論文の概要: Neural Circuit Function Inference with LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.00059v1
- Date: Mon, 27 Jul 2026 16:06:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-04 21:56:46.349866
- Title: Neural Circuit Function Inference with LLMs
- Title（参考訳）: LLMを用いたニューラルサーキット関数推論
- Abstract要約: 我々は,ニューラルサーキット機能と,その構成要素であるニューラルセルタイプの役割を推論する新しい自動化手法であるLLantiaを考案した。
文献から細胞型機能の記述を抽出し,コネクトームと組み合わせることで,他の全ての細胞型の機能を推測する。
結果は階層的に構造化され、複数の行動的および生理的コンテキストの下で異なる回路関数が編成される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The success of connectome mapping now shifts the challenge of understanding the nervous system to the interpretation of neural circuits. Here, we devise a new automated method, LLantia (LLM automated neural circuit inference and analysis), to systematically infer neural circuit function and the role of its component neural cell types. Our approach distills descriptions of cell type function from the literature and, in combination with the connectome, then infers the function for all other cell types, which serves as a basis for subsequent neural circuit function inference. Results are structured hierarchically, with different possible circuit functions organised under multiple possible behavioural and physiological contexts, and each circuit function composed of subcircuit descriptions alongside relevant cell types to facilitate both backtracking to known, published information and support further experimental research. We illustrate our method by inferring cell type function for all cell types of the adult fruit fly brain and for select broader circuits within, and validate our findings, including by cross-checking with literature published after the release date of our analysis.
- Abstract（参考訳）: コネクトームマッピングの成功は、神経系を理解するという課題を神経回路の解釈にシフトさせる。
そこで我々は,ニューラルサーキット機能と,その構成要素であるニューラルセルタイプの役割を体系的に推測する,LLM自動ニューラルサーキット推論と解析のための新しい自動手法であるLLantiaを考案した。
本稿では,文献から細胞型機能の記述を抽出し,コネクトームと組み合わせることで,その後の神経回路機能推論の基礎となる他の全ての細胞型に対して機能を推測する。
結果は階層的に構成され、複数の行動および生理的コンテキスト下で異なる回路関数が編成され、各回路関数は関連する細胞タイプと共にサブ回路記述で構成され、バックトラッキングと既知の情報の両方を容易にし、さらなる実験的研究を支援する。
本研究は, 成体果実ハエのすべての細胞タイプに対して細胞型関数を推定し, より広い回路を選択的に選択し, 解析結果の公開日以降の文献との相互チェックを含め, 本手法の有効性を検証した。
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