Complex spike clusters and false‐positive rejection in a cerebellar supervised learning rule
Notice bibliographique
Résumé
Key points Spike doublets comprise ∼10% of in vivo complex spike events under spontaneous conditions and ∼20% (up to 50%) under evoked conditions. Under near‐physiological slice conditions, single complex spikes do not induce parallel fibre long‐term depression. Doublet stimulation is required to induce long‐term depression with an optimal parallel‐fibre to first‐complex‐spike timing interval of 150 ms. Abstract The classic example of biological supervised learning occurs at cerebellar parallel fibre (PF) to Purkinje cell synapses, comprising the most abundant synapse in the mammalian brain. Long‐term depression (LTD) at these synapses is driven by climbing fibres (CFs), which fire continuously about once per second and therefore generate potential false‐positive events. We show that pairs of complex spikes are required to induce LTD. In vivo , sensory stimuli evoked complex‐spike doublets with intervals ≤150 ms in up to 50% of events. Using realistic [Ca 2+ ] o and [Mg 2+ ] o concentrations in slices, we determined that complex‐spike doublets delivered 100–150 ms after PF stimulus onset were required to trigger PF‐LTD, which is consistent with the requirements for eyeblink conditioning. Inter‐complex spike intervals of 50–150 ms provided optimal decoding. This stimulus pattern prolonged evoked spine calcium signals and promoted CaMKII activation. Doublet activity may provide a means for CF instructive signals to stand out from background firing.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».