| 研究課題/領域番号 |
17K19439
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
神経科学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
能瀬 聡直 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (30260037)
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| 研究期間 (年度) |
2017-06-30 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2018年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2017年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
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| キーワード | ショウジョウバエ / カルシウムイメージング / 神経回路 / シナプス / 神経活動ダイナミクス |
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| 研究成果の概要 |
複雑な神経回路の挙動を理解するために、大規模シナプスイメージング法を開発し、神経活動ダイナミクス生成機構の解明を目指した。ショウジョウバエ幼虫の中枢神経系に膜局在型カルシウムセンサーを発現させ蛍光イメージングし、得られたデータに統計力学に基づくクラスタリング、トランスファーエントロピーによるネットワーク構造抽出、グラフ理論に基づく構造解析を行なった。その結果、幼虫の異なる運動パターンの背後にある回路モジュール構造の発見に成功した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
中枢神経系において、多様な神経機能を生み出している実体はシナプスであるが、これまでシナプス集団の活動ダイナミクスは技術的な難しさから明らかになっていなかった。本研究では、シナプス活動のイメージングプローブの開発と、時系列データから回路構造を推定する新規解析手法の構築によって、異なる運動パターン生成の背後にある回路モジュールの同定に成功した。この成果により、複雑な神経回路から、シナプス集団の活動を追跡し統計的解析を施すことによって、回路に潜む構造を見出すことが可能であることが示され、これにより、神経回路ダイナミクスの定量解析の可能性が大きく拓かれたと考えられる。
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