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高等動物の大脳新皮質から昆虫や軟体動物などの神経系には，しばしばリズミックな神経活動が見られる．しかし，その機能的役割や発生メカニズムは十分に解明されているとは言えない．本研究の目的は，局所神経回路のレベルでリズムがどのような意義を持つのか数理モデルを用いて解明することである．そのために実験的知見に基づき具体的な神経回路のモデルを構築し理論的に検証を行った．
我々は，まずリズムを持った神経集団が３体間シナプス相互作用することで，複数のアナログ情報を保持できることを示した．具体的には，複数ニューロン間のスパイク間の同期の度合い（同期度パラメータで定量可能）に，連続量をコード可能なこと示した．
更に，リズミックな神経活動の実データからリズム力学系を推定する手法の開発も，予備的な試みであるが，行った．メゾ神経回路にはＬＦＰなどのリズミックな神経活動がしばしば観測されるが，それらのデータを解析する手法は，特にリズムというダイナミクスの視点で，十分に研究されているとは言えない．今回我々は，リズミックな神経活動のデータをリミットサイクル振動子の相互作用集団と見なし，それらの結合関数などを推定する統計的手法の開発に着手した．この手法は，ベイズ統計の枠組みを用いている．人口データによるパフォーマンスの検証では，データ数の増加に応じて推定結果が正解に近づいていくことを確認した．この手法の特徴は，詳細モデルを経由せずに，神経データから直接縮約した力学系を推定する点である．特に協調したい利点として，未知の生理学的機構があったとしても，それを織り込み済みの力学系に立脚した数理モデルが得られ，元の神経系の特徴を捉えることが可能である点である．
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