ニオイの感性予測能力を持つ嗅覚神経回路モデルの提案と人工官能検査装置の開発

提出具有预测气味敏感性能力的嗅觉神经回路模型并开发人工感觉测试装置

• 批准号: 11J10869
• 负责人: 曽 智
• 金额: $ 1.54万
• 依托单位: Hiroshima University (2012-2013)Osaka University (2011)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2011
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2011 至 2013
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-11J10869/
• 关键词: 官能検査; ニオイ; 嗅球; 神経活動パターン; ニューラルネット; 感覚予測; 嗅覚糸球体

近年, においを的確に評価し得る方法の検討が重要な課題となってきている. 本研究では, 人が行ってきた官能検査を代行する人工官能検査装置を提案する. 最終年度は, ラットの神経活動から人間の嗅感覚が予測できるという仮説の根拠をより強固にするために追加実験を行い, その結果に対して検討を行った. そして, 初年度に実施したヒトに対する官能検査の結果と, 2年度目に構築したラットの神経活動とヒトの感覚の対応付けアルゴリズムをまとめ, 学術論文として発表した(Chemical Senses). また, 昨年度に引き続き, 化学受容が誘発する生物の行動メカニズムを探るために, もっとも単純な多細胞生物である線虫を模した連結型ロボットを用いて, その化学走性の実環境シミュレーションを実施した. 具体的には以1下のとおりである.【ラットの神経活動とヒトの感覚の対応付けアルゴリズムの提案とヒトの感覚予測モデルの構築】これまで, データベース(http://gara.bio.uci.edu/)からラット嗅球の神経活動パターンを取得し, 活動パターン間の類似度を定める指標を抽出し, ヒトが感じるニオイの類似度を比較してきた. そして, Log-linearizedGaussianMixtureNetwork (LLGMN)を用いてヒトの感覚予測を試みた。これらの結果は, ラット嗅覚系の活動パターンから人間の感覚を予測できるという可能性を示している. しかしながら, これまでに匂いの濃度依存性については検討していなかった. そこで, 濃度が異なる同一の匂いを嗅がせたときにおけるラット嗅球の神経活動パターンをデータベースより取得し, これまでと同一の手法で人間が感じる匂いの類似度を予測できるか検証した. その結果, これまでと同等の予測精度が得られることを確認した. 以上を学術論文として発表した, また, これまでに構築したラット嗅球の神経活動予測モデルを用いてガスクロマトグラフィーを用いて同定した匂い分子から神経活動パターンを予測し, 複数分子で組み合わされた匂い同士の類似度の予測を試みた.

In recent years, there have been important problems in the study of methods for evaluating the quality of materials. In this study, we propose an artificial functional testing device for human functional testing. In the final year, the mental activity of the subject was monitored and the results were discussed. The results of functional tests conducted in the first year and the results of functional tests conducted in the second year are presented in academic papers (Chemical Sensors). In the past year, the chemical reaction system of biological activity has been developed, and the chemical reaction system of biological activity has been implemented. Specific [A proposal and a construction of a sensing prediction module for the sensory activity of the olfactory bulb]. This proposal is based on the following data: (http://gara.bio.uci.edu/). The neural activity of the olfactory bulb can be obtained, and the similarity between the activities can be determined. The similarity of the sensory activity can be compared. Log-linearized Gaussian Mixture Network (LLGMN) can be used to detect and predict signals. The result is that the activity of the olfactory system is predicted from the human body. The concentration dependence of the substance is dependent on the concentration of the substance. The concentration of the same olfactory substance is different from that of the same olfactory substance, and the similarity of the olfactory substance to the human substance is predicted. The result is that the same prediction accuracy is obtained and confirmed. The above academic papers are presented in the following ways: To construct a neural activity prediction model for olfactory bulb, to determine the similarity of olfactory bulb and olfactory bulb, and to predict the similarity of olfactory bulb and olfactory bulb.

项目成果

A comparison between human perceptions of odor similarity and the gloemrular activity patterns in rats

人类对气味相似性的感知与大鼠肾小球活动模式的比较

• 发表时间: 2012
• 作者: Soh;Z.;Saito;M.;Tsuji;T.;Takiguchi;N.;and Ohtake;H.
• 通讯作者: H.

ニオイ分子のグラフ構造を利用したラット嗅球神経活動予測モデルの提案

利用气味分子的图结构预测大鼠嗅球神经活动的模型的提议

• 发表时间: 2011
• 作者: 曽智;辻敏夫;栗田雄一;滝口昇;大竹久夫
• 通讯作者: 大竹久夫

A Comparison Between the Human Sense of Smell and Neural Activity in the Olfactory Bulb of Rats

• DOI: 10.1093/chemse/bjt057
• 发表时间: 2014-02-01
• 期刊: CHEMICAL SENSES
• 影响因子: 3.5
• 作者: Soh, Zu;Saito, Maki;Tsuji, Toshio
• 通讯作者: Tsuji, Toshio

On-Center/Off-Surround Neural Network Model For Olfactory Attention

用于嗅觉注意力的中心/偏外神经网络模型

• 发表时间: 2011
• 作者: Zu Soh;Toshio Tsuji;Noboru Takiguchi;Hisao Ohtake
• 通讯作者: Hisao Ohtake

ニオイ分子のグラフ構造を利用したラット嗅覚神経活動予測モデルの提案

利用气味分子的图结构预测大鼠嗅觉神经活动的模型的提议

• 发表时间: 2011
• 作者: 斉藤牧紀;曽智;栗田雄一;滝口昇;大竹久夫;辻敏夫
• 通讯作者: 辻敏夫