2018 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a Nonlinear Timeseries Analysis for Functional Neural Connectivity Estimation
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15KT0013
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| Research Institution | Japan Advanced Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
日高 昇平 北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (50582912)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
ディブレクト マシュー 京都大学, 人間・環境学研究科, 特定講師 (20623599)
高田 美絵子 (森島美絵子) 生理学研究所, 基盤神経科学研究領域, 助教 (30435531)
平 理一郎 基礎生物学研究所, 大学共同利用機関等の部局等, 助教 (80712299) [Withdrawn]
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| Project Period (FY) |
2015-07-10 – 2019-03-31
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| Keywords | カルシウムイメージング / コネクトミクス / 計算神経科学 / データサイエンス / 情報理論 / 非線形力学系 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
大脳皮質は、知覚、運動、情動といった脳の高次機能を司る重要な役割を担っている。先行研究から、個々の神経細胞タイプを決定する形態や、発現分子、電気的性質等のミクロ的な知見や、あるいは特定課題に賦活する脳領野などのマクロ的な知見が得られている。しかし、個々の神経細胞の関係を、ネットワークとみなした中間(メゾ)レベルに関しては、多くが未解明である。
メゾレベルの神経機能の理解するには、多数の神経細胞の解剖学的・情報論的ネットワークを同定する必要がある。本研究では、こうした背景を踏まえ、カルシウム(Ca)イメージング法で得られた神経活動データから、解剖学的な神経結合(コネクトーム)を推定する数理手法の構築を目指した。
前年度までの研究成果により、生体実験(in vivo), 生体外実験(in vitro),計算論モデル( in silico)の各班の基本的な役割・連携を確立し、それを踏まえて平成２９年度には予備実験で得られたCaイメージングデータに対して、in silico班の開発する非線形時系列解析法を応用しその有効性の検証を行った。平成３０年度には、提案する方法論の応用可能性を検討すべく理論的な非線形力学系を用いて、ある種の神経細胞を模した非線形振動子の結合系の分析を行った。これは潜在的な神経ネットワーク(ground truth)がわかっているシミュレーション上で、分析手法がそれを適切に現実的なサイズのデータから推定可能か、という検討にあたる。こうした一連の成果は、学術誌PLoS ONEおよびその総説論文が、月刊和文誌「細胞」にて掲載され発表された。
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