Postsynaptic Receptive Field Size and Spike Threshold Determine Encoding of High-Frequency Information Via Sensitivity to Synchronous Presynaptic Activity
Notice bibliographique
Résumé
Parallel sensory streams carrying distinct information about various stimulus properties have been observed in several sensory systems, including the visual system. What remains unclear is why some of these streams differ in the size of their receptive fields (RFs). In the electrosensory system, neurons with large RFs have short-latency responses and are tuned to high-frequency inputs. Conversely, neurons with small RFs are low-frequency tuned and exhibit longer-latency responses. What principle underlies this organization? We show experimentally that synchronous electroreceptor afferent (P-unit) spike trains selectively encode high-frequency stimulus information from broadband signals. This finding relies on a comparison of stimulus-spike output coherence using output trains obtained by either summing pairs of recorded afferent spike trains or selecting synchronous spike trains based on coincidence within a small time window. We propose a physiologically realistic decoding mechanism, based on postsynaptic RF size and postsynaptic output rate normalization that tunes target pyramidal cells in different electrosensory maps to low- or high-frequency signal components. By driving realistic neuron models with experimentally obtained P-unit spike trains, we show that a small RF is matched with a postsynaptic integration regime leading to responses over a broad range of frequencies, and a large RF with a fluctuation-driven regime that requires synchronous presynaptic input and therefore selectively encodes higher frequencies, confirming recent experimental data. Thus our work reveals that the frequency content of a broadband stimulus extracted by pyramidal cells, from P-unit afferents, depends on the amount of feedforward convergence they receive.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».