Neuron dynamics in the presence of<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"><mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn><mml:mo>/</mml:mo><mml:mi>f</mml:mi></mml:mrow></mml:math>noise
Notice bibliographique
Résumé
Interest in understanding the interplay between noise and the response of a nonlinear device cuts across disciplinary boundaries. It is as relevant for unmasking the dynamics of neurons in noisy environments as it is for designing reliable nanoscale logic circuit elements and sensors. Most studies of noise in nonlinear devices are limited to either time-correlated noise with a Lorentzian spectrum (of which the white noise is a limiting case) or just white noise. We use analytical theory and numerical simulations to study the impact of the more ubiquitous "natural" noise with a 1/f frequency spectrum. Specifically, we study the impact of the 1/f noise on a leaky integrate and fire model of a neuron. The impact of noise is considered on two quantities of interest to neuron function: The spike count Fano factor and the speed of neuron response to a small steplike stimulus. For the perfect (nonleaky) integrate and fire model, we show that the Fano factor can be expressed as an integral over noise spectrum weighted by a (low-pass) filter function given by F(t,f)=sinc(2)(πft). This result elucidates the connection between low-frequency noise and disorder in neuron dynamics. Under 1/f noise, spike dynamics lacks a characteristic correlation time, inducing the leaky and nonleaky models, to exhibit nonergodic behavior and the Fano factor, increasing logarithmically as a function of time. We compare our results to experimental data of single neurons in vivo [Teich, Heneghan, Lowen, Ozaki, and Kaplan, J. Opt. Soc. Am. A 14, 529 (1997)] and show how the 1/f noise model provides much better agreement than the usual approximations based on Lorentzian noise. The low-frequency noise, however, complicates the case for an information-coding scheme based on interspike intervals by introducing variability in the neuron response time. On a positive note, the neuron response time to a step stimulus is, remarkably, nearly optimal in the presence of 1/f noise. An explanation of this effect elucidates how the brain can take advantage of noise to prime a subset of the neurons to respond almost instantly to sudden stimuli.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».