測定からの皮質神経回路網の指向性有効連結性の解明【JST・京大機械翻訳】

Sun Chumin; Lin K. C.; Yeung C. Y.; Ching Emily S. C.; Huang Yu-Ting; Lai Pik-Yin; Chan C. K.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212915764381 整理番号：22P0327153

測定からの皮質神経回路網の指向性有効連結性の解明【JST・京大機械翻訳】

Revealing directed effective connectivity of cortical neuronal networks from measurements

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発行年： 2022年04月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月06日
JST資料番号： O7000B 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)

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生物学的ネットワークの研究において,主要な課題の一つはネットワーク構造と動力学の間の関係を理解することである。本論文では,確率的動的システムとしてin vitro皮質ニューロン培養をモデル化し,動力学[ChingとTam,Phys.Rev.E95,010301(R),2017]から有向ネットワークを再構成する方法を適用して,多電極アレイにより記録された電圧測定からのニューロン培養の有向リンクとシナプス重みを明らかにした。得られた有効な連結性は,ラットおよびサルにおける皮質領域のいくつかの特徴を再現する,そして,線虫C.elegansのシナプスネットワークと同じネットワーク特性を持ち,その全体神経系が今日としてマッピングされている唯一の生物である。入射度の分布は二峰性であり,平均入力と流出シナプス強度の分布は長いテールで非Gaussであった。有効連結性は,スパイキング活動間の統計的相関を用いて推定した,通常研究された機能的連結性から異なる情報を捉える。興奮性入力と外出リンクの平均シナプス強度は,推定有効連結性におけるスパイキング活動と共に増加するが,同じ電圧測定を用いて推定した機能的連結性ではそうではないことが分かった。これらの結果は,再構成された有効連結性がシナプス接続の一般的特性を捉え,ネットワーク構造と動力学間の関係をより良く明らかにできることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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脳・神経系モデル

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