Fast-local and slow-global neural ensembles in the mouse brain.
Fast-local and slow-global neural ensembles in the mouse brain.
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DOI：
10.1162/netn_a_00309
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发表时间：
2023
影响因子：
4.7
通讯作者：
O'Donnell, Cian
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Delaney, Thomas J.;O'Donnell, Cian
神经元的集合被认为在参与大脑计算时是相互作用的。然而，目前还不清楚是什么原则决定了一个整体是局限于一个单一的大脑区域，还是跨越多个大脑区域。为了解决这个问题，我们分析了来自清醒小鼠九个大脑区域同时记录的数百个神经元的电生理神经群体数据。在快的亚秒级时间尺度上，同一脑区的神经元对之间的尖峰计数相关性比分布在不同脑区的神经元对之间的相关性强。相反，在较慢的时间尺度，内和区域之间的尖峰计数的相关性是相似的。高放电率神经元对之间的相关性表现出更强的依赖于时间尺度比低放电率神经元对。我们将集成检测算法应用于神经相关数据，发现在快速时间尺度下，每个集成大多包含在单个大脑区域内，而在较慢的时间尺度下，集成跨越多个大脑区域。这些结果表明，小鼠大脑可以并行执行快速局部和慢速全局计算。在这项研究中，我们分析了来自清醒小鼠九个脑区的公开神经群体电生理数据。为了发现神经系综，我们将社区检测算法应用于从数据估计的尖峰计数相关矩阵。我们在不同的时间尺度上重复了分析，从10毫秒到3秒不等。我们发现，在< 1秒的快速时间尺度下，神经集合倾向于定位在单个大脑区域内。相比之下，在> 1秒的较慢时间尺度下，集合倾向于包括分布在多个大脑区域的神经元。这种效应大部分是由于高放电率的神经元。
Ensembles of neurons are thought to be coactive when participating in brain computations. However, it is unclear what principles determine whether an ensemble remains localised within a single brain region, or spans multiple brain regions. To address this, we analysed electrophysiological neural population data from hundreds of neurons recorded simultaneously across nine brain regions in awake mice. At fast subsecond timescales, spike count correlations between pairs of neurons in the same brain region were stronger than for pairs of neurons spread across different brain regions. In contrast at slower timescales, within- and between-region spike count correlations were similar. Correlations between high-firing-rate neuron pairs showed a stronger dependence on timescale than low-firing-rate neuron pairs. We applied an ensemble detection algorithm to the neural correlation data and found that at fast timescales each ensemble was mostly contained within a single brain region, whereas at slower timescales ensembles spanned multiple brain regions. These results suggest that the mouse brain may perform fast-local and slow-global computations in parallel. In this study we analysed publicly available neural population electrophysiology data from nine brain regions in awake mice. To discover neural ensembles, we applied community detection algorithms to the spike count correlation matrices estimated from the data. We repeated the analysis at different timescales, ranging from 10 milliseconds to 3 seconds. We found that at fast timescales < 1 s, neural ensembles tended to be localised within single brain regions. In contrast at slower timescales of > 1 s, ensembles tended to include neurons spread across multiple brain regions. Most of this effect was due to high-firing-rate neurons.
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