神経結合と行動結合の情報理論的測定は,表現の漂移を予測する

科学分野:

• 神経科学は神経科学である.
• 計算神経科学とは
• システム神経科学 システム神経科学

背景:

• 代表的ドリフトは,数日から数週間でニューラル集団のチューニングの漸進的な変化を記述します.
• ヘテロジェニティは,集団内の個々のニューロンのチューニングの安定性において存在する.
• チューニングの安定性におけるこの異質性の原動力は不明である.

研究 の 目的:

• ニューロンのチューニングの安定性と,他のニューロンとの共有の変動性との関係を調査する.
• 神経集団内の個々のニューロンチューニングの安定に寄与する要因を理解する.

主な方法:

• 後部頭皮質と視覚皮質の2つの出版ニューラルデータセットを使用しました.
• 双対神経相互作用を定量化するために,部分情報分解を用いた.
• 刺激や行動のエンコーディングに個々のニューロンとその相互作用の貢献を分析した.

主要な成果:

• ニューロンのチューニングの安定性と,その平均的な対対の冗長性との正の相関が発見されました.
• 調節安定性が高いニューロンは,他のニューロンとの冗長な情報共有がより強く示された.

結論:

• 神経調節の安定性は,ニューロン間の共有情報 (冗長性) の程度と関連しています.
• この安定性-冗長性関係は,脳-機械インターフェースなどのアプリケーションのための縦線神経解読を強化する可能性があります.