The Spatial Structure of Stimuli Shapes the Timescale of Correlations in Population Spiking Activity
Notice bibliographique
Résumé
Throughout the central nervous system, the timescale over which pairs of neural spike trains are correlated is shaped by stimulus structure and behavioral context. Such shaping is thought to underlie important changes in the neural code, but the neural circuitry responsible is largely unknown. In this study, we investigate a stimulus-induced shaping of pairwise spike train correlations in the electrosensory system of weakly electric fish. Simultaneous single unit recordings of principal electrosensory cells show that an increase in the spatial extent of stimuli increases correlations at short (≈ 10 ms) timescales while simultaneously reducing correlations at long (≈ 100 ms) timescales. A spiking network model of the first two stages of electrosensory processing replicates this correlation shaping, under the assumptions that spatially broad stimuli both saturate feedforward afferent input and recruit an open-loop inhibitory feedback pathway. Our model predictions are experimentally verified using both the natural heterogeneity of the electrosensory system and pharmacological blockade of descending feedback projections. For weak stimuli, linear response analysis of the spiking network shows that the reduction of long timescale correlation for spatially broad stimuli is similar to correlation cancellation mechanisms previously suggested to be operative in mammalian cortex. The mechanism for correlation shaping supports population-level filtering of irrelevant distractor stimuli, thereby enhancing the population response to relevant prey and conspecific communication inputs.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».