Signature of random connectivity in the distribution of neuronal tuning curves
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Understanding the relationship between circuit properties and the organization of neuronal population activity is a fundamental question in neuroscience. The fine tuning of neuronal activity to specific values of environmental or internal features are canonical examples of how information is encoded in the brain, possibly resulting from precisely organized inputs. Yet, in the cortex, finely tuned neurons are often recorded together with neurons whose tuning is much less specific, for example those of inhibitory neurons, and the connectivity statistics accounting for the overall distribution of tuning curves is unclear. Here, using recordings in the mouse head-direction system, we first show both in simulation and analytically that random linear combinations of ideal finely tuned inputs reproduce the distribution of fast-spiking neuron tuning curves, a class of neurons believed to operate in the linear regime. This transformation preserves, on the population level, the singular spectrum of the input tuning curves but the relative power of each singular component is independently distributed in each output cell, leading to a distribution ranging from uni-modal to symmetrically tuned cells. We then generalize the model to a non-linear transformation of the inputs, combined with background inhibition. Using recordings from input neurons in the thalamus, where tuning curves are near-ideal, the model reproduces for various levels of inhibition the entire range of observed neuronal responses in the cortex, from precisely and narrowly tuned neurons to multipeak excitatory cells, as well as symmetrical tuning curves of inhibitory neurons. We replicate these findings in a dataset of hippocampal recordings. In conclusion, the full distribution of tuning curves is a signature of input connectivity statistics, which, for fast-spiking neurons and thalamocortical circuits, is likely to be random rather than specifically organized.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».