ataxiaはretonotipicalな座標から運動空間座標への変換過程の障害ということで、たしかに後述のBuxbaumの考えと一致するようです。場所的にも頭頂葉と後頭葉の接合部だし、それっぽい感じもする。primateとでわけわからないので即断できないわけですが。primateのどこに相当するんだろうか。ataxieの区別に関して書かれています。optique(AO:周辺視野にある対象物をつかめない)で別物。RondotらによるAOの発現機序('77):空間情報が運動出力系からdisconnectされる。後頭葉から運動野までのあいだでの半球間を渡る交連線維が傷害されると右手で右視野、または左手で左視野への対象物を掴むことが難しくなる。同側の後頭葉から運動野までの結合が傷害されると右手で左視野、または左手で右視野への対象物を掴むことが難しくなる。Buxbaumらによる発現機序('97):網膜上の座標から到達運動に必要とされる身体の各部位(方、腕、手)中心座標への変換が障害される。gyrusの経路が傷害されている、と提案。gyrus間の結合とに障害が起こる。これによって、左手から右視野の対象物をうまくつかめなくなる。右手からは左右どちらの視野も対象物もうまくつかめなくなる。「英語圏の論文では両者を厳密に区別しないで記載されたものが散見されるが、対象を注視した状態であるか、周辺視の状態であるかは、重要な相違点である。Milner論文に関してご隠居が指摘されていたことですな。movements."を引いて主張します。それならばそれはBalint症候群ではないのではないか、と思うわけですが、やはりこのへんがあまりクリアーでないのですな。tutorial.")であるらしい。2割「働かない」というのにたどり着きました。これを元にググって見つかったのがこちら。動物生態学分野のサイトに長谷川英祐助教授の名が。この話題についてはまったく触れていない模様(というか99年以降の更新がない模様)。いうわけでこの話が論文になったかどうかさえ不明なままこの調査は中止しました。西森拓氏のホームページはこちらのようです。ちなみに、圏外からのひとこと(2003-08-20)にあった、2:6:2の法則は正規分布を0.84SDを切ってみればあたりまえだ、というのは群への操作の前後で働き者であるかないかの基準が変わってしまうときには成り立つことだと思います。日常生活での印象の場合、操作後の群の全体を見て基準を引きなおしている可能性があって、たしかにトートロジカルな感じはあります。blindにする:たとえば、操作前後の行動をビデオで撮影して、それをランダマイズして別の実験者が行動をratingする)にはそれは当てはまらないので、その辺の興味もあって原著ではどうしているのか興味があるのですが。「マザーズレコード」でググると二番目に来ることが判明。いうかblogとかはてなとかがgoogleで引っかかりすぎ。上のエントリ書いてるときにも思ったんだけど、googleで有用な情報を見つけにくくなってきている気がします。現在の検索エンジンgoogle一人勝ちを止めるには、この問題への対処が効くと私は見ます。統計の使い方のガイドラインつづき。...こんな感じです。信頼区間の表示、というのにはちっと違和感を感じました。上でも書きましたけど、図としての表示の仕方にそぐわないのですね。ANOVAはfittingしたモデルによる成分と残差プロットとを別々に出してやる必要がある、ってぐらいのところまで行ってしまいます。sdが重要な問題であるのは間違いない。seはデータ数nさえ増やしてしまえばどんどん小さくなってゆくので、どんなに生理学的or薬理学的にしょぼいデータでもnを増やして有意差をつけることはできるのです。ある薬がある生理学的数値を0.01%上昇させるだけだったとしても、nが増えれば有意差が必ず出せます。よって、どのくらいの変動があれば生理学or薬理学的に有意味であるか、ということを判定する必要があるのです。フル活用したりして、その有意度を検出してくるのですね。それはまずいのかというとそうではなくて、fMRIでのBOLDシグナルというのは、神経活動によって間接的に変動を受けるものなので、その変動が小さくなってしまうのは仕方ないわけです。courseも遅い、だからこそ1%の変動に有意差を出す意義があるわけです。いうわけで、けっきょく、そういった生理学的有意味度という価値判断がないと、われわれは有限のデータから得られた統計結果でなにかを言うことをできない、って極論ですな。αだけでなくてβも考慮すべき、ということは言えるのではないでしょうか。なんにしろ、そもそも二つのグループの分布が重ならないくらい離れているなら、統計なんてなくても一目瞭然。これは定量的か、定性的か、なんて問題でもあります。有意性検定の無意味さ"にあります。Subjectのeffectを考慮すべし。single-unitなら、animal間で結果がconsistentであることを示すべき。resultにはなりえない。consistencyを示していないデータはほとんどがどちらか一匹のデータに依存していると見なされてもしかたない(これでJNPのsingle-unit論文のデータのほとんどは失格する)。正規性の仮定に敏感になるべし。正規性の仮定が成り立たないものでt-testやANOVAをしてはいけない。ANOVAに頑強性があることが知られていたとしても。timeはその逆数が正規分布することが知られています(以前扱ったCarpenter論文を参照)。よって、解析をするときには逆数取ってからそれでANOVAするべきなのです。そんな論文見たことないけど。testは繰り返しの回数が同じでないと使えないし、interactionがないことを仮定しているのでダメ)を自作したことがあります。けっきょくは使わなかったのですが、ANOVAでの結果とそんなに大きくは変わらない印象がありました。本当はあの解析はA1-A2とB1-B2という二つのfactorがあって、それの間でのintractionとして検出すべきだったのでしょう。こんなことをうるさくいう人間は私しかいなくて、reviewの過程でそういうことを指摘されたことは一回もなかったのですが(意味ねー)。distanceなどの指標を添えてrobustnessを評価するべき。...だんだん話が細かくなってきましたが。今回の著者の前報みたいなもん。統計の使い方のガイドラインいつもどおりサッポロ一番塩ラーメンをラボのお茶部屋で作って食べながらJNPをぴらぴらめくっていたら、重要そうなのがあるではないですか。いうことがあるから紙のジャーナルを置いておく価値があるってもんですよ。JNPのeditorialより。Societyが統計の使い方についてのガイドラインを出しています。実験を計画する際に(使うべき統計などに)不明な点があったら統計学者に相談すること。有意度水準αは目的にあったものを選んでそれを明示し、正当性を与える。いう統計方法を使ったか、どういう統計パッケージを使ったかをわかるようにしなさい。多重比較を統制しなさい。データのばらつきはseではなくてsdを使って示しなさい。見出した統計結果の不確かさは信頼区間を使って示しなさい。正確なP-valueを示しなさい(P<0.05ではなくてP=0.023とか)。統計結果の数字には科学的に意味のある有効数字までを表示しなさい。resultのそれぞれに正確なP-valueと信頼区間を示しなさい。resultのそれぞれの解釈には正確なP-valueと信頼区間を用いなさい。私の印象というかコメント:(2)に関して、P<0.05を無差別に使うのはよくないとして、P<0.01やP<0.10を使った方がよいことを示しています。resultのPがα=0.10で書いてあったらかなり信頼性落ちると思います。それが(3)の問題をviolateしていて、たとえばsubject間のばらつきを考慮せずに単にノンパラとかの比較をしているとしたら、私だったら認めないです。(4)は私がこの場で何度も書いていることです。実際にはかなりややこしい問題があることもこれまで述べた通り。deviationの方を使っていると思うのですよ。その一方で、平均値の比較とかで使うエラーバーはみんなseを使っていますよね。それはもちろん、平均値の比較をしたいときにはそのグループのデータの平均値のばらつきを見たいからであって、データ自体のばらつきを見たいわけではないからなのです。このようなseの使い方には問題がないと思うのですがね。seではなくて、平均値の信頼区間の方を使え、ということのようなのですね。chartにエラーバーという図にはまったく馴染まないですが。私はいままでP=0.019とかいう書き方をしてきましたが、有意でない方に関してはP>0.10とかF<1とかでよいと思うんです。P>0.90とか書いているのを見かけることがあって、それって片側検定してるせいじゃん、とか思ったりしますけど。...こんな感じです。Directもpdfを直で落とさせてくれるのはいいんだけれど、右クリックでダウンロードするとどれもこれもファイルの名前がscience.pdfになるとか、左クリックでブラウザでpdfファイルを開いたりするとファイル名がscience__ob=MImg&_imagekey=B6T0V-4CPM210-5-1&_cdi=4872&_orig=browse&_coverDate=08%2F01%2F2004&_sk=999729991&view=c&wchp=dGLbVlb-zSkzk&_acct=C000049112&_version=1&_userid=950955&md5=7dd282e043b9a05551d1765d6ef619f1&ie=f.pdf?とかになってしまうとか、ほんと、勘弁してほしい。しゃっくり(hiccup)欠伸のつぎはしゃっくりということで。http://www.nature.com/cgi-taf/DynaPage.taf?file=/nrn/journal/v5/n5/full/nrn1390_fs.html&filetype=pdfなんてことするから、ブラウザ内でpdfを表示させないとダウンロードさせることもできない。http://www.nature.com/nrn/journal/v5/n5/full/nrn1390.pdfとかでファイルに直接アクセスさせればいいのに。neurologyとかも同罪。neuroscienceとかneuroreportとかのようにjavaだかjavascriptだかで別windowでpdfファイル開かせるのもウザい。online)/とかはいい。これらって全部同じ会社が扱ってるんだと思うんだけれど、全てこのweb製作会社の様式で統一してくれないもんかな。1000すげ―気になる。うちのinstituteはsubscribeしていない。個人で一週間のtrialが可能なのだけれど、ちょっといまはタイミングが悪いのでまだ試してません。membersはこちら)を数多く集めて、journalによらずによい論文を評価、発掘していくという趣旨は、(エラそーな言い方だが)言ってみれば私がこのサイトでやろうとしていることをものすごく強力にしたようなものであるわけだし。lettersまでチェックが行き届かない)という問題意識もあります(もちろん、私の仕事に直結する論文はどんなjournalに載っていようと洩らさず読むわけですが)。Jewels"ってかなりすばらしいことだと思います。factorへ、という流れができたとしたらその方が健全だと思いますし。誰がどんな論文を評価しているかだけでも読んでいると面白い。GoodaleがMilnerの論文を評価するってそれはないんじゃないの、とか。MillerのEvaluationsを見てみたら...いい奴じゃん<-都合良すぎ。memberのコメントにさらに突っ込みを入れる、なんてのもいいかも。PubMedからもリンクされるようになったので、かなーり必須なサイトだと思うんだけれど、そういうわけでまだこれ以上コメントできません。Neurofinance?Neuroeconomicsのお次はneurofinanceだそうな。うーむ、うさんくさい。昔々、私にダメ人間呼ばわりされて傷ついた方へ、なんで私があんな言葉を使っていたか、それはもちろん、私自身がダメ人間だな、と自問自答するのに何度も使って馴染みのありすぎる言葉だったからなのです。その言葉を薄めて、無害なものにしたくて、キッツい冗談として使ってみたのです。正しくないやり方でした。筋肉少女帯の曲は聞いたことないけれど、そのタイトルが、私のダメであるあり方を撃ってくれていたと思ったのです。予想通り、というか予想以上の書き込み量でしたね。みなさんありがとうございます。なんか日記サイト界隈のtwo-photon関連の神経科学者が勢ぞろいという感じでした。(追記:「私が存じ上げている」を入れないと正確でないでしょうな。)こんなかんじで、私の手を離れてどんどん話題を展開してくださることを激しく推奨します。(追記:これを皮肉だと取る方がいたら本意ではないので追記しますが、7/2にも書きましたように、それが私の望みであって、みんなが参加できる場所にしたいのです。それに、どんな話題にも私がコメントしなければならない、と縛られてしまうのはサイトの運営上無理があることですので。)7/16および0000年00月01日の注意書きにもありますように、今回の話題も皆様のコメントと合わせて編集したものをniftyの方の本サイトに掲載させていただきます。ご都合の悪い方はお申し出ください。80年代バージョンid:cogniさんのところを見て、8/2のやつの80年代バージョンを作ってみました。AIとコネクショニズムの時代であったことがわかります、というかそういう印象になるように選んでみました。8/9-11まで留守にします。盛り上がりそうなところで残念なのだけれど。肇さん@理研の河西研主催でのセミナーに関して8/4に掲載しましたが、コメント欄に平瀬さん本人が登場してくださいました。先日コメントアウトした話題はもう学会でも発表済みとのことですので、論文に掲載されるであろうことにしぼって以下に掲載します。Pressには出てきていない模様)の内容ということでした。こっちのほうが私の興味を引いて、いくつか質問もしました。シグナルやPETで使われるrCBFに対応するであろう赤血球の流速を直接的に測定してやろう、というわけです。これは将来性があるでしょう。dextranによる蛍光が弱くなる。ビデオを見ましたが、赤血球一個一個によってできる縞模様が実際に流れていくのが見えるのです。RBC/secを計算できるというわけです。bicucullineを局所投与してやるとそのまわり300micrometerくらいで血流が上がるのを見た、というわけです。levelで流速はどのくらいの空間スケールで同期しているのか、ということでした。どちらもfMRIなどのimagingのbackgroundになるであろう情報を期待していたのだけれど、私の英語が悪かったせいか、あまり理解してもらえなかったようでした。(1)への答えは実際にそういう成分が乗っているのを周波数解析で見つけている、とのことでした。levelでのimagingへの活用は難しくなってしまうだろう、という意図だったのですが、これに関しては河西先生のほうがもっと的確に質問をしていました。factor<<1だったし)でした。imagingにも使えるかもしれない。trial間の行動のvarianceを神経活動のvarianceとして関連付けるようなstudyにも使えるようになるかもしれない。(2)の質問に対してはbicucullineの効きの広がりが300micrometerであることを最初に示していたのだけれど、それはbicucullineの広がり自体の問題もあるから、それが私の聞きたかったことではなかったのです。fMRIの最小可能解像度がどのくらいか、という問題だったのです。columnを活動させたとします。mmのvoxelが四つくらいつながって活動が上がってこさせる必要があります。planeで何とかギリギリ出していました。Depth方向には厚みがあってもよいように角度を決めてやった、というのがミソですな。そのようなBOLDシグナルは毛細血管を走る赤血球の流れによって決定付けられ、しかも毛細血管は周りの血管とつながっているので、そんなにある局所が周りとは独立に流速が上がるなどということはありえないわけです。responseであれ)でどのくらいのfluctuationと空間的相関を持っているかがBOLDシグナルの空間解像度のリミットを決めるであろう、と考えられるわけです。activityのような空間的相関を持っている可能性があるので、流速のbasalでの空間的相関からは、[血管がつながっていることによる相関]と[神経活動が空間的に相関を持っている可能性]とが切り離せないのです。それでも流速の直接的なデータを持っているならば、いくつかの条件をふってcalibrationすることでそのような相関を分離することはできるかもしれません。その場で質問しませんでしたが、時間解像度の問題としても非常に興味深いものです。functionをdeconvolveできるのではないか、などと期待してしまいます。スライドでちょっと出てきた、imagingと電気生理の同時測定でbicucullineをapplyしたものでは、かなり速い応答で流速が神経活動に追従しているのを見ましたけど、実際の遅れはどのくらいかは見逃しました。いうことを発表後にもう一回聞こうかと思ったんだけれど、時間がなかったので河西先生と少し話をして退散しました。なんにしろ、このへんはもう競争ですな。ここ何年かで結果は出てくるでしょうが、他の方法論で見たものを追試しました、からtwo-photonでなければ見れないものが出てくるまではあと5年はかかるでしょうか、それとも2年で出てくるでしょうか。photonはfMRIの歴史でいえば、まだFristonによるSPMの整備もなければ、PETと比べてどのくらいアドバンテージがあるかまだはっきりとはしていなかった1992年ころの状態にあるのではないでしょうか(専門家のツッコミを待ちます)。cortexの隣り合った領域くらいをimagingすることができるならば、システム的な解析ができるデータが得られるのではないか、と期待しています。いうわけで、関連する論文。Gould非常に興味深いです!素晴らしい。ど素人ですが、質問は研究の華なので、質問させて下さい。ガヤ平瀬さんのその論文の何に感動したって、データ自体とデータ処理の堅実性もさることながら、その発想にです。私もvivoで神経活動をイメージングしようと試行している最中、血球が流れるのは何度もこの目で見ているのです。鮮明に見えるんですわ、これが。神経の可視化で頭が一杯だった私には、血球の動きは“私の目的を妨げる邪魔物”くらいにしか感じなかったわけです。目の前に見えている現象をBOIDと関係付けようという発想はなかったんですね。平瀬さんが言うには、それ関連の論文は、(Confocalでは?)すでにあるとのことでしたが、私はひどく問題意識の持ち方が足りなかっなあと、その時感じましたね。気合いを入れないとっすね。imagingと比べようとしてた人がいました。結局共同研究まで発展しなかったのですが。neuro-activityとどのような関係になってるのかがkeyですね。電位感受性色素とは、まったく違うものを計っている、ということですよね。potentialが良く見える。血流変化は、そのずっとdown-streamなので、解釈はやや難しいんではないかな。少なくとも、fMRIの解釈には役に立ちますね。ちなみに2-photonではまだ電位感受性色素を測定するのは難しくて、普通はCCD+1-photonだと思います。PMTではこういう高signal、低SNRの測定には向いていないんですよね。412:150-157)」がArticleで出たときのインパクトがとても強いのです。コンセンサスが得られたと考えていいんでしょうかね。Ryo神経細胞生理の分野で研究している側からみて、結局fMRIで見える活動って何を反映しているの?!という思いがずーっとありました。Nature(2001)の論文はインパクトでかかったですが、具体的に神経細胞orグリア細胞の(時空間的)活動とパラレルなのか分ると、細胞生理研究との距離がグッと縮まるのでしょうね。ありまして、所内を何度か案内してもらいました。fMRIの被験者登録をしてたんですが、留学のために被験者になれませんでした。マスで見ている場合、細胞の活動が同期してないと活動電位由来シグナルもEPSP由来シグナルも加算されて、おそーいのっぺりシグナルになってしまいます。遅い奴が見えるというより、全部遅いシグナルに見えちゃうという感じかも。あら、何の質問にもなってないや。ここら辺の話題はたぶんRyoさんがお詳しいのではないかと思いまして。TrasporterのUptakeによるNa+流入でそこまで膜電位が変化するんですね。Feetが細いからなんでしょうか。