Stimulus information guides the emergence of behavior related signals in primary somatosensory cortex during learning
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Cortical neurons in primary sensory cortex carry not only sensory but also behavior-related information. However, it remains unclear how these types of information emerge and are integrated with one another over learning and what the relative contribution of activity in individual cells versus neuronal populations is in this process. Current evidence supports two opposing views of learning-related changes: 1) sensory information increases in primary cortex or 2) sensory information remains stable in primary cortex but its readout efficiency in association cortices increases. Here, we investigate these questions in primary sensory cortex during learning of a sensory task. Over the course of weeks, we imaged neuronal activity at different depths within layers 2 and 3 of the mouse vibrissal primary somatosensory cortex (vS1) before, during, and after training on a whisker-based object-localization task. We leveraged information theoretical analysis to quantify stimulus and behavior-related information in vS1 and estimate how much neural activity encoding sensory information is used to inform perceptual choices as sensory learning progresses. We also quantified the extent to which these types of information are supported by an individual neuron or population code. We found that, while sensory information rises progressively from the start of training, choice information is only present in the final stages of learning and is increasingly supported by a population code. Moreover, we demonstrate that not only the increase in available information, but also a more efficient readout of such information in primary sensory cortex mediate sensory learning. Together, our results highlight the importance of primary cortical neurons in perceptual learning.
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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 | 0,001 |
| 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 ».