Elucidating the principle of global non-uniformity of microneuronal networks.

阐明微神经网络全局不均匀性的原理。

• 批准号: 20H04257
• 负责人: 下野 昌宣
• 金额: $ 11.23万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 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
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20H04257/
• 关键词: ネットワーク; 脳; ビックデータ; 皮質; 非一様; Network; Deep Neural Nework; Cortex; nonuniformity; data generation; Artificial Intelligence; Multielectrode recording; Immunostaining; ミクロとマクロ; 全脳; 細胞; コネクトーム; 電気活動; 神経; モデリング; 多細胞; 法則

私たちは、脳や神経データを体系的に取得するwet系の実験と、ネットワーク科学や人工知能の技術を活用したdry系の解析を両面として進める、新たな研究の展開を試みてまいりました。以下に成果をリストします。(1) 一つの脳皮質領域の神経細胞ネットワークに対してネットワークサイエンス解析を行い、抑制細胞がネットワークのハブ的位置づけにあることを明らかとしました。この知見は、神経科学に極めて原理的なものですが、広く評価されたことはありませんでした。(2) 上と同じデータを用いて、オートエンコーダという人工ニューラルネットワークの一種を適用して、トポロジー的特徴を自動的に抽出・解釈する技術を開発し、人では直感的に分からないデータの傾向を明らかとしました。具体的には、複数のトポロジーのブレンドが、その非一様性を効果的に説明することを明らかとしました。(3) 1の方法の実験の適用域を拡張し、12個の脳領域のトポロジーを幅広く比較しました。その結果、前頭部が他領域と比べて、極めて特殊な内部での接続構造を有していることを明らかとしました。(4) 時系列を取り扱うことのできる深層神経ネットワークの一種を、複数領域のデータに適用し、神経活動のスパイクデータを生成することに成功しました。この研究により、異なる脳領域間でも神経活動の相互生成が可能であることが判明しました。(5) 3の分析を、精神疾患モデルマウスの前頭部のデータに適用し、健常群と疾患群の差異を明らかとしました。

Private た ち は, 脳 や god 経 デ ー タ に を system obtain す る wet is の be 験 と, ネ ッ ト ワ ー や ク science technique of artificial can know の を use し た dry is の parsing を struck surface と し て in め る, new た な study の started を try み て ま い り ま し た. The following に results をリスト ます ます. (1) a つ の 脳 cortical areas の god 経 cells ネ ッ ト ワ ー ク に し seaborne て ネ ッ ト ワ ー ク サ イ エ ン ス parsing を い, inhibiting cell が ネ ッ ト ワ ー ク の ハ ブ position づ け に あ る こ と を Ming ら か と し ま し た. こ の knowledge は, god 経 science に め て principle of な も の で す が, hiroo く review 価 さ れ た こ と は あ り ま せ ん で し た. (2) with じ と デ ー タ を with い て, オ ー ト エ ン コ ー ダ と い う artificial ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク の a を applicable し て, ト ポ ロ ジ 徴 of ー を に drew, a solution of automatic 釈 す る technology を open 発 し, people で は に points towards か ら な い デ ー タ の tendency を Ming ら か と し ま し た. Specific に は, plural の ト ポ ロ ジ ー の ブ レ ン ド が, そ の non a others を unseen fruit に illustrates す る こ と を Ming ら か と し ま し た. (3) 1 method <s:1> Experiment <e:1> Application Scope を拡 zhang を拡, 12 <s:1> 脳 fields <e:1> トポロジ を を hiroshi く comparison ま た た. そ の results, former head が と his field than べ て, extremely め て special な internal で の is connected 続 tectonic を し て い る こ と を Ming ら か と し ま し た. (4) series を take り Cha う こ と の で き る deep god 経 ネ ッ ト ワ ー ク の a を, plural の デ ー タ に し, god 経 activity の ス パ イ ク デ ー タ を generated す る こ と に successful し ま し た. The study of によ によ and the mutual generation of で <s:1> spiritual activities <e:1> between different なる脳 fields が may determine that である とが とが とが can clarify that ま た た た た. (5) analysis of 3 の を, mental disorders モ デ ル マ ウ ス の former head の デ ー タ に し, health do の と disease group differences を Ming ら か と し ま し た.

项目成果

Whole brain comparison of E/I categorized informatic microconnectome and the application.

E/I分类信息微连接组的全脑比较及应用

• 发表时间: 2022
• 作者: 洞口裕真;中田雅也;Shimono M.
• 通讯作者: Shimono M.

パーキンソン病における皮質広域での菲薄化パターンに基づいた広範な臨床症状の予測

基于帕金森病皮质大面积变薄模式预测各种临床症状

• 发表时间: 2021
• 作者: 菊池紗瑛子;白上新;下野昌宣
• 通讯作者: 下野昌宣

Neural network embedding of functional microconnectome

• DOI: 10.1101/2021.10.19.464982
• 发表时间: 2021-10
• 期刊: bioRxiv
• 作者: Arata Shirakami;T. Hase;Yuki Yamaguchi;M. Shimono

Deep neural generation of neuronal spikes

神经元尖峰的深层神经生成

• DOI: 10.1101/2023.03.05.531237
• 发表时间: 2023
• 期刊: bioRxiv
• 作者: Nakajima Ryota;Shirakami Arata;Tsumura Hayato;Matsuda Kouki;Nakamura Eita;Shimono Masanori
• 通讯作者: Shimono Masanori

Deep neural embedding of neuronal connectivity.

神经元连接的深层神经嵌入。

• 发表时间: 2021
• 作者: Arata Shirakami;Masanori Shimono
• 通讯作者: Masanori Shimono