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J-GLOBAL ID：201802271925310354   整理番号：18A0287777

構造機能から神経回路推論【Powered by NICT】

Neural Circuit Inference from Function to Structure

著者 (4件)： Real Esteban (Harvard University, Cambridge, MA 02139, USA) ,  Asari Hiroki (Harvard University, Cambridge, MA 02139, USA) ,  Gollisch Tim (Department of Ophthalmology, University Medical Center Gottingen, Gottingen 37073, Germany) ,  Meister Markus (Harvard University, Cambridge, MA 02139, USA)
資料名： Current Biology  (Current Biology)
巻： 27  号： 2  ページ： 189-198  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0287A  ISSN： 0960-9822  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： 技術の進歩により,脳回路の構造的結合性および機能的動力学に新しい窓を開いた。定量的フレームワークは解剖学と生理学からこれらのデータを統合する必要である。ここでは,そのようなリンクを生成するモデリングアプローチを提案した。目標は,まばらな神経記録からの神経回路の構造を推定,正則化制約としての解剖の部分的知識を用いたことである。網膜の出力ニューロンからの視覚応答,神経節細胞を記録した。は網膜ニューロンと接続を表し,実験データに適合することを回路モデルの系統的配列を生成した。最適モデルは忠実に神経節細胞出力を再現した。より重要なことは,これらが回路に内部観察されないニューロン間の動力学と連結性に関する予測を行った後に,これらを実験で確認した。回路推論フレームワークは,神経科学におけるビッグデータの統合と理解を促進するのに有望である。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： 連結性 ,  視覚 ,  解剖学 ,  網膜 ,  生理学 ,  *ニューロン ,  正則化 ,  神経科学 ,  回路モデル
準シソーラス用語： *神経 ,  ビッグデータ ,  網膜神経細胞 ,  神経節細胞 ,  神経記録法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (10件)： ビジョン ,  retina ,  神経節細胞 ,  双極細胞 ,  脳回路 ,  神経生理学 ,  神経コード ,  計算神経科学 ,  機械学習 ,  回路モデル

分類 (2件)： 視覚  (EJ13020B) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (2件)： 神経回路 ,  推論