| 研究課題/領域番号 |
20K06922
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
上田 壮志 筑波大学, 国際統合睡眠医科学研究機構, 助教 (00599821)
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| 研究分担者 |
日野 英逸 統計数理研究所, モデリング研究系, 教授 (10580079)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 大脳皮質 / ２光子イメージング / 脳状態 / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
脳は状態依存的にその機能が変容する。本研究では、覚醒や休息などの様々な脳状態に依存した大脳皮質ニューロンのセルアセンブリを解析し、脳状態の変遷がどのように機能的差異を生むのかを明らかにする。
セルアセンブリを捉えるために、複数ニューロン活動を２光子カルシウムイメージングで計測し、その多変量時系列データを統計的機械学習により解析することで、データに潜む機能的構造を発見する戦略である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
自発的に様々な脳状態に遷移するマウスで２光子カルシウムイメージングを行った。データの解析に統計的機械学習を使用し、皮質局所ネットワーク構造を定量化した。その成果はいくつかの学会や研究会で議論を行った。また共同研究として、新規オプトジェネティクスツールの開発におけるニューロンへの光刺激とカルシウムイメージングでの性能評価で貢献し、Cell Rep Methodsに発表した。
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| 今後の研究の推進方策 |
データ解析においていくつか問題があり、その解決を実施中である。速やかに完了させ、論文投稿を進める。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルスの感染拡大のため動物実験の一時減少と学会や共同研究打ち合わせなどがオンライン化したため、支出が大幅に少なくなったため。
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