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<font size="+1">[http://researchmap.jp/shiozaki 塩崎 博史]</font><br> | |||
''独立行政法人理化学研究所 脳科学総合研究センター''<br> | |||
DOI:<selfdoi /> 原稿受付日:2012年5月14日 原稿完成日:2012年8月16日<br> | |||
担当編集委員:[http://researchmap.jp/ichirofujita 藤田 一郎](大阪大学 大学院生命機能研究科)<br> | |||
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英語名:cross-correlation analysis | 英語名:cross-correlation analysis | ||
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相互相関解析とは、二つの時系列信号の類似度を評価することで、信号間の関係(同期している、片方が遅れている、無関係である等)を検討する方法である。類似度の評価に[[wikipedia:ja:相互相関関数|相互相関関数]]を用いることから、その名がついた。神経科学の分野においては、主に細胞間の機能的結合を推定する目的で、同時計測した二つの[[神経細胞]]の活動に対して相互相関解析が行われる。 | 相互相関解析とは、二つの時系列信号の類似度を評価することで、信号間の関係(同期している、片方が遅れている、無関係である等)を検討する方法である。類似度の評価に[[wikipedia:ja:相互相関関数|相互相関関数]]を用いることから、その名がついた。神経科学の分野においては、主に細胞間の機能的結合を推定する目的で、同時計測した二つの[[神経細胞]]の活動に対して相互相関解析が行われる。 | ||
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==解析方法== | ==解析方法== | ||
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==解釈== | ==解釈== | ||
相互共分散関数の形状から、神経回路の[[機能的結合]]関係を推定することができると考えられている<ref name=perkel /><ref name=ostojic><pubmed> 19692598 </pubmed></ref>。例えば、ある二つの細胞の活動から計算した相互共分散関数が時間差0に幅の狭い大きなピークを持つ場合(図2)、二つの細胞は共通の興奮性入力を受け取っていると考えられる<ref><pubmed> 1000297 </pubmed></ref><ref name=toyama><pubmed> 6267211 </pubmed></ref>。相互共分散関数のピークの位置、幅を分析することにより、細胞間の興奮性結合や抑制性結合を推定することも可能である<ref name=perkel /><ref name=toyama /><ref><pubmed> 14711977 </pubmed></ref>。細胞 <math>X</math> から細胞 <math>Y</math> への興奮性結合の強度を定量化するために、細胞 <math>X</math> のスパイクの後どのくらいの割合で細胞 <math>Y</math> がスパイクを発射したか(efficacy)や、細胞 <math>Y</math> が発射したスパイクのうちどのくらいの割合が細胞 <math>X</math> のスパイクの後に発生したか(contribution)といった指標が用いられる<ref><pubmed> 5028229 </pubmed></ref>。 | |||
相互相関解析は機能的結合を間接的に推定する方法であるため、結果の解釈には曖昧性が残る可能性が指摘されている<ref name=perkel /><ref name=ostojic /><ref name=brody><pubmed> 10490937 </pubmed></ref>。例えばシミュレーションによって、異なるメカニズムで働く神経回路から同じようなピーク位置、幅を持つ相互相関関数が得られる場合があることが示されている<ref name=brody />。 | 相互相関解析は機能的結合を間接的に推定する方法であるため、結果の解釈には曖昧性が残る可能性が指摘されている<ref name=perkel /><ref name=ostojic /><ref name=brody><pubmed> 10490937 </pubmed></ref>。例えばシミュレーションによって、異なるメカニズムで働く神経回路から同じようなピーク位置、幅を持つ相互相関関数が得られる場合があることが示されている<ref name=brody />。 | ||
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