名古屋市立大学大学院 システム自然科学研究科総合生命理学部

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Achievement
研究業績

木村教授の論文が国際学術誌Frontiers in Neuroscienceに掲載されました

研究分野 生命科学(神経科学)
掲載誌 Frontiers in Neuroscience
論文題目 STEFTR: A hybrid versatile method for state estimation and feature extraction from the trajectory of animal behavior
(STEFTR: 動物軌跡から行動の状態推定と特徴抽出を行うためのハイブリッド万能手法)
著者 山崎修平、尾原和也、伊藤健太郎、國分亙彦、北西卓磨、高市大輔、山田恭史、池尻洋輔、平松文惠、藤田幸輔、谷本悠生、山添-梅本萌子、橋本浩一、佐藤克文、依田憲、高橋晃周、石川由希、上川内あづさ、飛龍志津子、前川卓也、木村幸太郎
所属機関 名市大, 大阪大, 総研大, 極地研, 大阪市大, 名大, 同志社大, 東北大
概要 小型で安価なGPS装置やビデオカメラなどによって人や動物の行動の記録は極めて簡単になりました。しかし、それらの行動記録から「なぜそのように行動したのか?」を推測することは困難です。
 今回我々は、動物行動の特徴を理解するためのハイブリッド型人工知能技術STEFTR(ステフター)法を開発しました。この手法により、シャーレの中を10分で1cm程度だけ移動する線虫も、南極海を1日以上掛けて数キロメートル移動するペンギンも、全く同様に解析してそれぞれの行動状態を90%以上の確率で正しく推定することに成功しました。さらに、実験室内の線虫、ショウジョウバエ、コウモリなどから、学習やフェロモンの経験によって引き起こされた行動の変化を発見し、線虫からは行動変化に関連する神経活動変化も発見しました。
 この研究成果により、野外動物の移動データから巣や餌場のような「重要な場所」がより容易に推測できること、また実験室内での動物の行動データから重要な脳活動が発見されることなどが期待できます。
掲載日 2019年6月28日
DOI 10.3389/fnins.2019.00626
備考