2013 Fiscal Year Annual Research Report
マクロ神経回路活動とメゾ神経回路構造を同定するデータ解析技術の開発.
Publicly Offered Research
| Project Area | Mesoscopic neurocircuitry: towards understanding of the functional and structural basis of brain information processing |
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| Project/Area Number |
25115728
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
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| Research Institution | National Institute of Informatics |
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Principal Investigator |
小林 亮太 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 助教 (70549237)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 計算論的神経科学 / データマイニング / 機械学習 / 統計科学 / シミュレーション |
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| Research Abstract |
脳内の神経回路がどのような仕組みによって情報処理を実現しているかを知ることは脳科学における重要な目標の一つである。この目標に向けて、本研究課題では、実験データ (多細胞同時計測データ、膜電位データ、カルシウムイメージングデータ等) から情報処理中の神経回路の振る舞いを同定するアルゴリズムを開発することを目的とする。
平成25年度は多細胞同時計測データから神経細胞間のシナプス結合を推定する手法の開発を行った。計測されたスパイクデータを積分発火型モデルによりモデル化し、最尤法を用いる事によってシナプス結合を推定するアルゴリズムを導出した。そして、我々の手法は既存手法 (Cross-Correlation法、Transfer Entropy法) よりも推定精度が向上することを確認した (Kobayashi and Kitano, Journal of Computational Neuroscience 2013)。次に、推定されたシナプス結合が統計的に有意に強いかどうかを判定する手法の開発に着手した。このような手法は、実際の実験データに適用する際に非常に重要になる。膜電位データの解析に関しては、状態空間モデル (Kobayashi, Shinomoto and Lansky, Neural Computation 2011) を用いてモルモット聴覚野から計測された膜電位データを解析し、聴覚刺激がシナプス入力へ与える影響を調べた。また、昆虫 (カイコガ) の嗅覚神経回路において神経細胞が嗅覚情報をどのように表現しているか調べた (Kobayashi, Namiki, Kanzaki, Kitano, Nisihkawa and Lansky, Brain Research 2013)。
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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
平成25年度中に、神経細胞モデルに基づくシナプス結合の推定手法を開発した。さらに、推定されたシナプス結合が有意に強いかどうかを判定する手法の開発に着手できたため。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、推定されたシナプス結合の有意性検定アルゴリズムを確立させ、実験データに適用させる準備を進める。また、さまざまな領野から計測された膜電位データに適用できるように、膜電位データ解析アルゴリズムの整備を進めたい。
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