哺乳類脳でのカルシンテニン機能探索：多重変異体を用いた組織・生理・行動学的解析

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私はカルシンテニンと呼ばれるシナプスに存在する分子について、哺乳類における分子機能を明らかにすることを目標とし、研究を行ってきた。またこの研究の延長として、変異体の行動をより網羅的にまた動物種によらず汎用的に解析可能な機械学習手法の開発を行ってきたため、この2点について研究実施状況を以下に記す。1.カルンテニン分子の機能解析では表現型解析を進め論文に報告をまとめた。本年度はカルシンテニンモデルマウスのストレス応答異常を起こしていることを確認した。またこれまでの結果を論文としてまとめた。2.機械学習を用いた動物の行動の解析手法を開発した。当初研究計画の段階では予定をしていなかったが、昨年度より行っている表現型解析のために重要な手法の開発の研究に関しても一定の成果をえた。確率的な動物の行動を再現するための機械手法を開発。動物の行動をコンピュータ上で再現できるようになることは行動学において重要な課題である。しかしこれまで動物の確率的な行動を再現することは難しかった。そこで確率的な時系列データのモデリングに適した機械学習手法を応用することによりこの課題を解決するモデルを提案した。本研究はNeurIPS Learning meaningful representation of life workshopで発表し、また現在投稿論文のリバイス中である。動物の野生型動物とノックアウト動物の行動を解析していくにあたり、機械学習を用いて行動パターンをシステマティックに解析する手法を開発した。これはこれまでの仮説駆動型の表現型解析ではなくデータ駆動型の表現型解析を行うための重要な手法である。深層生成モデルと呼ばれる機械学習の手法でみられる表現学習という性質を利用して野生型動物とノックアウト動物をはじめとした異なるクラスに属する動物の行動の違いをデータ駆動的に抽出する手法を開発した。