시각 정보는 피질 영역 간에 분리된 채널로 방송됩니다.

뇌 영역 간 축삭 투사가 정보 채널을 전달하며 다양한 정도로 혼합될 수 있습니다. 여기에서는 마우스의 기본 시각 피질 및 고차원 시각 영역(V1-HVA)으로 구성된 네트워크의 규칙을 평가합니다. 대규모 시야의 이중 광자 칼슘 이미징을 이용하여 수천 개의 뉴런 간의 연관 변동성(즉, 노이즈 상관관계, NC)을 측정하며, 이는 여러 피질 영역에 걸쳐 동시에 분포된 백만 개 이상의 고유한 쌍을 형성합니다. NC의 진폭은 네트워크 내 기능적 연결성과 비례하며, 이들이 강력하고 재현 가능한 통계적 측정이라는 것을 발견했고, 자극 간에 놀라울 정도로 유사하여 네트워크 모델에 효과적인 제약을 제공합니다. 우리는 이러한 NC를 사용하여 V1 및 HVA의 뉴런 조정 클래스 간의 기능적 연결 통계를 측정했습니다. 데이터 기반 군집 접근 방식을 사용하여 V1 및 HVA에서 발견된 약 60개의 독특한 조정 클래스를 식별했습니다. 우리는 동일한 조정 클래스의 뉴런 간의 NC가 피질 영역 내외부 모두에서 더 높게 나타나는 것을 발견했습니다. 따라서 V1-HVA 네트워크에서는 채널의 혼합이 피합니다. 대신, 시각 정보의 독특한 채널이 미세 및 밀리미터 길이 규모 모두에서 피질 영역 내외부로 방송됩니다. 여러 피질 영역 간의 개별 뉴런 수준에서 기능적 조직과 상관 구조에 대한 이 원리는 신피질 네트워크의 계산 이론에 정보를 제공하고 제약을 줄 수 있습니다.