受容野相関モデルを利用した大脳皮質局所回路の大域的クラスタ性の解明

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2016-06-27
• タイトル: 受容野相関モデルを利用した大脳皮質局所回路の大域的クラスタ性の解明
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Global structure of the clusters in local cortical circuit with receptive field correlation
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究／脳情報通信融合研究センター
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究／脳情報通信融合研究センター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information Science and Technology, Osaka University / Center for information and neural networks, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information Science and Technology, Osaka University / Center for information and neural networks, Osaka University
• 著者名: 渡邉, 航平; 寺前, 順之介; 若宮, 直紀
• 著者名(英): Kohei, Watanabe; Jun-nosuke, Teramae; Naoki, Wakamiya
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 大脳皮質局所回路のシナプス結合は，非常に不均質かつ不規則であり，高いクラスタ性を示すことが知られている． クラスタ性は神経発火活動に大きな影響を与えるが，ネットワーク内で， これらのクラスタが独立に存在しているのか，あるいはクラスタ構造は，何らかのより大きな構造の一部なのかなど，その大域的な性質は未解明だった．本研究では， この問題を解決するために，近年初期視覚野において報告されたシナプス結合と受容野相関の実験データに着目して大脳皮質局所回路網のネットワークモデルを作成し，そのネットワーク特性を解析した．その結果，作成されたネットワークは，シナプス後電位が数ミリボルト以上の少数の強いシナプス結合に関するサブネットワークでのみ，強いスモールワールド性を示す一方，それ以外の大多数の弱結合からなるサブネットワークは，ほぼランダムネットワークであるという二重性を持つことを明らかにした． これまで報告されてきたクラスタ性は，強結合サブネットワークの大域的なスモールワールド性の局所的な観測の帰結であると考えられる． この二重性を持つネットワーク上での神経活動と情報処理の可能性についても議論する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Synaptic connections in local cortical circuit are highly heterogeneous and nonrandom. A few strong synaptic connections often form "cluster" that is a tightly connected group of several neurons. Global structure of the clusters, however, has not been clarified yet. It is unclear whether clusters distribute independently and isolated in cortical network, or these clusters are a part of large-scale of global network structure. Here, we develop a network model based on recent experimental data of VI. In addition to reproducing previous result of highly skewed EPSPs, the model also allows us to study mutual relationship and global feature of clusters. We find that the network consists with two largely different sub-networks; a small-world network consists only of a few strong EPSPs and a random network consists of dense weak EPSPs. In other words, local cortical circuit shows a duality, and previously reported clusters are results of local observation of the global small-world network.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2016-MPS-108, 号 30, p. 1-4, 発行日 2016-06-27
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会