2022 Fiscal Year Research-status Report
誕生日タグづけ法による大規模データを利用した神経細胞群と行動表現型との因果推論
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21K19281
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| Research Institution | National Institute of Genetics |
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Principal Investigator |
平田 たつみ 国立遺伝学研究所, 遺伝形質研究系, 教授 (80260587)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
遠里 由佳子 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (80346171)
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| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| Keywords | 誕生日タグづけ / 大規模データ / 情報処理 / 因果推論 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
代表者が開発したマウス神経細胞の分類操作技術「誕生日タグづけ法」を用いて取得した２種類の大規模データセットから、情報科学技術を用いて、神経細胞とそのアウトプット表現型との因果関係を推定する。一つ目は、「誕生日タグづけ法」を用いて分類できる神経細胞群の包括的な顕微鏡画像データである（NeuroDB)。もう一つは、上記と同じ条件でタグづけされた神経細胞群の神経活動を人為的に操作した際に、マウス個体に現れる身体症状の表現型データである。本提案では、このユニークな２つのデータをつきあわせて、神経系全体に散在する神経細胞群の活動と、そのアウトプットとしての身体機能との関係を情報科学的に抽出する。本研究で得られる情報や技術は、学術のみならず医療的にも価値が高いと期待される。
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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
誕生日タグづけ神経細胞の顕微鏡画像データから、脳領域を特定する画像認識システムの構築を行った。画像の前処理を工夫して、代表者による正解データを用いた深層学習を行い、脳を特徴的な大領域へと分割した。さらに、切片として切り出された際に生じた変形を考慮ししながら、脳を３次元像に再構築する方法を考案した。これらの開発した手法について学会報告を行った。
マウス個体に現れる身体症状の表現型データセットについて、情報処理手法による解析を進めた。手法の限界も明らかになると共に、いくつか検証可能な仮説を得ている。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでの情報処理学的解析により、いくつか有望な神経細胞群と身体機能との関係性が見えてきている。これらの仮説について、さらに詳細に情報学的解析を行って、実験的に検証すべき仮説を特定する。特定できた仮説について、実験的な検証を開始する。
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| Causes of Carryover |
研究をより精緻に達成するためには、追加の解析や論文投稿などを行う必要があり、そのために次年度使用が必要である。
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