The predictive power of intrinsic timescale during the perceptual decision-making process across the mouse brain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Across the cortical hierarchy, single neurons are characterized by differences in the extent to which they can sustain their firing rate over time (i.e., their “intrinsic timescale”). Previous studies have demonstrated that neurons in a given brain region mostly exhibit either short or long intrinsic timescales. In this study, we sought to identify populations of neurons that accumulate information over different timescales in the mouse brain and to characterize their functions in the context of a visual discrimination task. Thus, we separately examined the neural population dynamics of neurons with long or short intrinsic timescales across different brain regions. More specifically, we looked at the decoding performance of these neural populations aligned to different task variables (stimulus onset, movement). Taken together, our population-level findings support the hypothesis that long intrinsic timescale neurons encode abstract variables related to decision formation. Furthermore, we investigated whether there was a relationship between how well a single neuron represents the animal’s choice or stimuli and their intrinsic timescale. We did not observe any significant relationship between the decoding of these task variables and a single neuron’s intrinsic timescale. In summary, our findings support the idea that the long intrinsic timescale population of neurons, which appear at different levels of the cortical hierarchy, are primarily more involved in representing the decision variable.
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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 ».