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
哺乳动物大脑中 Calsyntenin 功能的探索:使用多个突变体进行组织学、生理学和行为分析
基本信息
- 批准号:18J21961
- 负责人:
- 金额:$ 1.41万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for JSPS Fellows
- 财政年份:2018
- 资助国家:日本
- 起止时间:2018-04-25 至 2021-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
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。
In private, there are molecular markers, mammalian molecular mechanisms, and research, research, and so on. It is possible to analyze the use of mechanical techniques in the study of the extension of the Internet and the use of mobile devices in the Internet. The following records are made on the following mechanical techniques. 1. You can use the molecular machine to parse the table, to parse the text, to report the data, and to analyze the data. This year, you will be asked to confirm that you are not required to do so. The results show that the text is full of information. two。 The mechanical science uses the analytical method of the action of the animal to carry out the analysis. At the beginning of the research plan, it is expected that the results of the study will be satisfactory, and the results of the study will be satisfactory. Make sure that the movement of the animal will be carried out again, and the mechanical and mechanical means will be opened. The movement of animals and animals is due to be seen in the previous session, and then there are important problems in the field of dynamics. Do not check the accuracy rate of the action, and then check the accuracy rate of the action. In order to ensure the accuracy rate, we should use the method of mechanical engineering to solve the problem of mechanical engineering. In this study, NeurIPS Learning meaningful representation of life workshop tables and contributions are currently available. The wild type of animal is used to analyze the action of the animal, and the mechanical science is used to analyze the behavior of the animal. I don't know what to do. I don't know. I don't know what to do. I don't know what to do. In deep order, the mechanical mechanics test shows that the use of wild-type animal equipment is related to the use of extraction techniques that are used in the operation of mechanical machinery.
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Behavioral and histological phenotypes of calsyntenin TKO mice
Calsyntenin TKO 小鼠的行为和组织学表型
- DOI:
- 发表时间:2019
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Keita Mori;Michinori Koebis;Yuji Kiyama;Toshiya Manabe;Atsu Aiba and Yuichi Iino
- 通讯作者:Atsu Aiba and Yuichi Iino
Behavior state space analysis and behavior control using machine learning
使用机器学习进行行为状态空间分析和行为控制
- DOI:
- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:伊藤浩理;坂本浩隆;片上舜;大日方孝輝;岡田真人;片上 舜,坂本浩隆,五十嵐康彦,岡田真人;大日方孝輝,片上 舜,楽詠コウ,岡田真人;伊藤浩理,坂本浩隆,片上 舜,岡田真人;Keita Mori*; Haoyu Wang; Naohiro Yamauchi; Yu Toyoshima; Yuichi Iino;森啓太
- 通讯作者:森啓太
Disentangling behavioral dynamics with MDN-RNN
使用 MDN-RNN 解开行为动力学
- DOI:
- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Keita Mori;Haoyu Wang;Naohiro Yamauchi;Yu Toyoshima;Yuichi Iino
- 通讯作者:Yuichi Iino
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森 啓太其他文献
原子分解能電磁場計測電子顕微鏡の開発と材料界面研究
原子分辨率电磁场测量电子显微镜及材料界面研究的发展
- DOI:
- 发表时间:
2019 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
森 啓太;古戎 道典;小林 静香;城山 優冶;真鍋 俊也;饗場 篤;飯野 雄一;柴田直哉 - 通讯作者:
柴田直哉
哺乳類におけるカルシンテニンの機能:トリプルノックアウト マウスを用いた解析
Calsyntenin 在哺乳动物中的功能:使用三重敲除小鼠进行分析
- DOI:
- 发表时间:
2017 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
森 啓太;古戎 道典;小林 静香;城山 優冶;真鍋 俊也;饗場 篤;飯野 雄一 - 通讯作者:
飯野 雄一
森 啓太的其他文献
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相似海外基金
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