A survey of neurophysiological differentiation across mouse visual brain areas and timescales
Notice bibliographique
Résumé
Neurophysiological differentiation (ND), a measure of the number of distinct activity states that a neural population visits over a time interval, has been used as a correlate of meaningfulness or subjective perception of visual stimuli. ND has largely been studied in non-invasive human whole-brain recordings where spatial resolution is limited. However, it is likely that perception is supported by discrete neuronal populations rather than the whole brain. Therefore, here we use Neuropixels recordings from the mouse brain to characterize the ND metric across a wide range of temporal scales, within neural populations recorded at single-cell resolution in localized regions. Using the spiking activity of thousands of simultaneously recorded neurons spanning 6 visual cortical areas and the visual thalamus, we show that the ND of stimulus-evoked activity of the entire visual cortex is higher for naturalistic stimuli relative to artificial ones. This finding holds in most individual areas throughout the visual hierarchy. Moreover, for animals performing an image change detection task, ND of the entire visual cortex (though not individual areas) is higher for successful detection compared to failed trials, consistent with the assumed perception of the stimulus. Together, these results suggest that ND computed on cellular-level neural recordings is a useful tool highlighting cell populations that may be involved in subjective perception.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».