Impact of Noise and Spike Initiation Properties on the Encoding and Transmission of Neural Information
Notice bibliographique
Résumé
Neurons use action potentials, or spikes, to process information. Different aspects of spiking, such as its rate or timing, are used to encode information about different features of an input. But noise can influence how robustly information is represented in each coding scheme. Additionally, information can be lost if neural representations are not transmitted with high fidelity to downstream neurons. In both cases, properties of the input (its amplitude and kinetics) and properties of the neuron (its spike initiation mechanism and excitability) impact neural information processing. In my thesis, I first investigated how axons are optimized to transmit spike-based representations. Using patch clamp electrophysiology combined with optogenetics, I showed that the axon of CA1 pyramidal neurons spikes transiently in response to sustained depolarization, in contrast to the soma and axon initial segment, which spike repetitively. These distinct spiking patterns are due to the differential expression of ion channels, supporting functional specialization of neuronal compartments. Specifically, low-threshold potassium channels (Kv1) cause the axon to behave as a high-pass filter, enabling high fidelity transmission of spike-based information so that the axon selectively responds to inputs with fast kinetics. Together with biophysical modeling, my findings demonstrate that spike initiation properties in each part of the neuron are well matched to the signals normally processed in that neuronal compartment. I then investigated how background synaptic activity (noise) affects rate and temporal coding of vibrotactile stimuli. Using patch clamp electrophysiology and dynamic clamp in vitro, I found that layer 2/3 pyramidal neurons in primary somatosensory cortex spike intermittently to inputs repeated at frequencies perceived as vibration. The fraction of inputs evoking a spike varies with input amplitude, enabling firing rate to encode stimulus intensity. Despite being small in amplitude, inputs are abrupt in onset, which allows them to evoke precisely timed spikes, even under noisy conditions. Unreliable spiking allows noise to produce irregular skipping, enabling spike times (patterns) to encode stimulus frequency. The reliability and precision of spikes depend on input amplitude and kinetics, respectively. With the help of simulations, my results show that noise helps multiplexed rate and temporal coding.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».