次に、結合推定の精度を評価するために1,000個のモデルニューロン(神経細胞モデル)からなる神経回路のシミュレーションを行いました。有することを確認しました(*4)。新手法によって、既存手法では難しかった抑制性結合の正確な推定が可能になりました。脳の局所回路に近い10,000個のモデルニューロンからなる大規模神経回路のシミュレーションを行い、新手法の有効性を確認しました。最後にラットから計測された実験データに適用し、海馬の神経細胞間の神経結合を推定しました。神経細胞には、興奮性の結合だけを出力する興奮性細胞と抑制性の結合だけを出力する抑制性細胞があります。一致していることを確認しました。(結合確率はおよそ3%)ことを確認しました。本研究で構築された解析法により、神経信号時系列から脳の神経回路についての推定が高精度で得られます。得られた公式によって、実験家は推定に必要な計測時間を前もって見積もることができます。今後は最新の計測技術によって様々な脳領野から数多くの神経ビッグデータが得られてくるでしょうから、この解析法によって脳内の異なる機能領域における情報処理や情報の流れの違いを明らかにすることができると期待されます。解析プログラムは自由に使えるように公開しており、研究者が自由に使えるWebアプリケーションも提供しています。Richmondが加わった共同研究です。呼ばれるパルスを生成します。ニューロンはスパイクの波形ではなく、スパイクを生成した時刻によって情報を表現していると考えられています。そのため、スパイク信号とは神経細胞がスパイクを生成した時刻のこととなります。図1のイラスト中の緑の縦線は5個の神経細胞のスパイク信号を表しています。誤差分布が指数型分布である、という数理モデルです。これら2点の拡張により、一般化線形モデルは実世界の様々なデータを表現できます。一般化線形モデルは機械学習や統計学で広く用いられています。機械学習の代表的な手法であるロジスティック回帰は一般化線形モデルになります。シナプス膜電位になります。