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首页> 美国卫生研究院文献>Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America >Quantifying neuronal network dynamics through coarse-grained event trees
【2h】

Quantifying neuronal network dynamics through coarse-grained event trees

机译：通过粗粒度事件树量化神经网络动态

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Animals process information about many stimulus features simultaneously, swiftly (in a few 100 ms), and robustly (even when individual neurons do not themselves respond reliably). When the brain carries, codes, and certainly when it decodes information, it must do so through some coarse-grained projection mechanism. How can a projection retain information about network dynamics that covers multiple features, swiftly and robustly? Here, by a coarse-grained projection to event trees and to the event chains that comprise these trees, we propose a method of characterizing dynamic information of neuronal networks by using a statistical collection of spatial–temporal sequences of relevant physiological observables (such as sequences of spiking multiple neurons). We demonstrate, through idealized point neuron simulations in small networks, that this event tree analysis can reveal, with high reliability, information about multiple stimulus features within short realistic observation times. Then, with a large-scale realistic computational model of V1, we show that coarse-grained event trees contain sufficient information, again over short observation times, for fine discrimination of orientation, with results consistent with recent experimental observation.
机译：动物同时，迅速（在几百毫秒之内）和鲁棒地（即使个别神经元本身无法可靠地响应）处理有关许多刺激特征的信息。当大脑进行携带，编码，当然还有当它解码信息时，它必须通过某种粗粒度的投影机制来进行。投影如何保留有关网络动态信息的信息，这些信息可以迅速而稳健地覆盖多个功能？在这里，通过对事件树和包含这些树的事件链的粗粒度投影，我们提出了一种通过使用相关生理可观察物（例如序列的时空序列）的统计集合来表征神经网络动态信息的方法。尖刺多个神经元）。通过在小型网络中进行理想化的点神经元模拟，我们证明了此事件树分析可以以较高的可靠性揭示有关在短时间内实际观察时间内多个刺激特征的信息。然后，使用V1的大规模现实计算模型，我们表明，粗糙的事件树在较短的观察时间内再次包含了足够的信息，可以精细区分方向，其结果与最近的实验观察相一致。

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