Search research articles

お問い合わせ

JoVEについて

概要リーダーシップブログ JoVEヘルプセンター

著者向け

出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿

図書館員向け

推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問

研究

JoVE Journal Methods Collections JoVE Encyclopedia of Experiments アーカイブ

教育

JoVE Core JoVE Business JoVE Science Education JoVE Lab Manual 教員リソースセンター教員サイト

プライバシーポリシー

Search research articles

関連する実験動画

Updated: Jun 4, 2026

Recording and Analyzing Multimodal Large-Scale Neuronal Ensemble Dynamics on CMOS-Integrated High-Density Microelectrode Array

Recording and Analyzing Multimodal Large-Scale Neuronal Ensemble Dynamics on CMOS-Integrated High-Density Microelectrode Array

Published on: March 8, 2024

神経科学データを採掘する際の課題と機会

Huda Akil¹, Maryann E Martone, David C Van Essen

¹The Molecular and Behavioral Neuroscience Institute, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA. akil@umich.edu

Science (New York, N.Y.)

|February 12, 2011

まとめ

神経情報学は,脳を理解するために不可欠です. コネクトミクスから神経科学情報フレームワーク (NIF) までの多様なデータを統合し,神経のプロセスを解読します.

関連する概念動画

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え

Same author

The true costs of data management in the era of data sharing mandates.

Brain injury·2026

Same author

A Meta-Analysis of the Converging Effects of Different Classes of Antipsychotics on the Frontal Cortex Transcriptome in Laboratory Rodents and Non-Human Primates.

bioRxiv : the preprint server for biology·2026

Same author

The Converging Effects of Different Categories of Antidepressants on the Brain: A Systematic Meta-Analysis of Public Transcriptional Profiling Data From the Hippocampus and Cortex.

Journal of neurochemistry·2026

Same author

Rigor and Transparency in Two Neurotrauma-Publishing Journals: Editorial Policies Improve Transparent Reporting.

Journal of neurotrauma·2026

Same author

Improving Data Quality in Neurotrauma Data Sharing: The Open Data Commons Minimal Data Standards and a Data Tool for Compliance.

Journal of neurotrauma·2026

Same author

Genetic Architecture of Addiction-Relevant Behaviors in Outbred Sprague-Dawley Rats Reveals Loci for Anxiety-Like and Nociceptive Traits.

Genes, brain, and behavior·2026

科学分野:

神経科学は神経科学である.
コンピュータ生物学コンピュータ生物学
データサイエンスデータサイエンス

背景:

思考や感情のような複雑な脳機能を理解するには,複数の生物学的および計算的領域にわたるデータを統合する必要があります.
現在の課題は,ニューラルプロセスを解読するために,膨大な,多規模,多種類のデータを取得し,統合することです.

研究の目的:

神経科学研究の加速における神経情報学の重要な役割を強調する.
様々な神経科学情報源におけるデータマイニングと統合の可能性について議論する.

主な方法:

データの統合と分析のための神経情報学のアプローチについて議論します.
コネクトミクス (マクロと顕微鏡の接続性のマッピング) のような例を使ってニーズを説明します.
データ統合のための神経科学情報枠組み (NIF) などのフレームワークの役割を強調する.

主要な成果:

神経情報学は,神経科学の複数の情報層にわたるデータマイニングの機会を提供します.
Connectomicsは,さまざまなスケールで脳の接続性をマッピングするためのフレームワークを提供します.
神経科学情報フレームワーク (NIF) は,多様な神経科学の知識とデータベースの統合を容易にする.

結論:

神経情報学は,包括的なデータ統合と分析を可能にすることで,脳研究の進歩に不可欠です.
神経情報学の潜在力を最大限発揮するためには,文化やインフラに重大な変化が必要である.
効果的な神経情報学は,複雑な行動と機能の神経基盤を解読する鍵となるでしょう.

さらに関連する動画

Mining Spatial Transcriptomics Datasets using DeepSpaceDB

Mining Spatial Transcriptomics Datasets using DeepSpaceDB

Published on: September 5, 2025

Profiling Maternal Behavior Responses During Whole-Brain Imaging

Profiling Maternal Behavior Responses During Whole-Brain Imaging

Published on: January 24, 2025

関連する実験動画

Last Updated: Jun 4, 2026

Recording and Analyzing Multimodal Large-Scale Neuronal Ensemble Dynamics on CMOS-Integrated High-Density Microelectrode Array

Recording and Analyzing Multimodal Large-Scale Neuronal Ensemble Dynamics on CMOS-Integrated High-Density Microelectrode Array

Published on: March 8, 2024

Mining Spatial Transcriptomics Datasets using DeepSpaceDB

Mining Spatial Transcriptomics Datasets using DeepSpaceDB

Published on: September 5, 2025

Profiling Maternal Behavior Responses During Whole-Brain Imaging

Profiling Maternal Behavior Responses During Whole-Brain Imaging

Published on: January 24, 2025