Toward functional classification of neuronal types.
Toward functional classification of neuronal types.
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DOI：
10.1016/j.neuron.2014.08.040
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发表时间：
2014-09-17
期刊：
影响因子：
16.2
通讯作者：
Sharpee, Tatyana O.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sharpee, Tatyana O.
大脑中有多少种神经元？尽管经过了几十年的研究，这个基本的神经科学问题仍然没有解决。已根据解剖学、电生理学或分子特性提出了分类方案。然而，不同的计划并不总是彼此一致。这就提出了一个问题，即是否可以直接根据神经元的功能对其进行分类。例如，在感觉神经元中，能否根据它们在编码感觉刺激中的作用设计一个分类方案？在这里，我概述了如何使用信息论实现这一目标的理论论据，方法是研究细胞类型的最佳数量，并注意两个关键属性：神经反应中输入和噪声之间的相关性。这一理论框架可以帮助绘制物种内和物种间不同神经元类别的层次树。
How many types of neurons are there in the brain? This basic neuroscience question remains unsettled despite many decades of research. Classification schemes have been proposed based on anatomical, electrophysiological or molecular properties. However, different schemes do not always agree with each other. This raises the question of whether one can classify neurons based on their function directly. For example, among sensory neurons, can a classification scheme be devised that is based on their role in encoding sensory stimuli? Here I outline theoretical arguments for how this can be achieved using information theory by looking at optimal numbers of cell types and paying attention to two key properties: correlations between inputs and noise in neural responses. This theoretical framework could help to map the hierarchical tree relating different neuronal classes within and across species.
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影响因子：
16.2
作者：
Adelman, TL;Bialek, W;Olberg, RM
通讯作者：
Olberg, RM
DOI：
10.1523/jneurosci.4036-12.2012
发表时间：
2012-11-14
期刊：
The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience
影响因子：
--
作者：
Doi E;Gauthier JL;Field GD;Shlens J;Sher A;Greschner M;Machado TA;Jepson LH;Mathieson K;Gunning DE;Litke AM;Paninski L;Chichilnisky EJ;Simoncelli EP
通讯作者：
Simoncelli EP
影响因子：
3.4
作者：
BIALEK, W;OWEN, WG
通讯作者：
OWEN, WG
影响因子：
1.8
作者：
Bell, AJ;Sejnowski, TJ
通讯作者：
Sejnowski, TJ
影响因子：
2.9
作者：
Atick, Joseph J.;Redlich, A. Norman
通讯作者：
Redlich, A. Norman