| 研究領域 | 脳構築における発生時計と場の連携 |
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| 研究課題/領域番号 |
19H04776
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
本田 直樹 京都大学, 生命科学研究科, 准教授 (30515581)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 機械学習 / データ解析 |
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| 研究実績の概要 |
軸索の標的位置は投射元および投射先の遺伝子発現パターンのマッチングによって規定されているとのと考えられているが、実際の神経回路がどのような軸索投射ルールに従って配線されているのかは全く不明である。これまで申請者が開発してきた数理モデルを拡張することで投射ルールが定式化されるのだが、そのパラメータ推定を行うことで、軸索投射ルールの解読が可能であることを示した。実データとして、Allen Brain Atlasから「神経コネクトーム」および「脳組織におけるISH分布」のデータを取得した。現在、データ駆動的に軸索投射ルールを推定する機械学習法の開発を継続している。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
軸索投射ルールを記述する数式の導出を行い、未知パラメータの数とデータ数の関係から、パラメータ推定が実行可能であることを確認した。現在、データ駆動的に軸索投射ルールを解読するための機械学習法の開発を継続している段階である。また、Allen Brain Atlasの仕様の理解に時間がかかってしまい、データ取得が遅れてしまった。これらの状況を総合して、「③やや遅れている。」と判定した。
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| 今後の研究の推進方策 |
現在開発中の手法の実データへの応用を目指す。まずは、回路構造がよく分かっている脳領域に絞って解析を行うことで、手法の妥当性の検証を行う。今後は成体マウスのISH分布のみならず、発生中のISH分布データも取り込むため、脳形状のレジストレーション法の検討を行っていく。
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