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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小鼠大脑中的快速局部和慢速全局神经元集群
DOI：
10.1101/2022.07.14.500088
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Delaney T
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Delaney T
当参与大脑计算时，神经元群被认为是协同的。然而，尚不清楚是什么原理决定了一个集合是局限于一个大脑区域，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数据。在快速的亚秒时间尺度下，同一大脑区域的成对神经元之间的峰值计数相关性要强于分布在不同大脑区域的成对神经元。相比之下，在较慢的时间尺度下，区域内和区域间的峰值计数相关性相似。高放电率神经元对之间的相关性比低放电率神经元对更依赖于时间尺度。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中，而在较慢时间尺度下，集成跨越多个大脑区域。这些结果表明，小鼠大脑可能同时进行快速局部计算和慢全局计算。
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.
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影响因子：
64.8
作者：
通讯作者：
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DOI：
10.48550/arxiv.1901.04747
发表时间：
2019
期刊：
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作者：
Humphries M
通讯作者：
Humphries M
影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
H. Swadlow;S. Waxman
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Gruen, Sonja
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Okun, Michael;Steinmetz, Nicholas A.;Harris, Kenneth D.
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Harris, Kenneth D.