Modeling sound pulse counting in inferior colliculus
Notice bibliographique
Résumé
The ability of animals to count events or objects and its underlying mechanisms – including the possible existence of a dedicated “number sense” – is a topic of much recent fascination and research interest. A simple computation that frogs execute routinely is counting the number of consecutive sound pulses in a conspecific call that occur with precise and regular timing [1]. Cells signaling that a threshold number of pulses have occurred have been found in the midbrain of anurans [2]. These counting cells will not respond if a single inter-pulse interval is a few milliseconds longer than the baseline interval. What intrinsic or network mechanisms can give rise to such pulse/interval counting? Comparing simplified neuron models with previously published in vivo membrane potential recordings [3], we identify biophysical processes that can explain the observations. First, we consider a model of phasic inhibition made of onset and offset inhibition. Phasic inhibition enhances reset because a longer interval will engender onset and possibly offset inhibition. Second, we consider four mechanisms, namely short-term facilitation of excitation, persistent sodium currents, dendritic NMDA synapses and recurrent connections of cells imbedded in a network. Combining phasic inhibition with either of these mechanisms can qualitatively reproduce the array of recordings for different pulse patterns – including those with pauses that reset the counting – as well as the effect of pharmacologically attenuating inhibition. These results support the hypothesis that prior segmentation of sound via phasic on and off responses underlies the emergence of features such as pulse counting and duration selectivity in the auditory midbrain. Figure 1 Membrane potential response of counting neurons to series of sound pulses. From left to right columns correspond to: experiments, the persistent sodium model, the short-term plasticity model and the dendritic NMDA model.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».