Language of fungi derived from their electrical spiking activity
Language of fungi derived from their electrical spiking activity.
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Abstract
Fungi exhibit oscillations of extracellular electrical potential recorded via differential electrodes inserted into a substrate colonized by mycelium or directly into sporocarps. We analysed electrical activity of ghost fungi (Omphalotus nidiformis), Enoki fungi (Flammulina velutipes), split gill fungi (Schizophyllum commune) and caterpillar fungi (Cordyceps militaris). The spiking characteristics are species specific: a spike duration varies from 1 to 21 h and an amplitude from 0.03 to 2.1 mV. We found that spikes are often clustered into trains. Assuming that spikes of electrical activity are used by fungi to communicate and process information in mycelium networks, we group spikes into words and provide a linguistic and information complexity analysis of the fungal spiking activity. We demonstrate that distributions of fungal word lengths match that of human languages. We also construct algorithmic and Liz-Zempel complexity hierarchies of fungal sentences and show that species S. commune generate the most complex sentences.
菌類は、菌糸が蔓延した基質や胞子嚢に直接差動電極を挿入することにより、細胞外電位の振動を記録することができる。我々は、ゴースト菌（Omphalotus nidiformis）、エノキタケ（Flammulina velutipes）、スプリットギル菌（Schizophyllum commune）、イモムシ菌（Cordyceps militaris）の電気活動を分析した。スパイクの持続時間は1時間から21時間、振幅は0.03から2.1mVと、種特異的であった。スパイクはしばしばトレインにまとまっていることがわかった。菌類が菌糸ネットワークで情報を伝達・処理するために電気活動のスパイクを利用していると仮定し、スパイクを単語にグループ分けし、菌類のスパイク活動の言語的・情報複雑性分析を行った。菌類の単語の長さの分布が人間の言語の分布と一致することを実証した。また、真菌の文のアルゴリズムとLiz-Zempelの複雑さの階層を構築し、S. commune種が最も複雑な文を生成することを示す。 1. Introduction
電位スパイクは一般に神経細胞の主要な特性であると考えられており、神経細胞のスパイク活動は神経系の言語と解釈されている[1-3。しかし、原生動物 [4-6、ヒドロ虫 [7、粘菌 [8,9、植物 [10-12など、神経系を持たないほとんどの生物は電位スパイクを発生しています。菌類も活動電位のようなスパイクの列を示し、細胞内記録や細胞外記録で検出可能である[13-15。カキノキタケPleurotus djamorの電位記録実験では，高周波（周期2.6分）と低周波（周期14分）の2種類のスパイク活動を発見した[13．また、別の菌類であるGanoderma resinaceumの研究では、電位スパイクの最も一般的な幅は5-8分であることを発見した[16。両種の菌類において、中枢神経系で観察されるのと同様に、スパイクのトレインにバーストが観察された[17,18。この類似性は単なる現象的なものである可能性もあるが，菌糸体ネットワークが神経細胞と同様にスパイクやスパイクのトレインの相互作用を介して情報を変換している可能性を示している．菌類が機械的・化学的・光学的刺激に対して、電気的活性パターンを変化させ、多くの場合、スパイク列の特性を変化させるという最初の証拠が得られている[19,20。また，菌糸と植物の根が菌根を形成する際に，電流が相互作用に関与している証拠もある[21．22では，菌類のスパイク列とサンプルテキストの複雑さをヨーロッパ言語で比較し，「菌類語」が形態素の複雑さにおいてヨーロッパ言語を上回ることを明らかにした． 我々は、真菌の言語を解読するために、まず、すべての種の真菌が電気的スパイク活動の類似した特性を示すかどうかを明らかにする。そして、単語の長さと文の複雑さの分布から、提案されている菌類言語の特徴を明らかにする。
神経系を持たない生物や無脊椎動物の言語に関する研究が盛んになってきている。繊毛虫のバイオコミュニケーション[23には、細胞内シグナル、コミュニケーションの表現としての走化性、小胞輸送のためのシグナル、ホルモンコミュニケーション、フェロモンが含まれる。植物のコミュニケーションプロセスは、主にサインを媒介とした相互作用であり、単なる情報交換ではないと考えられている[24,25。植物におけるさまざまな種類の化学的「言葉」の証拠については、[26,27で議論されている。さらに、植物の言語に対する修正された概念は、「植物の脱物体化、および植物の主観性と固有の価値と尊厳の認識」への道筋であると考えられている [28。昆虫の言語という分野は、カール・フォン・フリッシュによって開発され、ハチの言語や方言の検出と調査によってノーベル賞を受賞した[29,30。アリの言語，すなわちアリが宿主となる種がアリの言語をどのように伝達するかという問題は，1971年に初めて提唱された[31。1980年代初頭には，情報理論的なアプローチによるアリの言語の解析が提案された[32．このアプローチは，アリの認知能力の分析に大きく成功した[33-36．
我々は§2で詳述するように，ゴースト菌（Omphalotus nidiformis），エノキ菌（Flammulina velutipes），エラ菌（Schizophyllum commune），イモムシ菌（Cordyceps militaris）の電気活動を記録し分析した。発見されたスパイク行動の現象論的特徴は§3で紹介する。言語解析と、スパイクパターンの情報量とアルゴリズム複雑度の推定は§4で示される。