第1期公募班

公募研究計画の紹介

A01制御工学班

A01地表徘徊性動物のナビゲーション様式の観察のための無限平面装置の開発

生物のナビゲーション原理を解明するには,屋内の整備された人工環境における動物の行動観察が不可欠です.たとえば,トレッドミル(ルームランナー)を拡張した機械で無限平面を生成し,その上で地表徘徊性動物の行動観察を行うことで,長時間にわたる自由な行動や,外的刺激に対する反応の定量的な観察が可能となります.
しかし既存の無限平面装置は,みぞや傾斜を有する疑似的な平面しか生成できません.そこで本申請課題では,みぞや傾斜の無い完全な平面を有する無限平面装置と,その制御系を開発します.具体的には,伸縮性を有する球形のシートを,たわみ無く水平方向に伸張し,みぞや傾斜の無い表面を形成します.装置に組み込む全方位車輪と回転台を適切に操作することで,無限平面上の観察動物の位置と向きが制御できます.

A01どうぶつタッチ&ゴー:NFCタグ装着の野生動物を誘き出してピッと記録回収する機構

従来の野生動物装着型センサでは, センサ情報の回収には調査員による野生動物自体の物理的な再捕獲が必要となります. つまり実際の調査は, 再捕獲可能な特定個体の移動範囲に限られる問題があるあります. そこで本研究では動物本来の行動と非接触通信(NFC)に着目しました. 本計画は「どうぶつタッチ&ゴー:NFCタグ装着の野生動物を誘き出してピッと記録回収する機構」の実現を目的とします. 具体的には, 「A) NFCタグ装着の動物を誘き出して情報を取得するユビキタス基盤の開発」と「B) NFCタグ装着の動物を誘き出して情報を取得するアニマルウェアラブルの開発」で目的を達成します. 高度なHIにより野生動物装着型センサノードをインターネット接続されたシンクノードまでより効率的かつ安定的に誘き出し, 長時間の非接触型通信により記録回収を実現する物理形状を明らかにします.

A01 研究課題名 長寿命バイオロギングを可能にする振動発電システムの最適設計と実時間最適化

生物の行動を記録するログボットを長寿命化するために,生物が移動する際に発生する振動のエネルギを電力に変換する振動発電を利用する方法が着目されています.ところが,バイオロガーを装着する個体や環境の周波数特性が一定でなく,効率的な振動発電が望めないという困難さが生じます.この課題では,時々刻々と変化する振動周波数に合わせて,発電機構(機械系)と電気回路(電気系)を適切に調整して,発電効率の最適化を行う仕組みを開発します.
1.発電効率の学習最適調整:ログボットのロギングデータに基づいて,振動発電システムの機械的インピーダンスや電気回路のインピーダンス調整によって発電効率を最適化する学習最適調整法を開発します.
2.発電効率の実時間最適化:絶えず変動する振動数に追従してエネルギ変換効率を最大化するように振動発電システムのインピーダンスを実時間で調整する手法を極値探索制御によって確立します.極値探索制御の演算に必要な消費電力を抑える方法などの技術的課題の解決も目指します.

A02データ科学班

A02 低消費電力リアルタイム画像認識実現のためのモバイル深層学習技術

近年,深層学習を用いた画像認識がその圧倒的な性能から注目を集めています.本研究では,生物ナビゲーション分析のための小型ロギングデバイス上に高性能画像認識手法である深層学習ネットワークを載せ,リアルタイム認識を実現することを目的とします.
深層学習による高性画像認識が小型ロギングデバイス上で利用可能となれば,カメラからの映像をリアルタイムで認識しながら必要な情報だけをメモリに記録したり,送信することが可能となります.カメラから得られる映像情報は一般のセンサー情報に比べて情報量が膨大であるため,認識をリアルタイムで行い,適応的に映像を記録することができれば,長期間の連続的な計測を行う場合に大変有効です.
本研究では,生物ロギングデバイスのような低コスト小型デバイス上で,ソフトウェアのみで深層学習による認識を効率的に実行可能とするために,高速化,省メモリ化,高精度化,低消費電力化の観点から研究を行います.

A02 土地鑑のない状況における経路情報収集過程の抽出

スマートフォンの普及により,我々はGPSやWi-Fiなどで現在位置を取得し,地震の周囲の地図の閲覧や現在地から目的地まで経路探索,乗換案内ができるようになりました.しかし,いまだに多くの人は空港や鉄道駅に到着した途端に目的地までの経路や移動手段がわからなくなり,スマートフォンで地図を見たり,空を見上げて方位やビルの位置関係を確認したり,案内板や建物の名称から周囲の様々な情報を得ようとします.そして,最終的には目的地に到達します.本研究では,モバイルセンサやウェアラブルセンサを用いてヒトの身体動作や挙動をリアルタイムにモニタリングすることで,ヒトは目的地に到達するためにどのような情報をどのように収集しているか,迷う人と迷わない人の違いは何かを明らかにします.

A02 大規模群泳行動データセットとインタラクション解析手法の構築

 群れになって整然と泳いでいる魚を水族館で見たことがある方は多いのではないでしょうか.魚たちはどうやって互いにぶつかることなく,群れを乱さずに泳いでいくのでしょう.本研究は,このような疑問に答えることを目指して,映像解析によって遊泳する魚の動きを自動的に獲得し,そのインタラクション(相互作用)の仕組みの解明に貢献することを目標とします.
そのために,水族館や養殖現場の協力を得て様々な対象,様々な環境での群泳行動を捉えた映像を収集します.これに,魚の位置などのデータを人の手で付与し,群泳行動データセットを構築します.このデータセットと,深層学習などの機械学習手法を用いることで,群れの中の魚の動きを自動的に獲得する技術を開発します.

A02 超混雑環境における群集ナビゲーションに関する研究

 オリンピックやワールドカップのような大規模イベントやコミケなどの展示会、野外音楽フェスティバルなど多くの人が集まる場所は常に危険と隣り合わせです。本研究では大規模なイベントに集まる群集のナビゲーションに着目して、状況に合わせて群集への提示情報を動的に制御しながら適切に誘導することで安全で安心なナビゲーションを実現することを目的とします。そのための要素技術として花火大会や避難訓練などの混雑環境において大規模に計測した群集の移動に関するデータから、集団の中での人の混雑回避方法を深層学習によってモデル化し、そのモデルを用いて群集のシミュレーションを行う方法を明らかにします。さらに、それらの群集シミュレーションを利用して動的な情報提示による安全で安心なナビゲーション方法を科学的に明らかにします。

B01生態学班

B01 内的要因および外的要因がツキノワグマのナビゲーションに及ぼす影響評価

 一般的に,動物の行動パターンには外的要因(食物資源など)と内的要因(性別など)が複雑に作用することが知られていますが,それぞれの要因の実際の動物における行動パターンへの影響を個別に評価した事例は限られます.本研究は,野生のツキノワグマの行動パターンに影響する外的要因(食物資源量の多寡)と内的要因(性,齢,季節)を,それぞれ評価することを目的としています.具体的には,以下の仮説を検証する予定です.
仮説1)繁殖期である夏季では,雌雄により行動パターンが異なるのではないか?(オスは積極的な繁殖行動を行うため),仮設2)秋は結実豊凶に伴う食物資源量の変動により,年間で行動パターンが異なるのではないか?(食物が不足する年には,広域に探餌行動を行うため),仮説3)雌雄で行動パターンが異なるのではないか?(行動圏の大きさの違いに伴い,空間認知能力が異なるため).

B01 アサギマダラにおける季節性ナビゲーションの神経行動学“生態学的アプローチ”

 アサギマダラは,春と秋に日本列島に沿って3000キロもの距離を移動するチョウです.彼らが渡りをする時、どのようにして行くべき方向を知るのでしょうか?私たちは,この問いに答えるために,渡りの定位には太陽が作る天空の光情報とそれを受ける複眼の構成との関係を理解することが大切であるという仮説を立て,野外における生態学的研究と神経行動学の実験的研究を組み合わせた計画を立てました.まず、野外で彼らが季節によって飛行する方向に好みがあるかどうかを調べます.次に太陽が作り出す天空の偏光・色・光の強さの勾配が飛行方向の好みに与える影響を,室内の行動実験によって明らかにします.また複眼構成については,まず空の様々な光情報を見るのに特化した領域を特定します.続いて,各領域を構成する個眼の構造とそこにある視細胞と生理学的特性を調べます.以上の異なる研究アプローチから得られる成果を組み合わせてアサギマダラの渡りの仕組みの一旦を明らかにすることを目指します.

B01昆虫のナビゲーションにおける最適戦略の決定メカニズム

多くの動物は自らの方向と移動距離をリアルタイムでモニターする「経路積算型」のナビゲーションと,場所記憶によって脳内に確立されたマップを用いる「認知地図型」のナビゲーションを状況に応じて使い分けると考えられています.このように複数の戦略を併用する能力は正確なナビーションに欠かせないものですが,実際に動物がどのように具現化しているのかは明らかでありません.そこで本研究では、優れたナビゲーション能力を持ち,かつ実験的操作が比較的容易であるミツバチを用いて,経路積算型と認知地図型のナビゲーション戦略の併用による最適な行動発現のメカニズムの解明を目指しています.
具体的には、採餌トンネルを用いてミツバチに複雑なルートを記憶させる訓練を行い,それらのミツバチに種々の視覚刺激を提示した時のルート決定のしくみをフライトシミュレータによって調べることで,複数の戦略に基づくナビゲーションの全容を明らかにしていきます.

B01 ナビゲーション能力を制御するゲノム行動生態学的研究

 本公募研究班では,全ゲノム配列の解読が完了しているコクヌストモドキという名前の甲虫を用いてナビゲーション能力を司る遺伝子領域の解明と,餌や異性にたどり着くための分散,移動歩行能力の解析等を担当します.これまでに私たちは生物の生存戦略にとって根本をなす行動は「動き」であることを行動生態学の手法によって明らかにしてきました.本研究では「動き」を可視化するための工学的解析法を用いて自由に甲虫を歩行させた場合の軌跡を解析することでどのように甲虫の動きが適応と関係しているのかについて解明します.さらに「動き」に対して人為的に育種を施した結果,著しく動きが異なる本種の系統を駆使して,体内で動きを制御している生理活性物質について解析を進めるとともに,「動き」をコントロールする遺伝子領域を特定するために動きの著しく異なる系統においてドーパミンを含むカテコールアミン類等の生体アミンの合成酵素遺伝子や受容体遺伝子,およびそれらのシグナル伝達系に関わる遺伝子の発現について,RNA sequence (RNA Seq)法によって解析を行います.すでに系統間で生体アミンやその他の生理的性質の違いがすでに報告されていることから,これらの性質を含めた網羅的な遺伝子発現の比較を行い発現遺伝子の機能についても調査します.これらの解析によって行動生態学ではブラックボックスとして扱われてきた生理・遺伝子機能を明らかにし,生物が生存繁殖する上で鍵となるナビゲーションに関わる行動生態遺伝子について総合的な理解を目指します. 

B01 ヒトとイヌの混合集団によるナビゲーションモデルの構築

イエイヌ(以下イヌ)には狩猟や子育て等における協働性がみられないというのがこれまでの一般的な見解ですが,一方では,ヒトと双方向的に意思疎通を図りながら作業を行うことができる唯一の動物でもあります.つまり,イヌはヒトの存在によって異種混合集団としての機能を発揮する動物であると考えられます.本研究ではヒトの存在により,イヌの集団移動中の社会構造がどのように構築され,機能するかを明らかにし,最終的にはヒト-イヌの混合集団によるナビゲーションモデルの構築を目指します.まず,実験的場面での集団行動中の社会構造を解析すると同時に,ヒトエージェントの有無条件を設けることと,個体の社会機能に関与するホルモンであるオキシトシンの測定と操作を行うことで,ヒトとイヌの社会構造に影響をおよぼす因子を見出します.さらに,実際の狩猟時における社会構造を明らかにし,ナビゲーションモデルの構築を行います.また,洋犬種と,遺伝的,行動的にオオカミに近いと考えられる日本犬種とのヒトを含めた社会構造を比較することで,イヌの進化・家畜化におけるヒトとの協働関係構築の意義を見出すことも目標にしています.

B01 南極から北極まで渡る飛翔性海鳥のナビゲーション行動の研究

長距離を移動する渡り鳥がどんな環境情報を頼りに目的地までたどり着くのか?特にランドマークに乏しい外洋で海鳥はどうやって進行方向を決めるのか?またどんな手がかりを使って餌となる水中の魚やプランクトンを探すのか?これらは動物のナビゲーション行動にかかわる素朴な疑問ですが、未だに満足のいく答えが得られていません。
私たちは長距離を渡る海鳥から高精度の移動経路データを取得し、移動経路と環境要因の関係をモデリングすることで、これらの疑問に答えることを目指しています。具体的には、オーストラリアで繁殖するハシボソミズナギドリと南極で繁殖するトウゾクカモメにソーラーパネルを搭載したGPS記録計を装着することで、高精度の位置データを長期間にわたり取得することを試みます。これらの海鳥は南半球の繁殖地から北半球まで数千キロ以上を移動することが知られており、本研究では渡り中の移動経路を高精度で記録して、地磁気や海水温、風向風速といった環境要因との関係を探ります。

B02神経科学班

B02 線虫の塩走性行動の包括的理解に向けた全中枢神経活動と行動の高精度同時計測

動物は好みの環境に向かうナビゲーション行動を示しますが,この際に周辺の環境をどのように感じ,判断して,行動しているのでしょうか.本研究では,全中枢神経の活動を観測できる線虫を用いて,この問題に取り組みます.線虫は好みの塩濃度に向かう性質があります.この行動を追跡しながら全中枢神経の活動を計測できる顕微鏡を開発します(①).また撮影された画像中の神経細胞の特徴に基づいて神経細胞を同定し,神経活動を回路図に割り当てることで,情報の流れを神経回路レベルで解析できるようにします(②).さらに行動と相関の強い神経細胞の活動を調べて,行動を予測・再現できる数理モデルを作成し,環境中の情報がどのように処理されて行動を引き起こすかを明らかにします(③).

B02 海馬の場所細胞を生成する神経演算原理の解明

 哺乳類のナビゲーションには、海馬という脳領域の「場所細胞」が重要な役割をになうと考えられています。1971年の発見以来、場所細胞の性質は綿密に調べられてきましたが、場所細胞の活動パターンを生みだす神経回路のメカニズムは不明なままです。そこで本研究は、自由に行動するラットの海馬における大規模神経活動計測により、場所細胞を生みだす神経演算の機構を解明します。具体的には、海馬に64~256点の電極を埋め込み、場所細胞をふくむ100個以上の神経細胞の活動を同時計測し、さらに、これらの細胞のあいだの10,000通り以上のシナプス結合を網羅的に同定します。これにより、どの細胞からどの細胞へと神経活動が伝わることで場所細胞が生み出されるかを明らかにします。

B02 ゼブラフィッシュ摂食行動におけるナビゲーション戦略

ゼブラフィッシュは視覚系が良く発達した昼行性の脊椎動物で,視覚情報に基づいてナビゲーションを行っています.摂食獲行動を観察してみると,探索行動,獲物となる目標物の発見,獲物への接近,輻輳眼球運動による両眼視,獲物の定位,捕獲という一連の過程が存在することがわかります.本研究では,ゼブラフィッシュ稚魚を用いて,捕食行動時のナビゲーション戦略に関与する機能的神経回路を明らかにします.方法論としては,稚魚の獲物探索行動および獲物認識後の目標物へのアプローチをビデオ記録し,画像処理の手法を用いて位置,速度,胴体部の形態,眼球運動(位置)などのパラメータを抽出し,定量的に記述します.神経回路の同定に関しては,脳部域特異的なGal4系統を用いて神経毒を部位特異的に発現させ,探索行動と捕獲行動の際のナビゲーションに与える影響を解析します.また,行動中の神経活動可視化を実現するために,稚魚の胴体の一部を固定しヴァーチャルリアリティ環境を実現します.これにより,探索から獲物の発見,接近,捕獲に至るまでの過程を生み出す脳活動を同定します.

B02 マウスの社会性ナビゲーションの神経基盤の解明

 本研究は, 脳内で社会的文脈の情報処理に関与するといわれる脳深部の候補領域に注目し, その神経回路活動を単一細胞解像度の二光子カルシウムイメージングで可視化することで, 社会的な感覚刺激がひきおこすマウスのナビゲーション行動の神経基盤の理解を目指します. 頭部固定した被験マウスに視覚や嗅覚などの複数のモダリティを介して社会的な感覚刺激を提示することで, マウスの社会性ナビゲーション行動をバーチャルリアリティ環境で再現することを試みます. このバーチャル社会行動を遂行しているときのマウスの神経回路活動を二光子レーザー顕微鏡を用いたカルシウムイメージングで画像化し, 社会行動に関連した活動を示す細胞集団の存在を検証します.

B02 Retrosplenial/Hippocampal interactions during navigation and map selection

The hippocampus and the retrosplenial cortex have been extensively studied in rodents, mostly in terms of contributions to cognition and memory. Data from humans indicates a key role of these structures to navigation, but how these circuits subserve different forms of goal-directed motion remains unclear. Data from rodent physiology and human fMRI experiments have led to the hypothesis that he RSC may serve as an intermediary between regions supporting different navigational strategy and play a crucial role in integrating route-based information with vestibular and self-motion cues. These ideas have yet to be directly tested. Here we will study the bidirectional influence of the RSC and HPC on spatial navigation. We have developed two Cre expressing transgenic mouse lines, one that allow specific genetic access to CA1 pyramidal cells and the other to projection neurons in the RSC (Fig 1A,B). We will combine these mouse lines with our established viral based delivery techniques to express inhibitory DREADD and/or optogenetic channels to transiently silence RSC or CA1 neurons and assess changes both in behavior in a navigational task and in in vivo spatial coding.

B02 ターゲット捕獲運動における、運動系神経回路動作様式の解明

 動物の生存には、餌(ターゲット)を見つけて捕獲するという行動が必須です。本研究では、シンプルな脊椎動物であるゼブラフィッシュ幼魚を用い、餌捕獲運動を司る神経回路の解析を行います。特に、餌捕獲運動の第一フェーズをなす、対餌定位運動(視認識したターゲットに対して体を定位させる運動)の神経基盤の解明を目指します。イメージング、光遺伝学、行動解析を駆使して、特に以下の3つの課題に答えることを目指しています。
1.脳内のどの神経細胞群が対餌定位運動に関わっているのでしょうか?
2.ターン運動はきわめて精緻な運動であることが先行研究により示されています。すなわち、斜め前方の物体に対しては浅いターンを、斜め後方の物体に対しては深いターンを行います。では、ターン運動の強弱は、神経回路内ではどのように表現されているのでしょうか?
3.低餌定位のターン運動に関わる神経細胞群の活動はこの活動に特異的なのでしょうか?それとも、ターン運動全般に活動するのでしょうか?