Spontaneous activity in cortical neurons is stereotyped and non-Poisson
Notice bibliographique
Résumé
Neurons fire even in the absence of sensory stimulation or task demands. Numerous theoretical studies have modeled this spontaneous activity as a Poisson process with uncorrelated intervals between successive spikes and a variance in firing rate equal to the mean. Experimental tests of this hypothesis have yielded variable results, though most have concluded that firing is not Poisson. However, these tests say little about the ways firing might deviate from randomness. Nor are they definitive because many different distributions can have equal means and variances. Here, we characterized spontaneous spiking patterns in extracellular recordings from monkey, cat, and mouse cerebral cortex neurons using rate-normalized spike train autocorrelation functions (ACFs) and a logarithmic timescale. If activity was Poisson, this function should be flat. This was almost never the case. Instead, ACFs had diverse shapes, often with characteristic peaks in the 1-700 ms range. Shapes were stable over time, up to the longest recording periods used (51 min). They did not fall into obvious clusters. ACFs were often unaffected by visual stimulation, though some abruptly changed during brain state shifts. These behaviors may have their origin in the intrinsic biophysics and dendritic anatomy of the cells or in the inputs they receive.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».