Dendritic Mechanisms for<i>In Vivo</i>Neural Computations and Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Dendrites receive the vast majority of a single neuron's inputs, and coordinate the transformation of these signals into neuronal output. Ex vivo and theoretical evidence has shown that dendrites possess powerful processing capabilities, yet little is known about how these mechanisms are engaged in the intact brain or how they influence circuit dynamics. New experimental and computational technologies have led to a surge in interest to unravel and harness their computational potential. This review highlights recent and emerging work that combines established and cutting-edge technologies to identify the role of dendrites in brain function. We discuss active dendritic mediation of sensory perception and learning in neocortical and hippocampal pyramidal neurons. Complementing these physiological findings, we present theoretical work that provides new insights into the underlying computations of single neurons and networks by using biologically plausible implementations of dendritic processes. Finally, we present a novel brain–computer interface task, which assays somatodendritic coupling to study the mechanisms of biological credit assignment. Together, these findings present exciting progress in understanding how dendrites are critical for in vivo learning and behavior, and highlight how subcellular processes can contribute to our understanding of both biological and artificial neural computation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».