동시에 기록된 뉴런 집단의 기능적 연결성과 튜닝 곡선

뉴런 간의 상호작용이 조정된 신경 반응과 어떻게 관련되는지는 시스템 신경과학에서 오랜 질문입니다. 여기서 우리는 통계적 모델링과 동시에 다중 전극 기록을 사용하여 여섯 개의 서로 다른 뇌 영역에서 이러한 상호작용과 튜닝 곡선 사이의 관계를 탐구합니다. 우리는 대부분의 경우 뉴런 간의 기능적 상호작용이 스파이킹을 설명하며, 이는 표준 튜닝 곡선의 영향을 보완하고 어떤 경우에는 초월할 수 있음을 발견했습니다. 기능적 상호작용을 모델링하면 잡음 상관관계 및 튜닝 곡선이 포착하지 못하는 외부 세계의 특성을 고려함으로써 인코딩 및 디코딩 정확도를 모두 향상시킵니다. 피질에서는 결합을 모델링하는 것만으로도 외부 변수를 기반으로 한 튜닝 곡선 모델보다 스파이크를 더 정확하게 예측할 수 있습니다. 이러한 결과는 상대적으로 적은 수의 뉴런 간의 기능적 상호작용에 대한 통계적 모델이 신경 코딩을 조사하기 위한 유용한 틀을 제공할 수 있음을 시사합니다.