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Enregistrement W2097247951 · doi:10.3389/fncom.2012.00086

Extracting functionally feedforward networks from a population of spiking neurons

2012· article· en· W2097247951 sur OpenAlexaff
Kathleen F. Vincent, Joseph S. Tauskela, Jean‐Philippe Thivierge

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Computational Neuroscience · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensNational Research Council CanadaInstitute for Biological SciencesUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDNQXFeed forwardAMPA receptorNeuroscienceAntagonistPhysicsPopulationComputer scienceBiological systemNMDA receptorTopology (electrical circuits)BiologyReceptorMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuronal avalanches are a ubiquitous form of activity characterized by spontaneous bursts whose size distribution follows a power-law. Recent theoretical models have replicated power-law avalanches by assuming the presence of functionally feedforward connections (FFCs) in the underlying dynamics of the system. Accordingly, avalanches are generated by a feedforward chain of activation that persists despite being embedded in a larger, massively recurrent circuit. However, it is unclear to what extent networks of living neurons that exhibit power-law avalanches rely on FFCs. Here, we employed a computational approach to reconstruct the functional connectivity of cultured cortical neurons plated on multielectrode arrays (MEAs) and investigated whether pharmacologically induced alterations in avalanche dynamics are accompanied by changes in FFCs. This approach begins by extracting a functional network of directed links between pairs of neurons, and then evaluates the strength of FFCs using Schur decomposition. In a first step, we examined the ability of this approach to extract FFCs from simulated spiking neurons. The strength of FFCs obtained in strictly feedforward networks diminished monotonically as links were gradually rewired at random. Next, we estimated the FFCs of spontaneously active cortical neuron cultures in the presence of either a control medium, a GABA(A) receptor antagonist (PTX), or an AMPA receptor antagonist combined with an NMDA receptor antagonist (APV/DNQX). The distribution of avalanche sizes in these cultures was modulated by this pharmacology, with a shallower power-law under PTX (due to the prominence of larger avalanches) and a steeper power-law under APV/DNQX (due to avalanches recruiting fewer neurons) relative to control cultures. The strength of FFCs increased in networks after application of PTX, consistent with an amplification of feedforward activity during avalanches. Conversely, FFCs decreased after application of APV/DNQX, consistent with fading feedforward activation. The observed alterations in FFCs provide experimental support for recent theoretical work linking power-law avalanches to the feedforward organization of functional connections in local neuronal circuits.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations24
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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