Neural Variability, Detection Thresholds, and Information Transmission in the Vestibular System
Notice bibliographique
Résumé
A fundamental issue in neural coding is the role of spike timing variation in information transmission of sensory stimuli. Vestibular afferents are particularly well suited to study this issue because they are classified as either regular or irregular based on resting discharge variability as well as morphology. Here, we compared the responses of each afferent class to sinusoidal and random head rotations using both information theoretic and gain measures. Information theoretic measures demonstrated that regular afferents transmitted, on average, two times more information than irregular afferents, despite having significantly lower gains. Moreover, consistent with information theoretic measures, regular afferents had angular velocity detection thresholds that were 50% lower than those of irregular afferents (approximately 4 vs 8 degrees/s). Finally, to quantify the information carried by spike times, we added spike-timing jitter to the spike trains of both regular and irregular afferents. Our results showed that this significantly reduced information transmitted by regular afferents whereas it had little effect on irregular afferents. Thus, information is carried in the spike times of regular but not irregular afferents. Using a simple leaky integrate and fire model with a dynamic threshold, we show that differential levels of intrinsic noise can explain differences in the resting discharge, the responses to sensory stimuli, as well as the information carried by action potential timings of each afferent class. Our experimental and modeling results provide new insights as to how neural variability influences the strategy used by two different classes of sensory neurons to encode behaviorally relevant stimuli.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».