Signal detection in neural populations: the importance of heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
Neural ensembles process sensory information by employing a wide set of strategies and mechanisms. When attempting to investigate some of these mechanisms, most theoretical and computational studies assume networks of identical neurons which may work together in a collective fashion. Actual neural systems, however, display a prominent heterogeneity in neuron properties. This seems to be relevant in many contexts, such as in synchronization of inhibitory networks [1,2], global detection of weak signals [3,4], or envelope and temporal coding [5]. Still, the effect of heterogeneity in the dynamics of neural populations has not been fully understood up to now. We present here a detailed theoretical and numerical study of the implications of heterogeneity in the properties of neural populations. We assume a population of all-to-all connected excitatory integrate-and-fire neurons, each one of them with a different distance-to-threshold value. Such heterogeneity serves to reflect some of the variability in the individual excitability properties of neurons found in actual neural systems. Our study shows important effects of heterogeneity in several quantities of interest, such as the network mean firing rate and mean coefficient of variation (CV) of the firing rate. These effects are found for values of the heterogeneity which are within the observed physiological range, which denotes the importance of considering heterogeneity in realistic modeling of neural populations. Our results also indicate a strong effect of the heterogeneity in the synchronization properties of the network. In addition to these findings, the model reveals an interesting heterogeneity-induced phenomenon. More precisely, in the presence of heterogeneity in neural excitability, neural populations may employ two well differentiated strategies to detect and process weak incoming signals. With one of them, the network firing rate is able to faithfully reproduce the shape of the incoming signal, while according to the other strategy the signal is encoded in narrowly localized population bursts. Both strategies optimally codify the external signal for a certain value of the heterogeneity -in a stochastically resonant manner- which is compatible with experimental observations. The particular strategy employed by the network strongly depends on the level of correlation among the neurons in the network, thus establishing a direct relation between optimal heterogeneity level and spatial correlation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».