Intrinsic plasticity underlies malleability of neural network heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
Diversity exists throughout biology, playing an important role in maintaining robustness and stability. The same is true of the brain, as has become increasingly apparent in recent years with the accumulation of datasets of unparalleled resolution. These datasets show widespread neural heterogeneity, spanning cells, circuits and system dynamics, marking it as an unavoidable component of the brain’s composition. Recent experiments found declines in heterogeneity amongst neurons may accompany pathological states. While heterogeneity has been linked to stability, robustness and increased computational potential, the loss of biophysical diversity was found conducive to the onset of seizure-like activity, suggesting an important functional role. Despite this, how changes in heterogeneity arise remains unknown. Oftentimes considered a static metaparameter resulting from solely genetic disposition, heterogeneity is, in fact, a highly dynamic property of biological networks arising from various sources. Here, we consider this through the lens of intrinsic plasticity, the activity-dependent modulation of neuron biophysical properties, which we propose allows the degree of biophysical diversity to fluctuate in time. Using a network of Poisson neurons endowed with intrinsic plasticity, we combine analytical and numerical approaches to measure the effect of input statistics on the excitability of individual cells, and how this translates into changes in network heterogeneity at the population scale. Our results indicate that, through intrinsic plasticity, diversity in synaptic inputs promotes heterogeneity in cell-to-cell excitability due to changes in the statistics of presynaptic firing rates, and network topology. In contrast, whenever the statistics of synaptic input between cells were too similar, intrinsic plasticity promoted the decline in heterogeneity. Further, we show that changes in heterogeneity can coexist with degeneracy in the firing rate between neurons. Taken together, understanding how input statistics affect neuronal network heterogeneity may provide key insights into brain function, resilience and the manipulability of neural diversity through intrinsic plasticity.
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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».