近年,大脳皮質の様々な部位で,浅い層では細胞数は多いが発火率が低く,深い層では発火率が高い細胞が多いことが報告されている.本研究ではカーネル主成分分析を応用した新しい手法を用いてラットの運動野の電気生理実験データを解析し,深い層の集団発火活動は主に発火率の変動により腕の詳細な運動を表現しており,浅い層では運動の開始を指示する情報を発火活動の高次相関を用いて表現していることを示した.この成果は,大脳皮質の層構造の役割や情報処理様式を理解する上で重要な結果である.