Feedback modulation of intrinsic firing dynamics restores feature detection in electrosensory processing
Notice bibliographique
Résumé
Neurons are almost invariably embedded in complex feedback networks. In order to study the feedback regulation of individual neurons and their ability to accurately code sensory information we chose to examine a simple, well understood feedback network. Specifically, we examine here a simple network based on the known neuroanatomical substrates underlying sensory processing in the weakly electric fish Apteronotus leptorhynchus. We consider here a network of 100 biophysically plausible model neurons, embedded in an inhibitory closed loop consisting of GABAA and GABAB mediated conductances. We have shown previously an interaction between the GABAB portion of this inhibitory feedback and the burst dynamics intrinsic to ELL pyramidal cells. By including the intrinsic bursting dynamics we are able to replicate specific in vivo results relating to the regulation of bursting by this feedback network, and able to examine the regulation of sensory coding by this feedback. The GABAA component of the inhibition is able to create a network mediated oscillation, which significantly deteriorates coding. The GABAB component, while unable to ameliorate the interference of the network oscillation, is able to restore the feature detection properties of the individual units such that the ability to accurately detect burst stimuli is improved. This may represent a mechanism for improving the detection of prey-like stimuli in the presence of conspecifics.
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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 | 0,001 |
| 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 ».