2022 Fiscal Year Research-status Report
Development of statistical analysis methods for visualizing nonlinear activity of large-scale neural populations
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20K11709
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
島崎 秀昭 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (50587409)
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2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 状態空間モデル / イジングモデル / 神経スパイクデータ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，脳が有する外界のモデルを実験データから明らかにするための基盤的な統計解析技術として，時間変動する神経細胞集団の発火頻度と相関構造を逐次推定する技術として我々がこれまでに構築した【状態空間－イジングモデル】を発展させ，より大規模・非線形な神経細胞集団活動の解析を可能にする技術を開発することを目的としている．
３年目にあたる本年度は，キネティック・イジングモデルを用いた状態空間モデルの推定精度および計算時間等の定量的検証を行った．また，キネティック・イジングモデルの古典的モデルである非対称Sherrington-Kirkpatrickモデルに対する秩序・無秩序相転移およびパターン生成等の基礎的特徴について理論的な研究を行い，厳密解を得る等の成果を得た．これらに加えて，従来型の状態空間－イジングモデルの実データへの適用も行った．特に，本年度出版された論文（Shomali, Ahmadabadi, Rasuli, Shimazaki. Communications Biology, 2023）の中で，Allen Instituteが提供する覚醒下のマウスの第一次視覚野神経細胞集団から記録した３つの神経細胞集団のスパイク時系列データに本手法を適用することで，視覚刺激等の影響で変動する発火頻度の影響を取り除いた上で，強い負の３次相関が見出せることを示した．これにより，当該論文の主張を強く補完することができた．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
キネティック・イジングモデルを用いた脳の巨視的な状態量の定量化に向けた実データ解析の研究および関連研究のサーベイを進める．
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| Strategy for Future Research Activity |
キネティック・イジングモデルを用いた脳の巨視的な状態量の定量化に向けた実データ解析の研究および関連研究のサーベイを進める．
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| Causes of Carryover |
自身の異動に伴い短期支援員の継続雇用ができなかったため．来年度は，短期支援員および開発環境整備に使用する．
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