積分の数値計算は本研究で出てくる。我々は、モンテカルロ法を用いるなどしたが、必要とする精度に達成せず、スパースグリッド法など他の方法も検討し、この計算上の困難さを避ける方法を探した。また、この困難が解決したとき実験でどのように検証できるか検討した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
研究業績の概要の２番で説明した数値高次元積分に伴う困難をどのように避けるまたは克服するか検討するのに予定していたよりも時間がかかった。そのために進展がやや遅れた。しかし、２８年度の検討により、解決法の候補がいくつか見つかったので、それをなるべく早く適用し、遅れを取り戻す予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
遅れが生じている部分以外、研究計画に大きな変更は現在のところない。今年度はこれまでの理論研究を論文として発表し、理論解析結果を実験で検証する。
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| Causes of Carryover |
数値高次元積分の検討に時間がかかったため次年度使用額が生じた。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
次元の高い確率的神経細胞モデルの解析に必要な大型計算機使用料、実験に必要な実験動物、試薬、計測機器の購入に充てる予定である。
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