Single neuron diversity supports area functional specialization along the visual cortical pathways
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Humans and other primates have specialized visual pathways composed of interconnected cortical areas. The input area V1 contains neurons that encode basic visual features, whereas downstream in the lateral prefrontal cortex (LPFC) neurons acquire tuning for novel complex feature associations. It has been assumed that each cortical area is composed of repeatable neuronal subtypes, and variations in synaptic strength and connectivity patterns underlie functional specialization. Here we test the hypothesis that diversity in the intrinsic make-up of single neurons contributes to area specialization along the visual pathways. We measured morphological and electrophysiological properties of single neurons in areas V1 and LPFC of marmosets. Excitatory neurons in LPFC were larger, less excitable, and fired broader spikes than V1 neurons. Some inhibitory fast spiking interneurons in the LPFC had longer axons and fired spikes with longer latencies and a more depolarized action potential trough than in V1. Intrinsic bursting was found in subpopulations of both excitatory and inhibitory LPFC but not V1 neurons. The latter may favour temporal summation of spikes and therefore enhanced synaptic plasticity in LPFC relative to V1. Our results show that specialization within the primate visual system permeates the most basic processing level, the single neuron.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».