Feedback and Feedforward Control of Frequency Tuning to Naturalistic Stimuli
Notice bibliographique
Résumé
Sensory neurons must respond to a wide variety of natural stimuli that can have very different spatiotemporal characteristics. Optimal responsiveness to subsets of these stimuli can be achieved by devoting specialized neural circuitry to different stimulus categories, or, alternatively, this circuitry can be modulated or tuned to optimize responsiveness to current stimulus conditions. This study explores the mechanisms that enable neurons within the initial processing station of the electrosensory system of weakly electric fish to shift their tuning properties based on the spatial extent of the stimulus. These neurons are tuned to low frequencies when the stimulus is restricted to a small region within the receptive field center but are tuned to higher frequencies when the stimulus impinges on large regions of the sensory epithelium. Through a combination of modeling and in vivo electrophysiology, we reveal the respective contributions of the filtering characteristics of extended dendritic structures and feedback circuitry to this shift in tuning. Our results show that low-frequency tuning can result from the cable properties of an extended dendrite that conveys receptor-afferent information to the cell body. The shift from low- to high-frequency tuning, seen in response to spatially extensive stimuli, results from increased wide-band input attributable to activation of larger populations of receptor afferents, as well as the activation of parallel fiber feedback from the cerebellum. This feedback provides a cancellation signal with low-pass characteristics that selectively attenuates low-frequency responsiveness. Thus, with spatially extensive stimuli, these cells preferentially respond to the higher-frequency components of the receptor-afferent input.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».