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Enregistrement W2123064567 · doi:10.1186/1471-2202-12-s1-p34

Burst dynamics enable contrast coding via synchrony

2011· article· en· W2123064567 sur OpenAlexaff
Oscar Ávila Åkerberg, Maurice J. Chacron

Notice bibliographique

RevueBMC Neuroscience · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStimulus (psychology)NeuroscienceInhibitory postsynaptic potentialNeural codingSensory systemPopulationENCODEElectrophysiologyPhysicsBiologyPsychologyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neurons in various sensory systems respond to stimuli with a variety of action potential patterns including isolated action potentials and bursts (i.e. high frequency groups of action potentials). There is accumulating evidence that, instead of being just a collection of action potentials, bursts are instead a specific pattern that signals stimulus attributes that are distinct than those signaled by isolated action potentials [1]. Specifically, it has been proposed that synchronous bursts can signal the occurrence of certain stimuli [2] and encode higher order stimulus attributes such as contrast [3]. Here we test experimentally whether synchronous activity in a population of neurons can encode a time varying stimulus contrast. To do so, we performed intracellular recordings of the activity of electrosensory pyramidal cells in-vitro. These cells have been well characterized and previous studies have shown that they tonically fire isolated action potentials under control conditions but that application of the neuromodulator serotonin (5-HT) can cause them to transition into a burst firing mode [4]. As such, we tested the information transmission capabilities of these cells about stimulus contrast in both modes. To do so, we provided the cells with a time-varying stimulus and investigated how the number of synchronous spikes correlates with stimulus contrast. We found that synchrony had a larger dependence on stimulus contrast in pyramidal cells after 5-HT injection than under control conditions. These experimental results agree with the predictions of the model presented in [2]. Furthermore, we developed a mathematical theory that supports our experimental results and proposes that the change in coding properties between bursting and non-bursting neurons is solely attributed to the higher baseline response variability as quantified by the coefficient of variation (CV) present in bursting neurons. Our experimental results therefore show that bursting neurons are more apt at coding stimulus contrast through synchronous firing than tonic ones. Moreover, our theoretical results suggest that this occurs because burst dynamics introduce variability in the responses of single neurons. The latter is supported by the fact that bursting neurons with the highest CVs showed the greatest dependency on stimulus contrast in their synchronous activities. Our results thus provide the first experimental evidence that bursting neurons can code for stimulus contrast via their synchronous activity and provide a novel function for burst dynamics.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2011
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