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Enregistrement W2041649504 · doi:10.1371/journal.pcbi.1000573

Evaluation of the Oscillatory Interference Model of Grid Cell Firing through Analysis and Measured Period Variance of Some Biological Oscillators

2009· article· en· W2041649504 sur OpenAlexaff
Eric A. Zilli, Motoharu Yoshida, Babak Tahvildari, Lisa M. Giocomo, Michael E. Hasselmo

Notice bibliographique

RevuePLoS Computational Biology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthJapan Society for the Promotion of ScienceNational Science Foundation
Mots-clésNoise (video)BurstingInterference (communication)AttractorStability (learning theory)Oscillation (cell signaling)PhysicsPosition (finance)Subthreshold conductionMathematicsControl theory (sociology)Mathematical analysisComputer scienceNeuroscienceTelecommunicationsChemistryChannel (broadcasting)Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Models of the hexagonally arrayed spatial activity pattern of grid cell firing in the literature generally fall into two main categories: continuous attractor models or oscillatory interference models. Burak and Fiete (2009, PLoS Comput Biol) recently examined noise in two continuous attractor models, but did not consider oscillatory interference models in detail. Here we analyze an oscillatory interference model to examine the effects of noise on its stability and spatial firing properties. We show analytically that the square of the drift in encoded position due to noise is proportional to time and inversely proportional to the number of oscillators. We also show there is a relatively fixed breakdown point, independent of many parameters of the model, past which noise overwhelms the spatial signal. Based on this result, we show that a pair of oscillators are expected to maintain a stable grid for approximately t = 5mu(3)/(4pisigma)(2) seconds where mu is the mean period of an oscillator in seconds and sigma(2) its variance in seconds(2). We apply this criterion to recordings of individual persistent spiking neurons in postsubiculum (dorsal presubiculum) and layers III and V of entorhinal cortex, to subthreshold membrane potential oscillation recordings in layer II stellate cells of medial entorhinal cortex and to values from the literature regarding medial septum theta bursting cells. All oscillators examined have expected stability times far below those seen in experimental recordings of grid cells, suggesting the examined biological oscillators are unfit as a substrate for current implementations of oscillatory interference models. However, oscillatory interference models can tolerate small amounts of noise, suggesting the utility of circuit level effects which might reduce oscillator variability. Further implications for grid cell models are discussed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,209
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,119 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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