Myelin-induced gain control in nonlinear neural networks
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Myelin surrounds axonal membranes to increase the conduction velocity of nerve impulses and thus reduce communication delays in neural signaling. Changes in myelination alter the distribution of delays in neural circuits, but the implications for their operation are poorly understood. We present a joint computational and non-linear dynamical method to explain how myelin-induced changes in axonal conduction velocity impact the firing rate statistics and spectral response properties of recurrent neural networks. Using a network of spiking neurons with distributed conduction delays driven by a spatially homogeneous noise, we combined probabilistic and mean field approaches. These reveal that myelin implements a gain control mechanism while stabilizing neural dynamics away from oscillatory regimes. The effect of myelin-induced changes in conduction velocity on network dynamics was found to be more pronounced in presence of correlated stochastic stimuli. Further, computational and theoretical power spectral analyses reveal a paradoxical effect where the loss of myelin promotes oscillatory responses to broadband time-varying stimuli. Taken together, our findings show that myelination can play a fundamental role in neural computation and its impairment in myelin pathologies such as epilepsy and multiple sclerosis.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle