Spatial organization of multisensory convergence in mouse isocortex
Notice bibliographique
Résumé
1 Abstract The diverse functions of different cortical areas are thought to arise from their distinct groups of inputs. However, additional organizing principles may exist in the spatial structure of converging inputs. We investigated spatial convergence patterns of projections from primary sensory areas to other areas throughout the mouse isocortex. We used a large tract tracing dataset to estimate the dimension of the space into which topographical connections from multiple modalities converged within each other cortical area. We call this measure the topography dimension (TD). TD is higher for areas that receive inputs of similar strength from multiple sensory modalities, and lower when multiple inputs terminate in register with one another. Across the isocortex, TD varied by a factor of 4. TD was positively correlated with hierarchy score, an independent measure that is based on laminar connection patterns. Furthermore, TD (an anatomical measure) was significantly related to several measures of neural activity. In particular, higher TD was associated with higher neural activity dimension, lower population sparseness, and lower lifetime sparseness of spontaneous activity, independent of an area’s hierarchical position. Finally, we analyzed factors that limited TD and found that linear correlations among projections from different areas typically had little impact, while diversity of connection strengths, both between different projections onto the same area, and within projections across different parts of an area, limited TD substantially. This analysis revealed additional intricacy of cortical networks, beyond areas’ sets of connections and hierarchical organization. We propose a means of approximating this organization in deep-network models.
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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 ».