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Enregistrement W3198789381 · doi:10.1101/2021.08.30.458266

Population dynamics of the thalamic head direction system during drift and reorientation

2021· preprint· en· W3198789381 sur OpenAlexafffund
Zaki Ajabi, Alexandra T. Keinath, Xue-Xin Wei, Mark P. Brandon

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésLandmarkOrientation (vector space)Rotation (mathematics)CompassPopulationAttractorTRACE (psycholinguistics)Representation (politics)Computer scienceNeuroscienceAzimuthPhysicsArtificial intelligenceComputer visionGeometryPsychologyMathematicsCartographyGeographyMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The head direction (HD) system is classically modeled as a ring attractor network 1,2 which ensures a stable representation of the animal’s head direction. This unidimensional description popularized the view of the HD system as the brain’s internal compass 3,4 . However, unlike a globally consistent magnetic compass, the orientation of the HD system is dynamic, depends on local cues and exhibits remapping across familiar environments 5 . Such a system requires mechanisms to remember and align to familiar landmarks, which may not be well described within the classic 1-dimensional framework. To search for these mechanisms, we performed large population recordings of mouse thalamic HD cells using calcium imaging, during controlled manipulations of a visual landmark in a familiar environment. First, we find that realignment of the system was associated with a continuous rotation of the HD network representation. The speed and angular distance of this rotation was predicted by a 2 nd dimension to the ring attractor which we refer to as network gain, i.e. the instantaneous population firing rate. Moreover, the 360-degree azimuthal profile of network gain, during darkness, maintained a ‘memory trace’ of a previously displayed visual landmark. In a 2 nd experiment, brief presentations of a rotated landmark revealed an attraction of the network back to its initial orientation, suggesting a time-dependent mechanism underlying the formation of these network gain memory traces. Finally, in a 3 rd experiment, continuous rotation of a visual landmark induced a similar rotation of the HD representation which persisted following removal of the landmark, demonstrating that HD network orientation is subject to experience-dependent recalibration. Together, these results provide new mechanistic insights into how the neural compass flexibly adapts to environmental cues to maintain a reliable representation of the head direction.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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