MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6986772367

A Refined Spatiotemporal Analysis of Extracellular Waveforms From Neurons Within the Lateral Intraparietal Area of the Macaque Posterior Parietal Cortex

2021· dissertation· en· W6986772367 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpike trainSpike (software development)WaveformElectrophysiologyContext (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extracellular spike waveforms recorded from neurons are known to reflect the intracellular process of action potential generation through the activation and inactivation of ion channels. The variability between the shape of spike waveforms is thought to be a direct result of the differential ion channel expression between these subtypes. In cerebral cortex, spike waveforms recorded from pyramidal neurons are known to be ‘broader’ than the ‘narrow’ spike waveforms exhibited by interneurons. To capture this temporal variability in primarily biphasic waveforms, where a negative deflection occurs before a positive deflection, researchers have used the spike width—the time between the trough and peak of the waveform. However, numerous accounts have shown that this approach is too simplistic, failing to robustly discriminate putative pyramidal neurons from interneurons, as well as account for further nuanced classes of neurons. Continuing efforts are therefore being made to refine classifications with firing statistics and other parameters of the spike waveform shape. \n \nIn this thesis, I report on the defining characteristics of neurons recorded from the lateral intraparietal area, for which there exists only three other studies, within the posterior parietal cortex of one rhesus monkey. I significantly refined the standard approach to calculating the template mean waveform, which I used to extract previously reported spatiotemporal parameters as well as several new parameters. Using unsupervised classification, I derived a three-class provisional model comprised of one narrow-spike class robustly separated from two broad-spike classes. Consolidating this classification, I identified a phenomenon observed exclusively in all broad-spike neurons, a knee-like change in the voltage close to the waveform peak. In addition, narrow-spike neurons were characterized by high firing rates, more irregular firing, and generally lacking bursting. While displaying converse firing statistics from narrow-spike neurons, there was no identifiable difference in the discharge properties between the two identified broad-spike classes. Nevertheless, several waveform features involving the knee-like change were highly discriminating between these two classes. Moreover, the class with the broader spikes exhibited more highly unusual troughs, which has been associated with multiple Na+ influxes thanks to larger dendritic tree arborization. Hence, I speculate that this phenomenon is predominant in pyramidal neurons within infra-granular layers. My detailed analysis provides a fresh perspective and new tools to help identify distinct spatiotemporal and functional signatures of three different types of cortical neurons.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueQSpace (Queen's University Library)→Même sujetNeural dynamics and brain function→Travaux en français237 207→