研究領域 | データ記述科学の創出と諸分野への横断的展開 |
研究課題/領域番号 |
23H04469
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研究種目 |
学術変革領域研究(A)
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配分区分 | 補助金 |
審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅱ)
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研究機関 | 京都大学 |
研究代表者 |
山口 玲欧奈 京都大学, 高等研究院, 特定助教 (50812640)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
7,020千円 (直接経費: 5,400千円、間接経費: 1,620千円)
2024年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2023年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
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キーワード | 統計的因果探索手法 / LiNGAM / E-I balance / サル / 脊髄損傷 |
研究開始時の研究の概要 |
脳内では、興奮性と抑制性神経回路が相互作用しながら、外界からの入力情報を処理している。脊髄損傷からの運動機能回復過程で、健常状態では使用されない神経回路が動員されることが示唆された。興奮性・抑制性神経回路の働きが大きく変化し、機能回復を支える神経回路の再編を引き起こすと考えられる。本研究課題では、脳ビッグデータに対して、統計的因果探索手法を基に、新しい脳内ネットワーク推定法を開発し、機能回復の基盤となる興奮性・抑制性神経回路の働きと相互作用の解明に取り組む。さらに、直接的な回路操作時の神経活動と比較することで、本提案手法で得られるネットワークがどの程度神経活動を反映しているかを明らかにする。
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