A zero-inflated gamma model for post-deconvolved calcium imaging traces
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Calcium imaging is a critical tool for measuring the activity of large neural populations. Much effort has been devoted to developing “pre-processing” tools applied to calcium video data, addressing the important issues of e.g. , motion correction, denoising, compression, demixing, and deconvolution. However, computational modeling of deconvolved calcium signals (i.e., the estimated activity extracted by a pre-processing pipeline) is just as critical for interpreting calcium measurements. Surprisingly, these issues have to date received significantly less attention. To fill this gap, we examine the statistical properties of the deconvolved activity estimates, and propose several density models for these random signals. These models include a zero-inflated gamma (ZIG) model, which characterizes the calcium responses as a mixture of a gamma distribution and a point mass which serves to model zero responses. We apply the resulting models to neural encoding and decoding problems. We find that the ZIG model out-performs simpler models (e.g., Poisson or Bernoulli models) in the context of both simulated and real neural data, and can therefore play a useful role in bridging calcium imaging analysis methods with tools for analyzing activity in large neural populations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».