C.elegansニューラルネットワークにおけるシナプス構成は重要な局所区画化計算を示唆する【JST・京大機械翻訳】

Ruach, R.; Ratner, N.; Emmons, S. W.; Zaslaver, A.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211230048512 整理番号：22P0031337

C.elegansニューラルネットワークにおけるシナプス構成は重要な局所区画化計算を示唆する【JST・京大機械翻訳】

The synaptic organization in the C. elegans neural network suggests significant local compartmentalized computations

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発行年： 2022年01月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月01日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ニューロンは,上流シナプス前ニューロンから複数の入力を統合することによって局所計算をサポートする精巧な木のような樹枝状構造によって特性化される。少数のあるいは単一神経突起から成る単純なニューロンが局所計算を実行することができるかどうかは明確ではない。この疑問に取り組むために,著者らは個々のシナプスの座標を含む完全な配線図が利用できるC.elegans動物のコンパクトなニューラルネットワークに焦点を当てた。神経突起に沿った化学シナプスの位置はランダムに分布せず,解剖学的制約により説明できなかった。その代わり,シナプスは局所区画化計算をサポートする組織であるクラスタを形成する傾向がある。相互シナプスニューロンにおいて,正と負のフィードバック動力学が神経突起に沿った離散区画化領域に実装されることを示唆する。三重ニューロン回路において,非ランダムシナプス組織は,機能的関連下流ニューロンのシグナル統合および協調活性化のような局所機能的役割を促進する可能性がある。これらのクラスタ化シナプストポロジーは,おそらく,単一神経突起に沿った異なる並列機能を促進し,ニューラルネットワークの計算能力を効果的に増加させる,ネットワークにおける誘導原理として現れる。【JST・京大機械翻訳】

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中枢神経系

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