Similarities in response non-linearities in macaque lateral prefrontal cortex visual neurons during in vivo and in vitro experiments. Implications for normalization models.
Notice bibliographique
Résumé
Visual neurons in many brain areas show non-linear response profiles as a function of the stimulus shown inside their receptive fields. These can be fit with different non-linear functions to obtain the tuning curve of the neuron for a particular feature. One example is the contrast response function, e.g., increases in the contrast of a stimulus inside a neuron’s receptive field produce changes in its response profile that can be fitted by a sigmoid function. Such properties have been attributed to lateral inhibition and normalization within a network of interconnected neurons. Here we test the hypothesis that non-linearities in response functions of single neurons during in vivorecordings can be at least in part attributed to their intrinsic (not network dependent) response properties. To address this issue, we first obtained response functions from single neuron recordings in the lateral prefrontal cortex (LPFC areas 8A/9/46) of two macaques to gratings of varying contrast inside their receptive fields. We then conducted patch clamp in vitrorecordings in slices extracted from the same LPFC area of 4 macaques using square current pulses of varying intensities that attempted to simulate increases in input strength when increasing contrast. In both datasets we convert spikes trains to firing rates over 250ms of stimulus presentation (in vivo) or pulse duration (in vitro) and fit the data with a sigmoid and a linear function. From 27 in vivo neurons, 52% were best fitted by the sigmoid and 48% were best fitted by a line. From 31 in vitro neurons 45% were best fitted by the sigmoid and 55% by a line. The proportions of neurons fitted with either function was not significantly different between areas (p>0.1, Chi-Square test) suggesting that non-linearities in the responses of visual neurons can be explained to a large degree by intrinsic cell properties.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».