Physiological noise facilitates multiplexed coding of vibrotactile-like signals in somatosensory cortex
Notice bibliographique
Résumé
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 to 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 mouse 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 intrinsic or synaptic noise can induce irregular skipping without disrupting phase locking, as required for temporal coding. This occurs because noise can modulate the reliability without disrupting the precision of spikes evoked by small-amplitude, fast-onset signals. Specifically, in the fluctuation-driven regime associated with sparse spiking, rate and temporal coding are both paradoxically improved by the strong synaptic noise characteristic of the intact cortex. Our results demonstrate that multiplexed coding by S1 pyramidal neurons is not only feasible under in vivo conditions, but that background synaptic noise is actually beneficial.
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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 | 0,001 |
| 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 ».