Spike count correlations between primate dorsolateral prefrontal cortex neurons during a spatial working memory task
Notice bibliographique
Résumé
It has been shown that neurons in the primate prefrontal cortex encode information during the delay period of working memory tasks for spatial locations, however it remains unclear whether and how these units interact with each other. We examined this question by recording single cell responses from microelectrode arrays (each array = 96 microelectrodes, Blackrock Inc., UT) implanted in dorsolateral prefrontal cortex (area 8v) of two macaca fascicularis during a working memory task, and measuring spike count correlations between the recorded units. During trials the animals fixated on a central spot for 494 to 800 ms, then a circular sine wave grating was presented at one of 16 randomly selected locations for 507 ms. The offset of the grating was followed by a delay period that could last between 494 and 2000 ms and ended with the offset of the central fixation point. This latter event instructed the animals to make a saccade to the remembered location of the previously presented grating. The spiking activity of neurons was simultaneously recorded in blocks of 32 channels and sorted using Plexon software (Plexon Inc, TX). We recorded from 20 well isolated single units for a total of 190 neuronal pairs. We found that spike rate correlations between the pairs computed across all target locations were significantly higher during the delay period (r = 0.13) than during the stimulus presentation period (r = 0.04) (p < 0.01, paired t-test). Our results suggest that interactions between neurons in the dlPFC increase during working memory maintenance in the absence of visual inputs. Such interactions may be critical for working memory encoding by neuronal populations within the area.
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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) | 0,000 | 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 ».