大規模な点事象時系列に階層ネットワークを適合させる状態空間法の構築

• 研究課題/領域番号: 26280007
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 一部基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 統計科学
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 篠本 滋 京都大学, 理学研究科, 准教授 (60187383)
• 研究期間 (年度): 2014-04-01 – 2020-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2019年度)
• 配分額: 12,610千円 (直接経費: 9,700千円、間接経費: 2,910千円); 2018年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円); 2017年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円); 2016年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円); 2015年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円); 2014年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
• キーワード: 神経スパイク / 状態空間法 / 大規模データ / 統計的因果性の解析 / 統計学 / 階層ネットワーク / 微視的不安定性 / ビッグデータ解析 / ネットワーク / 時系列解析 / 神経データ

研究成果の概要

本研究では，大規模並列計測によって得られる神経スパイク信号列から神経回路を再構成するという問題に取り組んだ．神経信号から結合を推定するという考え方そのものは50年以上前から提唱されていたが，神経活動現象が複雑なため，これまで十分信頼性のある推定は得られていなかった．我々は機械学習で発展した一般化線型モデルを相互相関に適用するアルゴリズムを構築し，大規模ネットワークのシミュレーションを用いて推定精度を検証した．この研究は始めてから完成まで6年の歳月を要したが最終的には2019年にNature Communicationsに出版された．この6年間には他の研究も進展し多くの成果が得られた．

研究成果の学術的意義や社会的意義

近年は計測技術の急速な進展によって膨大な神経スパイク信号が得られるようになっているので，同時計測された信号列から神経回路に関する知見が得られるようになると期待される．また解析手法は一般的なものなので神経信号のみならず，社会データにも適用することによって社会の構造に対する知見が得られるようになると考えられる．

研究成果

• [国際共同研究] NIH(米国)
• [国際共同研究] Juelich Research Center(ドイツ)
• [国際共同研究] University of Namur(Belgium)
• [国際共同研究] CMU(米国)
• [国際共同研究] Institute of Neuroscience and Medicine(Germany)
• [国際共同研究] National Institute of Mental Health(米国)
• [国際共同研究] Czech Academy of Sciences(チェコ)
• [雑誌論文] Reconstructing neuronal circuitry from parallel spike trains (2019)
  • 著者名/発表者名: Kobayashi Ryota、Kurita Shuhei、Kurth Anno、Kitano Katsunori、Mizuseki Kenji、Diesmann Markus、Richmond Barry J.、Shinomoto Shigeru
  • 雑誌名: Nature Communications 巻: 10 号: 1 ページ: 4468-4468
  • DOI: 10.1038/s41467-019-12225-2
  • NAID: 120006728081
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] Identifying exogenous and endogenous activity in social media (2018)
  • 著者名/発表者名: Fujita Kazuki、Medvedev Alexey、Koyama Shinsuke、Lambiotte Renaud、Shinomoto Shigeru
  • 雑誌名: Physical Review E 巻: 98 号: 5 ページ: 052304-052304
  • DOI: 10.1103/physreve.98.052304
  • 査読あり / 国際共著
• [雑誌論文] Computational Neuroscience: Mathematical and Statistical Perspectives (2018)
  • 著者名/発表者名: Kass Robert E.、Amari Shun-Ichi、Arai Kensuke、Brown Emery N.、Diekman Casey O.、Diesmann Markus、Doiron Brent、Eden Uri T.、Fairhall Adrienne L.、Fiddyment Grant M.、Fukai Tomoki、Gr?n Sonja、Harrison Matthew T.、Helias Moritz、Nakahara Hiroyuki、Teramae Jun-nosuke、et.al
  • 雑誌名: Annual Review of Statistics and Its Application 巻: 5 号: 1 ページ: 183-214
  • DOI: 10.1146/annurev-statistics-041715-033733
  • 査読あり / 国際共著
• [雑誌論文] Correlations and forecast of death tolls in the Syrian conflict. (2017)
  • 著者名/発表者名: K. Fujita, S. Shinomoto, and L.E.C. Rocha
  • 雑誌名: Scientific Reports 巻: 7 号: 1 ページ: 15737-15737
  • DOI: 10.1038/s41598-017-15945-x
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] Emergence of event cascades in inhomogeneous networks (2016)
  • 著者名/発表者名: Tomokatsu Onaga, Shigeru Shinomoto
  • 雑誌名: Scientific Reports 巻: 6 号: 1 ページ: 33321-33321
  • DOI: 10.1038/srep33321
  • 査読あり / オープンアクセス / 謝辞記載あり
• [雑誌論文] Similarity in neuronal firing regimes across mammalian species (2016)
  • 著者名/発表者名: Yasuhiro Mochizuki, ..., Ichiro Fujita, et al.
  • 雑誌名: Journal of Neuroscience 巻: 36 号: 21 ページ: 5736-5747
  • DOI: 10.1523/jneurosci.0230-16.2016
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] Efficient information transfer by Poisson neurons (2016)
  • 著者名/発表者名: Lubomir Kostal and Shigeru Shinomoto
  • 雑誌名: Mathematical Biosciences and Engineering 巻: 13 号: 3 ページ: 509-520
  • DOI: 10.3934/mbe.2016004
  • 査読あり / 国際共著 / 謝辞記載あり
• [雑誌論文] Microscopic instability in recurrent neural networks. (2015)
  • 著者名/発表者名: Y. Yamanaka, S. Amari, and S. Shinomoto
  • 雑誌名: Physical Review E 巻: 91 号: 3 ページ: 032921-032921
  • DOI: 10.1103/physreve.91.032921
  • 査読あり / 謝辞記載あり
• [雑誌論文] Analog and digital codes in the brain. (2014)
  • 著者名/発表者名: Y. Mochizuki and S. Shinomoto
  • 雑誌名: Physical Review E 巻: 89 号: 2 ページ: 022705-022705
  • DOI: 10.1103/physreve.89.022705
  • 査読あり / 謝辞記載あり
• [雑誌論文] Bursting transition in a linear self-exciting point process. (2014)
  • 著者名/発表者名: T. Onaga and S. Shinomoto
  • 雑誌名: Physical Review E 巻: 89 号: 4 ページ: 042817-042817
  • DOI: 10.1103/physreve.89.042817
  • 査読あり / オープンアクセス / 謝辞記載あり
• [学会発表] Reconstructing neuronal circuitry from spiking signals. (2020)
  • 著者名/発表者名: Shigeru Shinomoto
  • 学会等名: AIMR Advanced Target Projects
  • 招待講演
• [学会発表] Estimating Neuronal Connectivity from Spike Trains (2020)
  • 著者名/発表者名: Ryota Kobayashi
  • 学会等名: NetSci-X 2020
  • 国際学会
• [学会発表] A method for estimating synaptic connections from parallel spike trains (2019)
  • 著者名/発表者名: Ryota Kobayashi
  • 学会等名: ICMNS 2019
  • 国際学会
• [学会発表] Inferring the source of fluctuations in neuronal activity (2018)
  • 著者名/発表者名: Shigeru Shinomoto and Kazuki Fujita
  • 学会等名: Neural Coding workshop
  • 国際学会
• [学会発表] Estimation of synaptic connections from parallel spike trains (2018)
  • 著者名/発表者名: Ryota Kobayashi, Shuhei Kurita, Katsunori Kitano, Kenji Mizuseki, Barry J. Richmond, Shigeru Shinomoto
  • 学会等名: Neural Coding workshop
  • 国際学会
• [学会発表] Criticality of dynamical epidemic burst spreading through inhomogeneous networks (2017)
  • 著者名/発表者名: Shigeru Shinomoto and Tomokatsu Onaga
  • 学会等名: 4th INCF Japan Node International Workshop
  • 発表場所: RIKEN BSI
  • 年月日: 2017-05-18
  • 国際学会 / 招待講演
• [学会発表] Emergence of cascades in the linear and nonlinear Hawkes processes (2017)
  • 著者名/発表者名: Shigeru Shinomoto
  • 学会等名: BIRS workshop “Brain Dynamics and Statistics: Simulation versus Data”
  • 国際学会 / 招待講演
• [学会発表] Inferring the origin of nonstationary fluctuation in event occurrences. (2017)
  • 著者名/発表者名: Kazuki Fujita, Shinsuke Koyama, and Shigeru Shinomoto
  • 学会等名: Eighth International Workshop Statistical Analysis of Neuronal Data (SAND8)
  • 国際学会
• [学会発表] Inferring the source of fluctuation in neuronal activity. (2017)
  • 著者名/発表者名: Shigeru Shinomoto
  • 学会等名: ICERM on Integrating Dynamics and Statistics in Neuroscience
  • 国際学会 / 招待講演
• [学会発表] Review of single spike train analyses (2016)
  • 著者名/発表者名: Shigeru Shinomoto
  • 学会等名: Modeling Neural Activity 2 (MONA2)
  • 発表場所: Waikoloa, Hawaii, US
  • 国際学会 / 招待講演
• [学会発表] Relating neuronal firing to epidemics and tweets (2015)
  • 著者名/発表者名: Shigeru Shinomoto
  • 学会等名: Mathematical Modeling and Statistical Analysis in Neuroscience
  • 発表場所: Nice
  • 年月日: 2015-09-08
  • 国際学会 / 招待講演
• [学会発表] Criticality of dynamical epidemic burst spreading through a network of individuals (2015)
  • 著者名/発表者名: Tomokatsu Onaga and Shigeru Shinomoto
  • 学会等名: NetSci 2015
  • 発表場所: Zaragoza, Spain
  • 年月日: 2015-06-01
  • 国際学会
• [学会発表] Criticality of dynamical epidemic burst spreading through a network of individuals (2015)
  • 著者名/発表者名: Tomokatsu Onaga and Shigeru Shinomoto
  • 学会等名: Seventh International workshop Statistical Analysis of Neuronal Data (SAND7)
  • 発表場所: Pittsburgh, USA
  • 年月日: 2015-05-26
  • 国際学会
• [学会発表] Bursting activity spreading through asymmetric interactions. (2014)
  • 著者名/発表者名: Tomokatsu Onaga, Shigeru Shinomoto
  • 学会等名: Complex Networks 2014
  • 発表場所: Marrakech, Morocco
  • 年月日: 2014-11-24
• [学会発表] Intrinsic fluctuation in networks of spiking neurons. (2014)
  • 著者名/発表者名: Tomokatsu Onaga, Shigeru Shinomoto
  • 学会等名: Neural Coding 2014
  • 発表場所: Versailles, France
  • 年月日: 2014-10-09
  • 招待講演
• [学会発表] Endogenous fluctuation in neuronal firing rate. (2014)
  • 著者名/発表者名: Shigeru Shinomoto
  • 学会等名: Mathematical Modeling and Statistical Analysis in Neuroscience
  • 発表場所: Copenhagen, Denmark
  • 年月日: 2014-06-02 – 2014-06-04
  • 招待講演
• [備考] Toolbox for constructing the best histograms
  • URL: http://www.ton.scphys.kyoto-u.ac.jp/~shino/histograms/