Inference of neuronal functional circuitry with spike-triggered non-negative matrix factorization.
Inference of neuronal functional circuitry with spike-triggered non-negative matrix factorization.
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DOI：
10.1038/s41467-017-00156-9
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发表时间：
2017-07-26
影响因子：
16.6
通讯作者：
Gollisch T
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Liu JK;Schreyer HM;Onken A;Rozenblit F;Khani MH;Krishnamoorthy V;Panzeri S;Gollisch T
感觉系统中的神经元通常将输入汇集在突触前细胞阵列上，从而在神经元的感受野内产生功能亚单位。这些亚单位的组织提供了神经元突触前功能连接的特征，并决定了神经元如何整合感觉刺激。在这里，我们介绍了尖峰触发的非负矩阵分解的方法，用于检测神经元的感受野内的亚基的布局。该方法只需要精细结构的感觉刺激下的神经元的尖峰响应，因此适用于大量的同时记录的神经元。应用于记录从蝾螈视网膜神经节细胞，该方法检索突触前双极细胞的感受野，同时双极和神经节细胞记录验证。所确定的亚基布局允许改进神经节细胞对自然刺激的反应的预测，并揭示了共享的双极细胞输入到不同类型的神经节细胞中。神经元如何整合感觉信息需要了解其功能性突触前连接。在这里，作者报告了一种新的方法，使用非负矩阵分解来识别突触前双极细胞输入到视网膜神经节细胞的布局，并预测它们对自然刺激的反应。
Neurons in sensory systems often pool inputs over arrays of presynaptic cells, giving rise to functional subunits inside a neuron’s receptive field. The organization of these subunits provides a signature of the neuron’s presynaptic functional connectivity and determines how the neuron integrates sensory stimuli. Here we introduce the method of spike-triggered non-negative matrix factorization for detecting the layout of subunits within a neuron’s receptive field. The method only requires the neuron’s spiking responses under finely structured sensory stimulation and is therefore applicable to large populations of simultaneously recorded neurons. Applied to recordings from ganglion cells in the salamander retina, the method retrieves the receptive fields of presynaptic bipolar cells, as verified by simultaneous bipolar and ganglion cell recordings. The identified subunit layouts allow improved predictions of ganglion cell responses to natural stimuli and reveal shared bipolar cell input into distinct types of ganglion cells. How a neuron integrates sensory information requires knowledge about its functional presynaptic connections. Here the authors report a new method using non-negative matrix factorization to identify the layout of presynaptic bipolar cell inputs onto retinal ganglion cells and predict their responses to natural stimuli.
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