公募研究
動物は、様々な情報を中枢神経回路において適切に処理することによって、刻々と変動する環境に適応している。本研究では、線虫をモデルとして、特定の刺激に対していつも同じ行動をとる（頑健性がある）場合と、確率的に行動を変化させる（柔軟な）場合とでどのように情報処理に違いがあるのかを明らかにすることを目的としている。（１）細胞の同定をした全中枢神経細胞の個別の活動を元に、機械学習(random forest回帰）や統計的因果推定法（Convergent Cross Mapping CCM)を用いて、機能的な神経回路の推定を行った。因果関係にある神経細胞の組合せは、時間とともに変化するが、その変化は、個体による組合せの違いと比べ大きくないことが分かった。（２）スパースモデリング法の1つであるLASSOを用いて、頭部の全中枢神経細胞の活動のうち、線虫の動きを制御している神経活動を推定することを試みた。神経細胞の中には類似の活動をしているものもあるので、まずクラスタリングを行い、神経細胞を活動によって分類した。その上で、各グループの平均の活動を用いて、LASSOによりどのグループの神経活動が行動の制御に寄与しているのかを解析した。その結果、個体による違いはあるものの、寄与が大きいグループに共通に存在する神経細胞があるらしいことがわかった。（３）少数の神経細胞の活動に基づいて、神経間の因果推定をCCMを用いて行ったところ、時間変化に比べて、個体間の違いが大きいことがわかった。さらに、同時に因果関係がある神経の組合せも調べると、さらに個体差が大きいことがわかった。
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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BMC Biology
巻: 18 ページ: 30
10.1186/s12915-020-0745-2
http://www.biology.kyushu-u.ac.jp/~bunsiide/
