Correlations and Neuronal Population Information.
Correlations and Neuronal Population Information.
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DOI：
10.1146/annurev-neuro-070815-013851
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发表时间：
2016-07-08
影响因子：
13.9
通讯作者：
Pouget A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kohn A;Coen-Cagli R;Kanitscheider I;Pouget A
脑功能涉及神经元群体的活动。最近的许多努力都致力于在各种实验条件下测量大脑不同部位神经元群的活动。人口活动模式包含丰富的结构，但许多研究都集中在衡量一个较大的人口成员之间的成对关系-所谓的噪音相关性。在这里，我们回顾了最近的进展，了解这些相关性如何影响人口信息，信息应该如何量化，以及什么机制可能会引起相关性。随着群体编码理论的改进，它已经清楚地表明，某些形式的相关性对信息来说比其他形式更重要。我们认为，这是一个关键的教训，为那些感兴趣的神经元群体反应更普遍的：群体反应的描述应该是有动机的，并连接到指定的功能。在这种情况下，我们提供的建议，目前的理论框架不足。
Brain function involves the activity of neuronal populations. Much recent effort has been devoted to measuring the activity of neuronal populations in different parts of the brain under various experimental conditions. Population activity patterns contain rich structure, yet many studies have focused on measuring pairwise relationships between members of a larger population---termed noise correlations. Here we review recent progress in understanding how these correlations affect population information, how information should be quantified, and what mechanisms may give rise to correlations. As population coding theory has improved, it has made clear that some forms of correlation are more important for information than others. We argue that this is a critical lesson for those interested in neuronal population responses more generally: Descriptions of population responses should be motivated by and linked to well-specified function. Within this context, we offer suggestions of where current theoretical frameworks fall short.
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