間野准教授と小山助教によるセミナー

日時

2010年5月17日(月) 15:00〜17:00

場所

統計数理研究所　セミナー室5 (3F D313)

プログラム

15:00〜16:00
"Recursive Bayesian algorithms for real-time brain-computer interface"
小山慎介 助教

16:00〜17:00
「ゲノム多様性と数理集団遺伝学」　間野修平 准教授

演題

Recursive Bayesian algorithms for real-time brain-computer interface

話者

小山慎介 助教

アブストラクト

A number of important data analysis problems in neuroscience can be solved using state-space models. The optimal estimate of the state is its conditional expectation given the observation histories, but this expectation is computationally demanding when nonlinearities are present. Various authors have therefore used Gaussian approximations to posterior densities that appear in the formulation.
In the first part of the presentation, we investigate this approach, showing that the errors introduced by the approximation are not compounded across time. We then consider second-order expansions, and show that they can provide second-order accuracy in state estimates---but that no additional accuracy is possible by higher-order approximations. We discuss implementation of these methods and illustrate by decoding multielectrode motor cortical data.

In the second part of the presentation, we have developed real-time software which implements our decoding methods in conjunction with a brain-computer interface. We show results from a monkey using these methods to control a cursor on a computer screen, and compare the performance of our decoding methods to that of the population vector algorithm. We also discuss the difference between off-line and on-line analysis.

演題

ゲノム多様性と数理集団遺伝学

話者

間野修平 准教授

アブストラクト

ゲノム（生物の全遺伝情報）を決定する技術の進捗には目覚しいものがあります。ヒトの概要配列が決定してから10年になりますが、この間に配列決定の速度は5万倍、費用は1万分の1になりました。しかし、ゲノムを決めることとゲノム多様性から疾患などの身近な形質についての知見を得ることは非常に異なる課題です。後者についてはあまり進捗していません。例えば身長の8割は遺伝しますが、ゲノム多様性に帰着できるのは数パーセントに過ぎません。この原因は、巨視的な形質が相互作用する遺伝子の集合の性質であるために個々の遺伝子の効果には帰着できないにもかかわらず、我々は「原因遺伝子」を追い求めていることにあるのかもしれません。ゲノム多様性解析における最大の課題は、ゲノムから巨視的形質の分子機構について推論するための枠組みを構築することといっても過言ではないと思います。集団遺伝学は、生物集団の遺伝的多様性の生成機構を研究する学問です。その数理的研究は数理集団遺伝学とよばれ、1920年代にRonald Fisherにより創始されました。数理集団遺伝学は遺伝子多様性の生成機構を統計学的に推測するための確率過程によるモデルを提供し、大きな成功を納めました。しかし、遺伝子の集合のモデルはほとんど存在しないため、巨視的形質の理解については無力です。本セミナーでは、数理集団遺伝学に基づき遺伝子の集合の性質とゲノム多様性を結びつける確率モデルを構築することで、ゲノムから巨視的形質の分子機構について統計学的に推測するための枠組みを提供することを目指して行って参りました研究について紹介させて頂きます。