| 研究課題/領域番号 |
17K19452
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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 | 京都大学 |
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研究代表者 |
青木 航 京都大学, 農学研究科, 助教 (10722184)
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| 研究期間 (年度) |
2017-06-30 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2018年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2017年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
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| キーワード | optogenetics / reverse optogenetics / functional cellomics / C. elegans / neural network / Connectome / Reverse optogenetics |
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| 研究成果の概要 |
線虫C. elegansは302個のニューロンからなる神経ネットワークを持つが、その機能はいまだよくわかっていない。我々は、各ニューロンが行動に与える機能を網羅的にアノテーションするための新規方法論―機能的セロミクス―を開発した。この方法論を線虫の産卵行動に適用し、産卵行動に強く影響するニューロンの解析に成功した。さらに、線虫の行動を自動でトラッキングしモデル化する動画撮影システムを構築し、線虫のロコモーションモチーフに影響するニューラルネットワークの解析を進めている。機能的セロミクスをさまざまな行動系に適用することで、普遍的な脳の計算メカニズムを理解できるようになる期待される。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の独創性は、従来の発想を逆転させ、仮説を必要としない網羅的解析法を神経ネットワーク研究に導入することに集約される。本申請は、仮説フリー・ハイスループット・1細胞分解能の方法論を細胞ネットワークレベルの研究に新しく導入するものである。本方法論により、動物の行動を高精度に予測できる神経ネットワークモデルの構築に成功すれば、神経系の普遍的動作原理を理解する上で大きなマイルストーンとなる。
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