Gain control of firing rate by shunting inhibition: Roles of synaptic noise and dendritic saturation
Notice bibliographique
Résumé
Adjusting input-output gain is crucial for information processing by the brain. Gain control of subthreshold depolarization is commonly ascribed to increased membrane conductance caused by shunting inhibition. But contrary to its divisive effect on depolarization, shunting inhibition on its own fails to divisively modulate firing rate, apparently upsetting a critical tenet of neural models that use shunting inhibition to achieve gain control. Using a biophysically realistic neuron model, we show that divisive modulation of firing rate by shunting inhibition requires synaptic noise to smooth the relation between firing rate and somatic depolarization; although necessary, noise alone endows shunting inhibition with only a modest divisive effect on firing rate. In addition to introducing noise, synaptic input is associated with a nonlinear relation between somatic depolarization and excitation because of dendritic saturation; this nonlinearity dramatically enhances divisive modulation of firing rate by shunting inhibition under noisy conditions. Thus, shunting inhibition can act as a mechanism for firing rate gain control, but its modulatory effects (which include both divisive and subtractive components) are fully explained only when both synaptic noise and dendritic saturation are taken into account.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».