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J-GLOBAL ID：201802246004266209   整理番号：18A0478565

変化したシナプス可塑性から非定型学習へ:ダウン症候群の計算モデル【Powered by NICT】

From altered synaptic plasticity to atypical learning: A computational model of Down syndrome

著者 (4件)： Tovar Angel Eugenio (Department of Psychology, Lancaster University, Lancaster LA1 4YF, United Kingdom) ,  Tovar Angel Eugenio (Facultad de Psicologia, Universidad Nacional Autonoma de Mexico, Av. Universidad 3004, 04510, Coyoacan, Mexico) ,  Westermann Gert (Department of Psychology, Lancaster University, Lancaster LA1 4YF, United Kingdom) ,  Torres Alvaro (Facultad de Psicologia, Universidad Nacional Autonoma de Mexico, Av. Universidad 3004, 04510, Coyoacan, Mexico)
資料名： Cognition  (Cognition)
巻： 171  ページ： 15-24  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2788A  ISSN： 0010-0277  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 学習と記憶はシナプス結合の適応に依存している。Down症候群の神経生理学に関する研究は限られた長期増強(LTP)と長期抑制(LTD)とシナプス可塑性の非定型パターンを特性化した。ここでは,このLTP/LTD不均衡は連合学習のタスクへの影響を調べるために例示こと神経計算モデルを提示した。研究1で,著者らは,一連の計算機シミュレーションを行った典型的発達のモデルと比較してダウン症候群のモデルにおける単純および重複刺激関連性の学習を解析した。ダウン症候群モデルにおける学習は遅く,干渉の影響を受けやすかった。干渉効果は,専用の刺激スケジュールによって克服できることを見出した。研究2では,第二のセットのシミュレーションとダウン症候群を有する参加者を用いた経験的研究を行い,筆者らのモデルの予測を試験するために小児開発。モデルは連続反応時間課題におけるヒト参加者の性能を予測し,連合学習機構に依存しているという暗黙の学習課題に適していた。批判的に言えば,典型的および非典型的挙動は神経可塑性制約と刺激スケジュール間の相互作用によって説明された。著者らのモデルは,これらの相互作用に基づく学習障害の機構的,および非定型シナプス可塑性および連想学習の間の因果関係を提供した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 学習障害 ,  *学習 ,  因果律 ,  長期増強 ,  計算機シミュレーション ,  子供 ,  シナプス形成 ,  *Down症候群 ,  相互作用 ,  キャラクタリゼーション ,  *計算モデル ,  ヒト
準シソーラス用語： 連合学習 ,  神経生理学 ,  *シナプス可塑性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ニューロ計算モデル ,  ダウン症候群 ,  LTP/LTDバランス ,  連想学習 ,  潜在学習 ,  連続反応時間課題

分類 (4件)： 先天性疾患・奇形一般  (GD03010V) ,  神経の基礎医学  (GN01020W) ,  神経系の疾患  (GN03000O) ,  精神科の基礎医学  (GR01020I)

タイトルに関連する用語 (5件)： シナプス可塑性 ,  定型 ,  学習 ,  ダウン症候群 ,  計算モデル