神経細胞集団のスパイク高次相関の解析と回路特性としての解釈

神经元群中高阶尖峰相关性的分析和电路特征的解释

基本信息

批准号：
17021038
负责人：
酒井裕
金额：
$ 1.28万
依托单位：
Tamagawa University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
2005
资助国家：
日本
起止时间：
2005 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

研究成果報告書近年,数百本の電極により多数の神経細胞からスパイクを同時記録する手法が確立してきた.しかし,現状では,単一細胞記録の効率化として利用するか,解釈のしやすい細胞ペアの相互相関ヒストグラムを調べるのが主流であり,多数の細胞から同時記録している利点を十分に生かしているとは言い難い.この問題に対し,「複数の神経細胞で過去に発生したスパイクパターンから,ある神経細胞で次の瞬間にスパイクが発生するかどうかを予測する」モデルを構成し,「予測成功率」というわかりやすい指標を用いて全細胞ペアのスパイク相関の全体的な性質を明らかにすることを考える.次の瞬間のスパイクを予測する問題は,次の瞬間にスパイクを発生するかしないかを決定する問題になっているため,工学の分野でよく直面する判別問題に帰着する.判別問題では,様々な場面に有効な手法が開発されている.本研究では,データの中から特徴的な高次の相関を効率的に抽出して非線形な判別を行う手法として知られている「サポートベクタマシン」を用いて,人工的に作成した20細胞のスパイクデータに適用した.前半3秒間のデータで予測成功率が最も良くなる予測器を構成し,後半3秒間のデータでその予測成功率を評価した.その結果,相互相関ヒストグラムしか用いない手法より,予測成功率が良くなることを確かめた上で,どのような神経スパイク間の関係性を用いて予測をしているかを調べ,その導かれた特徴的な高次相関が,人工データに埋め込んだ高次相関と整合していることを確かめた.この手法を実際の実験データに適用すれば,神経細胞集団の高次相関の性質が,課題や行動に依存してどのように変化するかを調べることにより,文脈によって使い分けられている神経回路の特性を明らかにすることができる.

研究成果报告近年来，已经建立了一种使用数百个电极同时记录大量神经元尖峰的方法，主流方法是检查成对的互相关直方图，不能说同时记录的优势。从大量的细胞中得到充分利用从模式来看，在某个神经元中。我们将构建一个模型来预测下一时刻是否会出现尖峰，并使用一个易于理解的指标（称为“预测成功率”）来阐明所有细胞对的尖峰相关性的整体性质。预测瞬间尖峰的问题尚未开发出在这种情况下有效的方法。在这项研究中，我们人为地创建了 20 个细胞尖峰数据。我们使用前 3 秒的数据构建了一个具有最佳预测成功率的预测器，并使用后 3 秒的数据评估了预测成功率。结果，我们发现仅使用互相关直方图的预测成功率优于该方法。通过将这种方法应用于实际实验数据，我们可以研究神经元群体中高阶相关性的特性如何根据任务或动作而变化，从而可以根据上下文区分不同的用途。可以阐明神经回路的特征

项目成果

期刊论文数量（1）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

A New Classification of Neuron Models for Random Inputs on Bifurcation Structures

分叉结构随机输入神经元模型的新分类

DOI：
发表时间：
2006
期刊：
Proceedings of International Symposium on Circuits and Systems 2006 (to appear)
影响因子：
0
作者：
Daisuke Haraki;Tomoya Suzuki;Tohru Ikeguchi;Tomoya Suzuki;Ryosuke Hosaka;R.Hosaka;Ryosuke Hosaka
通讯作者：
Ryosuke Hosaka