Multiunit frontal eye field activity codes the visuomotor transformation, but not gaze prediction or target memory, in a delayed saccade task
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Single-unit (SU) activity − action potentials isolated from one neuron — has traditionally been employed to relate neuronal activity to behavior. However, recent investigations have shown that multi-unit (MU) activity − ensemble neural activity recorded within the vicinity of one microelectrode − may also contain accurate estimations of task-related neural population dynamics. Here, using a well-established model-fitting approach, we compared the spatial codes of SU response fields with corresponding MU response fields recorded from the frontal eye fields (FEF) in head-unrestrained monkeys ( Macaca mulatta ) during a memory-guided saccade task. We focused on characterizing the visuomotor transformation from Target-in-Eye coordinates to future Gaze-in-Eye coordinates (Sajad et al., 2015). Most SU visual response fields coded targets (with some predicting Gaze), whereas the MU population only coded targets. Most SU motor responses coded Gaze, but many still retained a target code. In contrast, MU motor activity predominantly coded Gaze with very little target coding. Finally, both SU and MU populations showed a progressive transition through intermediate ‘Target-to-Gaze’ codes during the delay period, but the MU activity showed a ‘smoother’ transition. These results confirm the theoretical and practical potential of MU activity recordings as a biomarker for fundamental sensorimotor transformations (e.g., Target-to-Gaze coding in the oculomotor system), while also highlighting the importance of SU activity for coding more cognitive (e.g., predictive / memory) aspects of sensorimotor behavior. SIGNIFICANCE STATEMENT Multi-unit recordings (undifferentiated signals from several neurons) are relatively easy to record and provide a simplified estimate of neural dynamics, but it is not clear which single-unit signals are retained, amplified, or lost. Here, we compared single-/multi-unit activity from a well-defined structure (the frontal eye fields) and behavior (memory-delay saccade task), tracking their spatial codes through time. The progressive transformation from target to gaze coding observed in single-unit activity was retained in multi-unit activity, but gaze prediction (in the visual response) and target memory (in the motor response) were lost. This suggests that multi-unit activity provides an excellent biomarker for healthy sensorimotor transformations, at the cost of missing more subtle cognitive signals.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 ».