2017 Fiscal Year Annual Research Report
Elucidation of functional connectivity between neurons and astrocytes that generate self-excited synchronization phenomenon in the respiratory center
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26280109
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| Research Institution | The Institute of Statistical Mathematics |
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Principal Investigator |
三分一 史和 統計数理研究所, モデリング研究系, 准教授 (30360647)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
尾家 慶彦 兵庫医科大学, 医学部, 助教 (50396470)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 生体イメージングデータ時空間解析 / 神経情報学 / 自励的同期活動 / 呼吸中枢 / 抑制性ニューロン / カルシウムイメージング / ニューロインフォマティクス / 時空間解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度は、カルシウム指示薬OGB-1を用いたイメージングデータとGlyT2陽性グリシン抑制性ニューロンとGAD65陽性GABA抑制性ニューロンで特異的に発現させた蛍光タンパクのイメージ画像を組み合わせることにより、活動性の細胞を興奮性ニューロン、グリシン抑制性ニューロン、GABA抑制性ニューロンに分類しながら、細胞の位置を示す2値化画像を作成する画像処理方法を開発したが、細胞種の判定は目視で行う必要があり、大量のデータ処理にはさらなる自動化が必要であった。本年度は、OGB-1の2値化画像で活動性ニューロンの領域に対応するピクセル座標を絞り込み、GlyT2とGAD65の2値化画像で各々のニューロンの領域と重複するピクセル数の割合を計算し、興奮性ニューロン、グリシン抑制性ニューロン、GABA抑制性ニューロンを自動判定するアルゴリズムを開発した。この方法と相互相関解析を組み合わせると、活動性のニューロンに対する吸息性ニューロンの割合をニューロン種を区別しながら自動検出することが可能となった。
また、吸息性ニューロンの活性化タイミングの相互相関解析に加えて時系列解析の手法によるモデリングに関する研究を行った。あるニューロンの時系列に対し、他のニューロンの時系列情報を考慮する外生変数型自己回帰モデルを適用し、外生変数を考慮した場合をしない場合とでの赤池情報量規準(AIC)の差を空間マップ化する視覚化法を開発した。この方法を用いると、あるニューロンに対して因果性を持つニューロンと空間配置を同時に定量評価することが可能である。本研究成果について学術論文の投稿準備中である。
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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