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Response Prediction of an Insect’s Olfactory Receptor Neuron by Using Structural Parameters of Odorant and Self-Organizing Map

机译：利用气味和自组织图的结构参数预测昆虫嗅觉神经元的反应

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Our group has, for years, been studying odor approximation to express a variety of odors using a small number of odor components. The insect’s olfaction is more appropriate for systematic survey for odor approximation than mammal’s one because of its database’s availability. Thus, we propose a prediction method of Drosophila’s olfactory receptor neuron (ORN) response from the structural parameters of an odorant molecule and the reported data of ORN response using self-organizing map (SOM). We obtained the structural parameters of odorant molecules by using Dragon (Talete s.r.l.). Then, the SOM maps the structural parameters of an odorant molecule onto an OR response to the corresponding odor. For improving accuracy, we selected important parameters based on Akaike information criteria. Then, the simulation suggests that the prediction can be performed only using a few tens of parameters.
机译：多年来，我们小组一直在研究气味近似值，以使用少量的气味成分来表达各种气味。这种昆虫的嗅觉比哺乳动物的嗅觉更适合用于系统的气味近似调查，因为它具有数据库功能。因此，我们根据气味分子的结构参数和使用自组织图（SOM）报道的ORN响应数据，提出了一种果蝇嗅觉神经元（ORN）响应的预测方法。我们通过使用Dragon（Talete s.r.l.）获得了气味分子的结构参数。然后，SOM将气味分子的结构参数映射到对相应气味的OR响应上。为了提高准确性，我们根据Akaike信息准则选择了重要的参数。然后，模拟表明只能使用几十个参数来执行预测。

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