Population Coding by Electrosensory Neurons
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sensory stimuli typically activate many receptors at once and therefore should lead to increases in correlated activity among central neurons. Such correlated activity could be a critical feature in the encoding and decoding of information in central circuits. Here we characterize correlated activity in response to two biologically relevant classes of sensory stimuli in the primary electrosensory nuclei, the electrosensory lateral line lobe, of the weakly electric fish Apteronotus leptorhynchus. Our results show that these neurons can display significant correlations in their baseline activities that depend on the amount of receptive field overlap. A detailed analysis of spike trains revealed that correlated activity resulted predominantly from a tendency to fire synchronous or anti-synchronous bursts of spikes. We also explored how different stimulation protocols affected correlated activity: while prey-like stimuli increased correlated activity, conspecific-like stimuli decreased correlated activity. We also computed the correlations between the variabilities of each neuron to repeated presentations of the same stimulus (noise correlations) and found lower amounts of noise correlation for communication stimuli. Therefore the decrease in correlated activity seen with communication stimuli is caused at least in part by reduced noise correlations. This differential modulation in correlated activity occurred because of changes in burst firing at the individual neuron level. Our results show that different categories of behaviorally relevant input will differentially affect correlated activity. In particular, we show that the number of correlated bursts within a given time window could be used by postsynaptic neurons to distinguish between both stimulus categories.
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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 découle