| 研究実績の概要 |
本研究は，脳が有する外界のモデルを実験データから明らかにするための基盤的な統計解析技術として，時間変動する神経細胞集団の発火頻度と相関構造を逐次推定する技術として我々がこれまでに構築した【状態空間－イジングモデル】を発展させ，より大規模・非線形な神経細胞集団活動の解析を可能にする技術を開発することを目的としている．
３年目にあたる本年度は，キネティック・イジングモデルを用いた状態空間モデルの推定精度および計算時間等の定量的検証を行った．また，キネティック・イジングモデルの古典的モデルである非対称Sherrington-Kirkpatrickモデルに対する秩序・無秩序相転移およびパターン生成等の基礎的特徴について理論的な研究を行い，厳密解を得る等の成果を得た．これらに加えて，従来型の状態空間－イジングモデルの実データへの適用も行った．特に，本年度出版された論文（Shomali, Ahmadabadi, Rasuli, Shimazaki. Communications Biology, 2023）の中で，Allen Instituteが提供する覚醒下のマウスの第一次視覚野神経細胞集団から記録した３つの神経細胞集団のスパイク時系列データに本手法を適用することで，視覚刺激等の影響で変動する発火頻度の影響を取り除いた上で，強い負の３次相関が見出せることを示した．これにより，当該論文の主張を強く補完することができた．
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