Physiological noise optimizes multiplexed coding of vibrotactile-like signals in somatosensory cortex
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Neurons can use different aspects of their spiking to simultaneously represent (multiplex) different features of a stimulus. For example, some pyramidal neurons in primary somatosensory cortex (S1) use the rate and timing of their spikes to respectively encode the intensity and frequency of vibrotactile stimuli. Doing so has several requirements. Because they fire at low rates, pyramidal neurons cannot entrain 1:1 with high-frequency (100-600 Hz) inputs and instead must skip ( i . e . not respond to) some stimulus cycles. The proportion of skipped cycles must vary inversely with stimulus intensity for firing rate to encode stimulus intensity. Spikes must phase lock to the stimulus for spike times (intervals) to encode stimulus frequency but, in addition, skipping must occur irregularly to avoid aliasing. Using simulations and in vitro experiments in which S1 pyramidal neurons were stimulated with inputs emulating those induced by vibrotactile stimuli, we show that fewer cycles are skipped as stimulus intensity increases, as required for rate coding, and that physiological noise induces irregular skipping without disrupting phase locking, as required for temporal coding. This occurs because the reliability and precision of spikes evoked by small- amplitude, fast-onset signals are differentially sensitive to noise. Simulations confirmed that differences in stimulus intensity and frequency can be well discriminated based on differences in spike rate or timing, respectively, but only in the presence of noise. Our results show that multiplexed coding by S1 pyramidal neurons is facilitated rather than degraded by physiological levels of noise. In fact, multiplexing is optimal under physiologically noisy conditions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».