活動相関を持つ神経集団符号化の動力学に関する研究

具有活动相关性的神经群体编码动力学研究

基本信息

批准号：
06J06773
负责人：
濱口航介
金额：
$ 1.47万
依托单位：
The Institute of Physical and Chemical Research
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2006
资助国家：
日本
起止时间：
2006 至 2008
项目状态：
已结题

项目摘要

神経の発火率は一次統計量であり,刺激や行動との相関がある場合には発火率による情報コードが行われているという.しかしCV2など時間的に局所的な発火の不規則性に関する指標を用いれば,時間相関をもつスパイク列の二次統計量と行動との関連を探る事が可能である.本研究では,Alexa Riehle博士とNicolas Brunel博士の協力の下,猿の前肢運動中の神経活動データを解析した.その結果,発火率の変動と比べてCV2など2次統計量がほぼ時間的に一定であること,発火タイミングの乱雑さの高い神経集団と低い神経集団が存在することがわかった.次なる疑問は,このような神経活動はどのような神経回路網によって作られるか,である.大脳皮質の局所回路の性質はほとんどわかっていないため,我々はまず,疎にランダム結合すると仮定し,そのようなネットワークのパラメータを神経活動から推定することにした.まず実験より単一神経のスパイク列から,発火率と発火タイミングの乱雑さをあらわす指標(ここではCVを用いた)を抽出する.これと漏れあり閾値発火神経モデル(Leaky Integrate-and-Fire Neuron)からなる疎なランダム結合ネットワークから解析的に計算された発火率とCV値の差を少なくするようなモデルを選択した.その結果,ボアソン発火と同程度に乱雑な神経は抑制性のフィードバックが興奮を上回る抑制性優位なネットワークに属し,ややレギュラーな発火を示す神経は,局所回路内のフィードバックが少ないと予測された.

神经发射的速度是主要统计数据，当与刺激和行为有关联时，信息代码是根据射击速度制定的。但是，使用时间局部触发不规则性（例如CV2）的指标，可以探索具有时间相关性的尖峰序列的二次统计数据之间的关系。在这项研究中，在Brunel博士的合作下，Alexa Riehle和Nicolas博士分析了猴子前肢运动期间的神经活动数据。我们发现，与发射速率的变化相比，诸如CV2之类的二次统计数据几乎是恒定的，并且有神经种群较高和较低的点火时间破坏。下一个问题是哪种神经网络是由这种神经活动组成的。由于大脑皮层中局部电路的性质在很大程度上是未知的，因此我们首先假设它们是随机耦合的，我们从神经活动中估算了此类网络的参数。首先，通过实验，我们提取一个索引（此处，简历），表明点火速率和触发时间中断之间存在混淆（在此使用CVS）。这和泄漏的阈值点火神经模型（泄漏的集成和火）选择了一个模型，该模型从稀疏的神经元的稀疏随机耦合网络中降低了分析计算得出的触发速率和CV值之间的差异。结果，可以预测，像Boisson发射一样混乱的神经属于抑制性反馈的抑制性主导网络，而抑制性反馈会超过兴奋，而在局部电路中表现出一些规律性发射的神经的反馈较少。