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Reverse Engineering of Connectome: Elucidating Brain Information Processing Architecture by Network Analysis

连接体逆向工程：通过网络分析阐明大脑信息处理架构

基本信息

批准号：
20K12060
负责人：
岡本洋
金额：
$ 2.5万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

【本研究の目的】高解像マウスコネクトームから脳情報処理様式を導出する。【方法】コネクトームのリバースエンジニアリング：コネクトームの構造に潜在的に表現された脳情報処理の機能構成を、ネットワーク分析を用いて推定する。はじめに、その機能構造がマクロレベルである程度知られている視覚野に注目する。ネットワーク分析によるミクロレベルからのアプローチに基づき、マウス視覚野の機能構成を明らかにする。視覚野を対象として構築したコネクトーム・リバースエンジニアリングの方法を、さらに海馬、大脳基底核およびその他の領域にも適用する。並行して、新たなネットワーク分析方法の開発にも取り組み、その成果をコネクトーム・リバースエンジニアリングに取り入れる。【令和4年度研究の成果】「マルコフ連鎖モジュール分解（Modular decomposition of Markov chain, MDMC）」は、研究代表者が考案したネットワーク分析の方法であり、コネクトーム・リバースエンジニアリングを実行する上での核である。先年度、高解像マウス視覚野コネクトームにMDMCを施し、視覚野情報処理の機能モジュールを同定した。本年度は、同じ方法を用いて、海馬情報処理の機能モジュールの推定を試みた。ただし、海馬スライスを用いた神経科学実験との対比を行うために、海馬全体に対してではなく、長軸に垂直なスライスに対する高解像コネクトームを構築した。これにMDMCを施し、次の結果を得た：個々の機能モジュールは、解剖学的に同定された海馬区分（歯状回、CA3野、CA2野、CA1野）には必ずしも対応せず、むしろ区分間をまたぐ構造を持つ。これらは、海馬の情報処理様式を理解する上で、従来素朴に行われてきたような、解剖学的区分を機能単位とみなすことが、適切でないことを示唆する。

[Objective of this study] High resolution image processing method is derived. [Method] The potential performance of the structure of the database is estimated by the functional composition of the information processing and the analysis of the database. For example, if you want to know more, you can use the following methods: The basic structure of the visual field is clearly defined in the analysis of the visual field. This method of visual field object creation and computer interface design is applicable to the hippocampus, basal ganglia of the brain, and other fields. In parallel, the development of a new analytical method is based on a set of results. [Results of Ling He's 4th Annual Research]"Modular decomposition of Markov chain (MDMC)" is a research representative's review of case analysis methods. In the past year, high-resolution video processing has been implemented in the field of MDMC, and the function of video processing has been determined. This year, the same method was used, and the function of hippocampus information processing was tested. The hippocampus is used to construct a high resolution image system for the study of the relationship between the hippocampus and the brain. The results of MDMC application were as follows: functional, anatomical and structural differences between hippocampal regions (dentate gyrus, CA3 field, CA2 field, CA1 field) were observed. The information processing of hippocampus and hippocampus can be understood from different aspects, such as anatomy, function, relevance and so on.

项目成果

期刊论文数量（8）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Simulation of foraging behavior using a decision-making agent with Bayesian and inverse Bayesian inference: Temporal correlations and power laws in displacement patterns

使用具有贝叶斯和逆贝叶斯推理的决策代理模拟觅食行为：位移模式中的时间相关性和幂律

DOI：
10.1016/j.chaos.2022.111976
发表时间：
2022
期刊：
Chaos, Solitons & Fractals
影响因子：
0
作者：
Shinohara Shuji;Okamoto Hiroshi;Manome Nobuhito;Gunji Pegio-Yukio;Nakajima Yoshihiro;Moriyama Toru;Chung Ung-il
通讯作者：
Chung Ung-il

A power law approach to predicting international conflicts: Lewis Fry Richardson revisited

预测国际冲突的幂律方法：刘易斯·弗莱·理查森重温

DOI：
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
Hiroshi Okamoto;Budrul Ahsan;Yu Minematsu;Iku Yoshimoto;Sota Kato,
通讯作者：
Sota Kato,

A new method of Bayesian causal inference in non-stationary environments

非平稳环境下贝叶斯因果推理的新方法

DOI：
10.1371/journal.pone.0233559
发表时间：
2020
期刊：
PLOS ONE
影响因子：
3.7
作者：
Shinohara Shuji;Manome Nobuhito;Suzuki Kouta;Chung Ung-il;Takahashi Tatsuji;Okamoto Hiroshi;Gunji Yukio Pegio;Nakajima Yoshihiro;Mitsuyoshi Shunji
通讯作者：
Mitsuyoshi Shunji

Testing the Power-Law Hypothesis of Inter-Conflict Intervals

检验冲突间隔的幂律假设