Information transmission and detection thresholds in the vestibular nuclei: single neurons vs. population encoding
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how sensory neurons transmit information about relevant stimuli remains a major goal in neuroscience. Of particular relevance are the roles of neural variability and spike timing in neural coding. Peripheral vestibular afferents display differential variability that is correlated with the importance of spike timing; regular afferents display little variability and use a timing code to transmit information about sensory input. Irregular afferents, conversely, display greater variability and instead use a rate code. We studied how central neurons within the vestibular nuclei integrate information from both afferent classes by recording from a group of neurons termed vestibular only (VO) that are known to make contributions to vestibulospinal reflexes and project to higher-order centers. We found that, although individual central neurons had sensitivities that were greater than or equal to those of individual afferents, they transmitted less information. In addition, their velocity detection thresholds were significantly greater than those of individual afferents. This is because VO neurons display greater variability, which is detrimental to information transmission and signal detection. Combining activities from multiple VO neurons increased information transmission. However, the information rates were still much lower than those of equivalent afferent populations. Furthermore, combining responses from multiple VO neurons led to lower velocity detection threshold values approaching those measured from behavior (∼ 2.5 vs. 0.5-1°/s). Our results suggest that the detailed time course of vestibular stimuli encoded by afferents is not transmitted by VO neurons. Instead, they suggest that higher vestibular pathways must integrate information from central vestibular neuron populations to give rise to behaviorally observed detection thresholds.
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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 | 0,000 |
| 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 ».