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共同発表:神経信号からニューロンのつながりを推定~神経活動データから脳の回路図を描く~
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共同発表:神経信号からニューロンのつながりを推定~神経活動データから脳の回路図を描く~
ポイント 神経回路の構造(シナプス結合)を分析することは脳の情報処理メカニズムを理解するうえで重要... ポイント 神経回路の構造(シナプス結合)を分析することは脳の情報処理メカニズムを理解するうえで重要だが、周囲のニューロン(神経細胞)や外部信号の影響があり、高精度な推定は従来できなかった。 相互相関解析と一般化線形モデルを融合させた解析法GLMCCを開発。外部の影響を消し去り、ニューロン間のシナプス結合を高精度に把握することに成功した。 この解析法によって各脳領野における情報の流れと情報処理の様式が明らかにされていくことが期待される。 京都大学 大学院理学研究科 篠本 滋 准教授と国立情報学研究所 小林 亮太 助教は、理化学研究所、立命館大学、大阪市立大学、ドイツ・ユーリヒ研究所、米国立衛生研究所の研究者と共同で、神経活動データからその背後にある脳神経回路を高精度で推定する解析法を開発しました。 計測技術の驚異的進展により、神経科学においては多数のニューロンの信号を長時間にわたって計測でき