Publications - Institut Salk d'études biologiques

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Zhang, H., Nelken, I., Sharpee, T. Analyse du code neuronal auditif en paquets à entropie maximale. (2025) bioRxiv. DOI: 10.1101 / 2025.11.09.687481

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Yao, M., Praturu, A., Sharpee, T. Intégration hyperbolique multi-échelle pour les hiérarchies cellulaires dans les données bioinformatiques à grande échelle. (2025) bioRxiv. DOI: 10.1101 / 2025.09.29.679407

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Praturu, A., Sharpee, TO Factorisation de matrice logistique basée sur la distance. (2025) Calcul neuronal.:1-14 DOI: 10.1162/neco.a.25

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Yao, M., Nagamori, A., Campos Maçãs, S., Azim, E., Sharpee, T., Goulding, M., Golomb, D., Gatto, G. Le réseau prémoteur spinal pilote l'alternance des muscles fléchisseurs et extenseurs du grattage. (2025) Rapports de cellule 44(6):115845. DOI : 10.1016/j.celrep.2025.115845

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Rowekamp, RJ, Sharpee, TO Calculs qui maintiennent la sélectivité des caractéristiques neuronales à travers les étapes de traitement. (2025) Biologie computationnelle PLOS. 21(6):e1013075. DOI : 10.1371/journal.pcbi.1013075

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Rusu, I., Cecere, ZT, Comment, JJ, Quach, KT, Yemini, E., Sharpee, TO, Chalasani, SH Un cadre pour analyser l'activité neuronale de C. elegans à l'aide de l'intégration hyperbolique multidimensionnelle (2025) bioRxiv. DOI: 10.1101 / 2021.04.09.439242

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Praturu, A., Sharpee, TO Intégration adaptative de données pour les espaces courbes. (2024) iScience. 27(12):111266. DOI : 10.1016/j.isci.2024.111266

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Alvarez-Kuglen, M., Ninomiya, K., Qin, H., Rodriguez, D., Fiengo, L., Farhy, C., Hsu, WM, Kirk, B., Havas, A., Feng, GS, Roberts, AJ, Anderson, RM, Serrano, M., Adams, PD, Sharpee, TO, Terskikh, AV ImAge quantifie le vieillissement et le rajeunissement. (2024) Vieillissement naturel. DOI: 10.1038/s43587-024-00685-1

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Alvarez-Kuglen, M., Rodriguez, D., Qin, H., Ninomiya, K., Fiengo, L., Farhy, C., Hsu, WM, Havas, A., Feng, GS, Roberts, AJ, Anderson, RM, Serrano, M., Adams, PD, Sharpee, TO, Terskikh, AV L'imagerie de la chromatine et de l'âge épigénétique, ImAge, quantifie le vieillissement et le rajeunissement. (2023) Surface de la résidence DOI : 10.21203/rs.3.rs-3479973/v1

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Little, JC, Kaaronen, RO, Hukkinen, JI, Xiao, S., Sharpee, T., Farid, AM, Nilchiani, R., Barton, CM Des systèmes terrestres aux systèmes anthropocènes : un paradigme évolutif de convergence de systèmes pour les défis sociétaux interdépendants. (2023) Environ Sci Technol. DOI : 10.1021/acs.est.2c06203

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Yang, JY, O'Connell, TF, Hsu, WM, Bauer, MS, Dylla, KV, Sharpee, TO, Hong, EJ Restructuration des représentations olfactives dans le cerveau de la mouche autour des relations olfactives dans les sources naturelles. (2023) bioRxiv. DOI: 10.1101 / 2023.02.15.528627

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L'un des principaux défis des neurosciences olfactives est de comprendre comment les représentations neuronales des odeurs sont générées et progressivement transformées à travers les différentes couches du circuit olfactif en formats qui soutiennent la perception et le comportement. L'encodage des odeurs par les récepteurs olfactifs de la couche d'entrée du système olfactif reflète, au moins en partie, les relations chimiques entre les composés olfactifs. Les représentations neuronales des odeurs dans les aires olfactives associatives d'ordre supérieur, générées par des réseaux à rétroaction aléatoire, devraient largement préserver ces relations olfactives d'entrée. Nous avons évalué ces hypothèses en examinant la représentation des odeurs à différentes étapes du traitement dans le circuit olfactif de la mouche du vinaigre. Nous avons constaté que les représentations des odeurs dans le corps fongique (MF), une aire olfactive associative de troisième ordre du cerveau de la mouche, sont bien structurées et invariantes d'une mouche à l'autre. Cependant, la structure de l'espace représentationnel du MF divergeait significativement de celle attendue dans un réseau connecté aléatoirement. Français De plus, les relations olfactives codées dans le MB étaient mieux corrélées avec une métrique de la similarité de leur distribution à travers les sources naturelles par rapport à leur similarité par rapport à leurs caractéristiques chimiques, et l'inverse était vrai pour les relations olfactives codées dans les neurones récepteurs olfactifs primaires (ORN). La comparaison du codage des odeurs aux couches primaire, secondaire et tertiaire du circuit a révélé que les odeurs étaient significativement regroupées par rapport à leur similarité de représentation à travers les étapes successives du traitement olfactif, les changements les plus importants se produisant dans le MB. La réorganisation non linéaire des relations olfactives dans le MB indique qu'une structure méconnue existe dans le circuit olfactif des mouches, et cette structure peut faciliter la généralisation des odeurs par rapport à leur cooccurrence dans les sources naturelles.

Zhang, H., Rich, PD, Lee, AK, Sharpee, TO Les représentations spatiales hippocampiques présentent une géométrie hyperbolique qui s’étend avec l’expérience. (2022) Nature Neuroscience. DOI: 10.1038/s41593-022-01212-4

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Ghaninia, M., Zhou, Y., Knauer, AC, Schiestl, FP, Sharpee, TO, Smith, BH Mélanges odorants hyperboliques comme base pour une signalisation plus efficace entre les plantes à fleurs et les abeilles. (2022) PLOS One. 17(7):e0270358. DOI : 10.1371/journal.pone.0270358

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Zhou, Y., Sharpee, TO Utilisation de t-SNE global pour préserver la structure des données intercluster. (2022) Calcul neuronal.:1-15 DOI : 10.1162/neco_a_01504

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Nowotny, T., van Albada, SJ, Fellous, JM, Haas, JS, Jolivet, RB, Metzner, C., Sharpee, T. Éditorial : Progrès en neurosciences computationnelles. (2022) Frontières en neurosciences computationnelles. 15h824899. DOI : 10.3389/fncom.2021.824899

Shadel, GS, Adams, PD, Berggren, WT, Diedrich, JK, Diffenderfer, KE, Gage, FH, Hah, N., Hansen, M., Hetzer, MW, Molina, AJA, Manor, U., Marek, K., O'Keefe, DD, Pinto, AFM, Sacco, A., Sharpee, TO, Shokriev, MN, Zambetti, S. Le San Diego Nathan Shock Center : s'attaquer à l'hétérogénéité du vieillissement. (2021) Géroscience. DOI: 10.1007 / s11357-021-00426-x

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La compréhension des mécanismes fondamentaux du vieillissement est très prometteuse pour le développement d'interventions visant à prévenir ou à retarder de nombreux déclins et maladies liés à l'âge, et ainsi à accroître la durée de vie en bonne santé. Cependant, l'hétérogénéité du processus de vieillissement lui-même constitue un facteur de confusion majeur dans la recherche sur le vieillissement. À l'échelle de l'organisme, il est clair que l'âge chronologique ne prédit pas toujours l'âge biologique ni la prédisposition à la fragilité ou à la pathologie. Si la génétique et l'environnement sont des facteurs majeurs à l'origine de la variabilité du vieillissement, une complexité supplémentaire apparaît car les différents organes, tissus et types de cellules sont intrinsèquement hétérogènes et présentent des trajectoires de vieillissement différentes, que ce soit normalement ou en réponse aux stress du vieillissement (par exemple, l'accumulation de dommages). La prise en compte de l'hétérogénéité du vieillissement nécessite des outils nouveaux et spécialisés (par exemple, analyses unicellulaires, approches basées sur la spectrométrie de masse et imagerie avancée) pour identifier de nouvelles signatures du vieillissement à différentes échelles. Des approches informatiques de pointe sont ensuite nécessaires pour intégrer ces ensembles de données disparates et élucider les interactions réseau entre les caractéristiques connues du vieillissement. Il est également nécessaire de développer des modèles améliorés du vieillissement, basés sur des cellules humaines, afin de garantir la pertinence des résultats de la recherche fondamentale pour les interventions sur le vieillissement et l'espérance de vie en bonne santé. Le San Diego Nathan Shock Center (SD-NSC) offre un accès à des ressources scientifiques de pointe pour faciliter l'étude de l'hétérogénéité du vieillissement en général et promouvoir l'utilisation de nouveaux modèles cellulaires humains du vieillissement. Le centre dispose également d'un solide pôle de développement de la recherche qui finance des projets pilotes sur l'hétérogénéité du vieillissement et organise des activités de formation innovantes, notamment des ateliers et un programme de mentorat personnalisé, pour accompagner les chercheurs novices dans le domaine du vieillissement dans leur réussite. Enfin, le SD-NSC participe à des activités de sensibilisation afin de sensibiliser le grand public à l'importance de la recherche sur le vieillissement et de promouvoir la nécessité de la recherche fondamentale sur la biologie du vieillissement en particulier.

Hsu, WM, Kastner, DB, Baccus, SA, Sharpee, TO Comment les neurones inhibiteurs augmentent la transmission d'informations sous modulation de seuil. (2021) Rapports de cellule 35(8):109158. DOI : 10.1016/j.celrep.2021.109158

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Zhou, Y., Sharpee, TO Géométrie hyperbolique de l'expression des gènes. (2021) iScience. 24(3):102225. DOI : 10.1016/j.isci.2021.102225

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Sharpee, TO, Berkowitz, JA Relier les réponses neuronales au comportement avec des vecteurs de population préservant l'information (2019) Opinion actuelle en sciences du comportement. 29:37-44. DOI : https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2019.03.004

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Tous les systèmes de traitement des signaux, qu'ils soient artificiels ou animaux, doivent obéir à des lois statistiques fondamentales régissant le traitement de l'information. Nous présentons ici des résultats récents utilisant la théorie de l'information, qui fournissent un modèle pour la construction de circuits permettant la lecture des signaux sans perte d'information. De nombreuses propriétés nécessaires à la construction de circuits préservant l'information sont effectivement observées dans les neurones réels, du moins approximativement. L'une de ces propriétés est l'utilisation de la non-linéarité logistique pour relier les entrées à la probabilité de réponse neuronale. De telles non-linéarités sont courantes dans les réseaux neuronaux et intracellulaires. Avec ce type de non-linéarité, il existe une combinaison linéaire de réponses neuronales garantissant la préservation de l'information de Shannon contenue dans la réponse d'une population neuronale, quel que soit le nombre de neurones qu'elle contient. Cette mesure de lecture est liée à une quantité classique appelée vecteur de population, qui s'est avérée très efficace pour relier les réponses neuronales au comportement animal dans une grande variété de cas. Néanmoins, le vecteur de population n'a pas résisté à l'examen approfondi d'analyses théoriques de l'information, qui ont montré qu'il rejetait des quantités importantes d'informations contenues dans les réponses d'une population neuronale. Nous discutons de résultats théoriques récents montrant comment modifier l'expression du vecteur de population pour la rendre « préservatrice d'information », et de ce qui est nécessaire en termes d'organisation des circuits neuronaux pour permettre un transfert d'information sans perte. La mise en œuvre de ces stratégies au sein de systèmes artificiels est susceptible d'accroître leur efficacité, notamment pour les interfaces cerveau-machine.

Amatya, DN, Linker, SB, Mendes, APD, Santos, R., Erikson, G., Shokhirev, MN, Zhou, Y., Sharpee, T., Gage, FH, Marchetto, MC, Kim, Y. La complexité électrique dynamique est réduite lors de la différenciation neuronale dans les troubles du spectre autistique. (2019) Rapports sur les cellules souches. DOI : 10.1016/j.stemcr.2019.08.001

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Sharpee, TO Un argument en faveur de la géométrie hyperbolique dans les circuits neuronaux. (2019) Opinion actuelle en neurobiologie. 58 : 101-104. DOI : 10.1016/j.conb.2019.07.008

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Berkowitz, J.A., Sharpee, TO Quantification des informations transmises par de grandes populations neuronales. (2019) Calcul neuronal.:1-33 DOI : 10.1162/neco_a_01193

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Zhou, Y., Smith, BH, Sharpee, TO Géométrie hyperbolique de l'espace olfactif. (2018) Progrès de la science 4(8):eaaq1458. DOI : 10.1126/sciadv.aaq1458

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Zhang, Y., Kastner, DB, Baccus, SA, Sharpee, TO Transmission optimale de l'information par des mosaïques de cellules rétiniennes superposées. (2018) Proc Conf Inf Sci Syst. 2018. DOI : 10.1109/ciss.2018.8362310

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La rétine offre un excellent système pour comprendre les compromis qui influencent le traitement distribué de l'information entre plusieurs types de neurones. Nous nous intéressons ici au problème rencontré par le système visuel : allouer un nombre limité de neurones pour coder différentes caractéristiques visuelles à différentes localisations spatiales. La rétine doit résoudre trois objectifs concurrents : 1) coder différentes caractéristiques visuelles ; 2) maximiser la résolution spatiale pour chaque caractéristique ; et 3) maximiser la précision avec laquelle chaque caractéristique est codée à chaque localisation. On ne comprend pas encore comment ces objectifs sont optimisés ensemble. Si la théorie de l'information offre une plateforme pour résoudre théoriquement ces problèmes, l'évaluation de l'information fournie par les réponses de grands réseaux neuronaux est généralement complexe. Nous présentons ici une solution à ce problème dans le cas où des stimuli multidimensionnels peuvent être décomposés en composantes approximativement indépendantes, ensuite couplées par des réponses neuronales. Grâce à cette approche, nous quantifions la transmission de l'information par plusieurs mosaïques de cellules ganglionnaires rétiniennes superposées. Dans la rétine, l'invariance par translation des signaux d'entrée permet d'utiliser la base de Fourier comme un ensemble de composantes indépendantes. Les résultats révèlent une transition où une mosaïque à haute densité devient moins informative que deux ou plusieurs mosaïques à faible densité se chevauchant. Ils expliquent les différences dans les fractions de plusieurs types cellulaires, prédisent l'existence de nouveaux sous-types de cellules ganglionnaires rétiniennes, la répartition relative des neurones entre les types cellulaires et les différences dans leurs propriétés de réponse non linéaire et dynamique.

Sharpee, TO (2018) Encyclopédies de recherche d'Oxford, Neurosciences.:1-23 DOI : doi.org/10.1093/acrefore/9780190264086.013.110

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Les systèmes sensoriels existent pour fournir à un organisme des informations sur l'état de son environnement, informations qui peuvent être utilisées pour guider ses actions et décisions futures. Il est remarquable que deux théorèmes conceptuellement simples mais généraux issus de la théorie de l'information permettent d'évaluer les performances de tout système sensoriel. Le premier théorème stipule qu'un organisme doit dépenser une quantité minimale d'énergie pour capter une quantité donnée d'informations sur son environnement. Le second théorème stipule que la vitesse maximale à laquelle un organisme peut acquérir des ressources de l'environnement, par rapport à ses concurrents, est limitée par les informations qu'il collecte sur cet environnement, également par rapport à ses concurrents. Ces deux théorèmes fournissent un cadre pour formuler et tester les principes généraux du codage sensoriel, mais laissent sans réponse de nombreuses questions pratiques importantes concernant leur mise en œuvre dans les circuits neuronaux. Ces questions de mise en œuvre ont guidé la réflexion dans des sous-domaines entiers des neurosciences sensorielles, notamment : quelles caractéristiques de l'environnement sensoriel devraient être mesurées ? Étant donné que nous prenons des décisions à des échelles de temps variées, comment trouver un compromis entre des mesures simples pour guider des décisions minimales et des systèmes sensoriels plus élaborés qui doivent surmonter de multiples délais entre la sensation et l'action ? Une fois convenus les types de caractéristiques qu'il est important de représenter, comment doivent-elles être représentées ? Comment les ressources doivent-elles être réparties entre les différentes étapes du traitement, et où l'impact du bruit est-il le plus dommageable ? Enfin, il convient d'envisager des compromis entre la mise en œuvre d'une stratégie fixe et d'un schéma adaptatif qui réajuste les ressources en fonction des besoins du moment. Lorsque l'adaptation est envisagée, dans quelles conditions devient-il optimal de changer de stratégie ? Les recherches menées au cours des 60 dernières années ont apporté des réponses à presque toutes ces questions, principalement sur les systèmes sensoriels primitifs. Regrouper ces réponses dans un cadre global est un défi qui nous aidera à comprendre qui nous sommes et comment mieux utiliser les ressources naturelles limitées.

Atencio, Californie, Sharpee, TO Traitement du champ récepteur multidimensionnel par les neurones corticaux auditifs primaires du chat. (2017) Neuroscience. 359:130-141. DOI : 10.1016/j.neuroscience.2017.07.003

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Les champs récepteurs de nombreux neurones corticaux auditifs sont multidimensionnels et sont mieux représentés par plusieurs caractéristiques de stimulus. Le nombre de ces dimensions, leurs caractéristiques et leurs différences selon le contexte du stimulus ont été relativement peu étudiés. Les méthodes standard souvent utilisées pour caractériser la sélectivité des stimulus multidimensionnels, telles que la covariance déclenchée par les pics (STC) ou les dimensions informatives maximales (MID), sont soit limitées aux stimuli gaussiens, soit ne permettent de récupérer qu'un petit nombre de caractéristiques de stimulus en raison de limitations de données. Une extension de la STC basée sur la théorie de l'information, le modèle d'entropie maximale du bruit (MNE), peut être utilisée avec des distributions de stimulus non gaussiennes pour déterminer un nombre arbitraire de dimensions de stimulus. Lorsque nous avons appliqué le modèle MNE aux neurones corticaux auditifs, nous avons souvent trouvé plus de deux caractéristiques de stimulus influençant les décharges neuronales. Les caractéristiques excitatrices et suppressives codaient des contextes acoustiques différents : les caractéristiques excitatrices codaient des modulations temporelles et spectrales plus élevées, tandis que les caractéristiques suppressives présentaient des préférences de fréquence de modulation plus faibles. Nous avons constaté que les caractéristiques excitatrices et suppressives étaient elles-mêmes sensibles au contexte du stimulus lorsque nous utilisions deux stimuli ne différant que par leur structure de corrélation à court terme : si les caractéristiques linéaires étaient similaires, les caractéristiques secondaires étaient fortement affectées par les statistiques du stimulus. Ces résultats montrent que le traitement du champ récepteur multidimensionnel est influencé par le type de caractéristique et le contexte du stimulus.

Sharpee, TO Sur la texture, la forme et les mouvements oculaires fixationnels. (2017) Opinion actuelle en neurobiologie. 46 : 228-233. DOI : 10.1016/j.conb.2017.09.002

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Kaardal, JT, Theunissen, FE, Sharpee, TO Une méthode de bas rang pour caractériser les calculs neuronaux de haut niveau. (2017) Frontières en neurosciences computationnelles. 11h68. DOI : 10.3389/fncom.2017.00068

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Sharpee, TO Optimisation de la capacité d'information neuronale par discrétisation. (2017) Neuron. 94(5):954-960. DOI : 10.1016/j.neuron.2017.04.044

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Rowekamp, RJ, Sharpee, TO Suppression de l'orientation croisée dans la zone visuelle V2. (2017) Nature Communications. 8:15739. DOI : 10.1038/ncomms15739

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Sharpee, TO La plasticité à la rescousse. (2016) Neuron. 92(5):935-936. DOI : 10.1016/j.neuron.2016.11.042

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Kuczala, A., Sharpee, TO Spectres de valeurs propres de grandes matrices aléatoires corrélées. (2016) Rév. Phys. E. 94(5-1):050101. DOI : 10.1103/PhysRevE.94.050101

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Sharpee, TO Comment la sélectivité des caractéristiques invariantes est obtenue dans Cortex. (2016) Neurosciences synaptiques frontales 8:26. DOI : 10.3389/fnsyn.2016.00026

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Sharpee, TO Un regard attentif sur l’électrodétection. (2016) Évie. 5. DOI : 10.7554/eLife.16209

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Zhang, Y., Sharpee, TO Un modèle de rétroaction robuste du système olfactif. (2016) Biologie computationnelle PLOS. 12(4):e1004850. DOI : 10.1371/journal.pcbi.1004850

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Aljadeff, J., Renfrew, D., Vegué, M., Sharpee, TO Dynamique à basse dimension des réseaux aléatoires structurés. (2016) Rév. Phys. E. 93(2):022302. DOI : 10.1103/PhysRevE.93.022302

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Hinckley, CA, Alaynick, WA, Gallarda, BW, Hayashi, M., Hilde, KL, Driscoll, SP, Dekker, JD, Tucker, HO, Sharpee, TO, Pfaff, SL Les circuits locomoteurs spinaux se développent à l'aide de règles hiérarchiques basées sur la position et l'identité des motoneurones. (2015) Neuron. 87(5):1008-21. DOI : 10.1016/j.neuron.2015.08.005

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Calhoun, AJ, Tong, A., Pokala, N., Fitzpatrick, JA, Sharpee, TO, Chalasani, SH Mécanismes neuronaux pour l'évaluation de la variabilité environnementale chez Caenorhabditis elegans. (2015) Neuron. 86(2):428-41. DOI : 10.1016/j.neuron.2015.03.026

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Aljadeff, J., Stern, M., Sharpee, T. Transition vers le chaos dans des réseaux aléatoires avec une connectivité spécifique au type de cellule. (2015) Phys. Rév. Lett. 114(8):088101. DOI : 10.1103/PhysRevLett.114.088101

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Kastner, DB, Baccus, SA, Sharpee, TO Codage critique et extrêmement informatif entre les populations neuronales de la rétine. (2015) Actes de l'Académie nationale des sciences des États-Unis d'Amérique. 112(8):2533-8. DOI : 10.1073/pnas.1418092112

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Le calcul cérébral implique plusieurs types de neurones, mais les principes d'organisation de leur interaction restent flous. La théorie de l'information a permis d'expliquer comment différents types de neurones peuvent maximiser l'information transmise en codant différentes caractéristiques de stimulus. Cependant, des expériences récentes indiquent qu'il existe des types neuronaux distincts qui codent la même version filtrée du stimulus, mais que les différents types cellulaires signalent ensuite la présence de cette caractéristique avec des seuils différents. Nous démontrons ici que l'émergence de ces types neuronaux peut être décrite quantitativement par la théorie des transitions entre les différentes phases de la matière. Les deux paramètres clés qui contrôlent la séparation des neurones en sous-classes sont la moyenne et l'écart type (ET) du bruit affectant les réponses neuronales. Le bruit moyen sur l'ensemble de la population neuronale joue le rôle de la température dans la théorie classique des transitions de phase, tandis que l'ET équivaut à la pression ou au champ magnétique, respectivement dans le cas des transitions liquide-gaz et magnétique. Nos résultats rendent compte des propriétés de deux types de cellules ganglionnaires rétiniennes Off récemment découverts, ainsi que de l'absence de plusieurs types de cellules On. Nous montrons également que, malgré les contrastes de stimulus visuels, les circuits rétiniens continuent de fonctionner près du point critique dont les caractéristiques quantitatives correspondent à celles attendues près d'un point critique liquide-gaz et décrites par le modèle d'Ising du plus proche voisin en trois dimensions. En fonctionnant près d'un point critique, les circuits neuronaux peuvent maximiser la transmission d'informations dans un environnement donné tout en conservant la capacité de s'adapter rapidement à un nouvel environnement.

Calhoun, AJ, Chalasani, SH, Sharpee, TO Recherche de nourriture extrêmement informative par Caenorhabditis elegans. (2014) Évie. 3. DOI : 10.7554/eLife.04220

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Sharpee, TO Vers une classification fonctionnelle des types neuronaux. (2014) Neuron. 83(6):1329-34. DOI : 10.1016/j.neuron.2014.08.040

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Sharpee, TO La fonction détermine la structure dans les réseaux neuronaux complexes. (2014) Actes de l'Académie nationale des sciences des États-Unis d'Amérique. 111(23):8327-8. DOI : 10.1073/pnas.1407198111

Sharpee, TO, Calhoun, AJ, Chalasani, SH Théorie de l'information sur l'adaptation dans les neurones, le comportement et l'humeur. (2014) Opinion actuelle en neurobiologie. 25 : 47-53. DOI : 10.1016/j.conb.2013.11.007

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Morris, R., Sancho-Martinez, I., Sharpee, TO, Izpisua Belmonte, JC Approches mathématiques du développement de la modélisation et de la reprogrammation. (2014) Actes de l'Académie nationale des sciences des États-Unis d'Amérique. 111(14):5076-82. DOI : 10.1073/pnas.1317150111

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Aljadeff, J., Segev, R., Berry, MJ, Sharpee, TO Covariance déclenchée par des pics dans des stimuli gaussiens fortement corrélés. (2013) Biologie computationnelle PLOS. 9(9):e1003206. DOI : 10.1371/journal.pcbi.1003206

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De nombreux systèmes biologiques effectuent des calculs sur des entrées de très grande dimension. Déterminer les combinaisons d'entrées pertinentes pour un calcul particulier est souvent essentiel à la compréhension de sa fonction. Une méthode courante pour identifier les dimensions d'entrée pertinentes consiste à examiner la différence de variance entre la distribution des entrées et celle des entrées associées à certaines sorties. En neurosciences des systèmes, la méthode correspondante est connue sous le nom de covariance déclenchée par les pics (STC). Cette méthode s'est révélée très efficace pour caractériser les dimensions d'entrée pertinentes pour les neurones de divers systèmes sensoriels. Jusqu'à présent, la plupart des études ont utilisé la méthode STC avec des entrées gaussiennes faiblement corrélées. Cependant, il est également important d'utiliser cette méthode avec des entrées présentant des corrélations à longue portée, typiques de l'environnement sensoriel naturel. Dans de tels cas, la matrice de covariance du stimulus présente une (ou plusieurs) valeurs propres exceptionnelles qui ne peuvent être facilement égalisées en raison de la variabilité d'échantillonnage. Ces modes exceptionnels interfèrent avec les analyses de signification statistique des dimensions d'entrée candidates qui modulent les sorties neuronales. Dans de nombreux cas, ces modes masquent les dimensions significatives. Nous montrons que la sensibilité de la méthode STC dans le régime d'entrées fortement corrélées peut être améliorée d'un ordre de grandeur ou plus. Cela peut être réalisé en évaluant la significativité des dimensions dans le sous-espace orthogonal au(x) mode(s) exceptionnel(s). En analysant les réponses des cellules ganglionnaires rétiniennes sondées avec un bruit gaussien [Formule : voir texte], nous constatons que la prise en compte des modes exceptionnels est cruciale pour retrouver les dimensions d'entrée pertinentes pour ces neurones.

Sharpee, TO Identification informatique des champs récepteurs. (2013) Examen annuel des neurosciences. 36:103-20. DOI : 10.1146/annurev-neuro-062012-170253

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Sharpee, TO, Kouh, M., Reynolds, JH Compromis entre le réglage de la courbure et l'invariance de position dans la zone visuelle V4. (2013) Actes de l'Académie nationale des sciences des États-Unis d'Amérique. 110(28):11618-23. DOI : 10.1073/pnas.1217479110

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Kaardal, J., Fitzgerald, JD, Berry, MJ, Sharpee, TO Identification des bases fonctionnelles des calculs neuronaux multidimensionnels. (2013) Calcul neuronal. 25(7):1870-90. DOI : 10.1162/NECO_a_00465

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Les méthodes actuelles de réduction de dimensionnalité permettent d'identifier les sous-espaces pertinents pour les calculs neuronaux, mais ne privilégient pas une base au détriment de l'autre au sein de ces sous-espaces. Trouver la base appropriée peut simplifier la description du calcul non linéaire par rapport aux variables pertinentes, facilitant ainsi l'élucidation du calcul neuronal sous-jacent et l'élaboration d'hypothèses sur les circuits neuronaux, à l'origine des réponses observées. Une partie du problème réside dans le fait que, bien que certaines méthodes de réduction de dimensionnalité puissent identifier de nombreuses dimensions pertinentes, il est généralement difficile de cartographier ou d'interpréter la transformation non linéaire par rapport à plus de quelques dimensions pertinentes simultanément sans hypothèses simplificatrices. Si des approches récentes permettent de créer des modèles prédictifs basés simultanément sur de nombreuses dimensions pertinentes, il reste nécessaire de relier ces modèles prédictifs aux descriptions mécanistiques du fonctionnement des circuits neuronaux sous-jacents. Nous démontrons ici que la transformation vers une base au sein du sous-espace pertinent où le calcul neuronal est le mieux décrit par une fonction non linéaire donnée facilite souvent l'interprétation du calcul et sa description avec un nombre réduit de paramètres. Nous appelons la base correspondante « base fonctionnelle » et illustrons l'utilité d'une telle transformation dans le contexte des fonctions logiques OU et ET. Nous montrons que, bien que les méthodes de réduction de dimensionnalité, telles que la covariance déclenchée par des pics, permettent de trouver un sous-espace pertinent, elles produisent souvent des dimensions difficiles à interpréter et ne correspondant pas à une base fonctionnelle. Les caractéristiques fonctionnelles peuvent être déterminées par une approche de vraisemblance maximale. Les résultats sont illustrés à l'aide de neurones simulés et d'enregistrements de cellules ganglionnaires rétiniennes. Les caractéristiques obtenues sont définies de manière unique et non orthogonales, ce qui facilite la mise en relation des modèles computationnels et mécanistes.

Nandy, AS, Sharpee, TO, Reynolds, JH, Mitchell, JF La structure fine du réglage de forme dans la zone V4. (2013) Neuron. 78(6):1102-15. DOI : 10.1016/j.neuron.2013.04.016

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Saremi, S., Sejnowski, TJ, Sharpee, TO Les filtres à double Gabor sont des composants indépendants de petits patchs d'image invariants en translation. (2013) Calcul neuronal. 25(4):922-39. DOI : 10.1162/NECO_a_00418

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Jeanne, JM, Sharpee, TO, Gentner, TQ L'apprentissage associatif améliore le codage de la population en inversant les modèles de corrélation interneuronale. (2013) Neuron. 78(2):352-63. DOI : 10.1016/j.neuron.2013.02.023

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Eickenberg, M., Rowekamp, RJ, Kouh, M., Sharpee, TO Caractérisation des réponses des neurones invariants en traduction aux stimuli naturels : dimensions invariantes maximalement informatives. (2012) Calcul neuronal. 24(9):2384-421. DOI : 10.1162/NECO_a_00330

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Le système visuel humain est capable de reconnaître des objets complexes, même lorsque leur apparence change radicalement sous diverses conditions d'observation. En particulier dans les aires corticales supérieures, les neurones sensoriels reflètent cette capacité fonctionnelle par leur sélectivité pour les caractéristiques visuelles complexes et leur invariance à certaines transformations d'objets, comme la translation d'images. En raison des fortes non-linéarités nécessaires pour obtenir à la fois sélectivité et invariance, caractériser et prédire les schémas de réponse de ces neurones représente un formidable défi informatique. Un problème connexe est que ces neurones sont peu pilotés par des entrées aléatoires, comme le bruit blanc, et ne répondent fortement qu'aux stimuli présentant des corrélations complexes d'ordre élevé, comme les stimuli naturels. Nous décrivons ici une nouvelle technique d'optimisation en deux étapes permettant de caractériser à la fois la sélectivité de forme et la portée et la finesse de l'invariance de position des réponses neuronales aux stimuli naturels. Une étape de l'optimisation consiste à trouver le modèle comme dimension la plus informative, compte tenu de la position spatiale estimée où la réponse aurait pu être déclenchée dans chaque image. Les estimations des positions ayant déclenché la réponse sont mises à jour à l'étape suivante. Sous l'hypothèse d'une relation monotone entre la fréquence de déclenchement et les projections de stimulus sur le modèle à une position donnée, la localisation la plus probable est celle qui présente la plus grande projection sur l'estimation du modèle. L'algorithme présente une convergence rapide lors de l'optimisation, et les résultats d'estimation sont fiables même dans le régime de faibles rapports signal/bruit. Lorsque nous appliquons l'algorithme aux réponses de cellules complexes du cortex visuel primaire (V1) à des films naturels, nous constatons que les réponses de la majorité des cellules sont significativement mieux décrites par des modèles invariants en translation basés sur un modèle que par des modèles spécifiques à la position présentant plusieurs caractéristiques pertinentes.

Atencio, Californie, Sharpee, TO, Schreiner, CE La dimensionnalité du champ réceptif augmente du mésencéphale auditif au cortex. (2012) Journal of Neurophysiology. 107(10):2594-603. DOI : 10.1152/jn.01025.2011

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Sharpee, TO Commutateurs adaptatifs dans les circuits du mésencéphale. (2012) Neuron. 73(1):6-7. DOI : 10.1016/j.neuron.2011.12.017

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Fitzgerald, JD, Rowekamp, RJ, Sincich, LC, Sharpee, TO Réduction de dimensionnalité du second ordre à l'aide de modèles d'information mutuelle minimum et maximum. (2011) Biologie computationnelle PLOS. 7(10):e1002249. DOI : 10.1371/journal.pcbi.1002249

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Sharpee, TO, Nagel, KI, Doupe, AJ Adaptation bidimensionnelle dans le cerveau antérieur auditif. (2011) Journal of Neurophysiology. 106(4):1841-61. DOI : 10.1152/jn.00905.2010

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Les neurones sensoriels présentent deux propriétés universelles : la sensibilité à de multiples dimensions de stimulus et l’adaptation aux statistiques de stimulus. L’influence de l’adaptation sur l’encodage selon les dimensions primaires est bien caractérisée pour la plupart des voies sensorielles, mais son impact sur les dimensions secondaires est moins clair. Nous avons étudié ces effets pour des neurones de l’équivalent aviaire du cortex auditif primaire, réagissant à des sons modulés temporellement. Nous avons montré que la fréquence de décharge de neurones individuels du champ L était affectée par au moins deux composantes de l’amplitude logarithmique du son variant dans le temps. Lorsque l’amplitude sonore globale était faible, les réponses neuronales reposaient sur des combinaisons non linéaires de l’amplitude logarithmique moyenne et de son taux de variation (différentiel de temps premier). À une amplitude sonore moyenne élevée, les deux caractéristiques pertinentes du stimulus devenaient les dérivées première et seconde de l’amplitude logarithmique du son. Ainsi, une relation étonnamment systématique entre les dimensions était conservée au fil des variations d’intensité du stimulus, l’une des dimensions pertinentes se rapprochant du différentiel de temps de l’autre dimension. Contrairement à la moyenne du stimulus, l'augmentation de la variance du stimulus n'a pas modifié les dimensions pertinentes, mais a augmenté de manière sélective la contribution de la seconde dimension à l'activation neuronale, illustrant un nouveau comportement adaptatif rendu possible par l'encodage multidimensionnel. Enfin, nous avons démontré théoriquement que l'inclusion de différentiels temporels comme caractéristiques supplémentaires du stimulus, comme on le voit si clairement dans les réponses mononeuronales étudiées ici, est une stratégie utile pour l'encodage de stimuli naturalistes, car elle permet de réduire le taux d'échantillonnage nécessaire tout en préservant la robustesse de la reconstruction du stimulus au bruit corrélé.

Sharpee, TO, Atencio, CA, Schreiner, CE Représentations hiérarchiques dans le cortex auditif. (2011) Opinion actuelle en neurobiologie. 21(5):761-7. DOI : 10.1016/j.conb.2011.05.027

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Rowekamp, RJ, Sharpee, TO Analyse des champs récepteurs multicomposants à partir des réponses neuronales aux stimuli naturels. (2011) Réseau. 22(1-4):45-73. DOI: 10.3109/0954898X.2011.566303

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Fitzgerald, JD, Sincich, LC, Sharpee, TO Modèles minimaux de calculs multidimensionnels. (2011) Biologie computationnelle PLOS. 7(3):e1001111. DOI : 10.1371/journal.pcbi.1001111

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Les calculs multidimensionnels effectués par de nombreux systèmes biologiques sont souvent caractérisés par des informations limitées sur les corrélations entre entrées et sorties. Compte tenu de cette limitation, notre approche consiste à construire la fonction de réponse d'entropie de bruit maximal du système, ce qui conduit à un modèle fermé et minimalement biaisé, cohérent avec un ensemble donné de contraintes sur les moments d'entrée/sortie ; le résultat est équivalent aux modèles de champs aléatoires conditionnels issus de l'apprentissage automatique. Pour les systèmes à sorties binaires, tels que les neurones codant des stimuli sensoriels, les modèles d'entropie de bruit maximal sont des fonctions logistiques dont les arguments dépendent des contraintes. Une contrainte sur la sortie moyenne transforme les modèles d'entropie de bruit maximal binaires en modèles d'information mutuelle minimale, permettant le calcul du contenu informationnel des contraintes et une caractérisation théorique de l'information des calculs du système. Nous utilisons cette approche pour analyser les fonctions d'entrée/sortie non linéaires dans la rétine et le thalamus du macaque ; bien que ces systèmes aient déjà été montrés sensibles à deux dimensions d'entrée, la forme fonctionnelle de la fonction de réponse dans cet espace réduit n'avait pas été identifiée sans ambiguïté. Un modèle de second ordre basé sur la fonction logistique s'avère à la fois nécessaire et suffisant pour décrire avec précision les réponses neuronales aux stimuli naturalistes, représentant en moyenne 93 % de l'information mutuelle avec un nombre réduit de paramètres. Ainsi, malgré le caractère fortement non gaussien du stimulus, la grande majorité de l'information contenue dans les réponses neuronales est liée à des corrélations de premier et de second ordre. Nos résultats suggèrent une méthode raisonnée et impartiale pour modéliser les calculs multidimensionnels et déterminer les statistiques des entrées codées dans les sorties.

Jeanne, JM, Thompson, JV, Sharpee, TO, Gentner, TQ Émergence de représentations catégorielles apprises au sein d'un circuit auditif du cerveau antérieur. (2011) Journal of Neuroscience. 31(7):2595-606. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.3930-10.2011

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Imaizumi, K., Priebe, NJ, Sharpee, TO, Cheung, SW, Schreiner, CE Codage des informations temporelles par le timing, le rythme et le lieu dans le cortex auditif du chat. (2010) PLOS One. 5(7):e11531. DOI : 10.1371/journal.pone.0011531

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Gallarda, BW, Sharpee, TO, Pfaff, SL, Alaynick, WA Définition de modèles de rafales locomotrices rythmiques à l'aide d'une transformée en ondelettes continue. (2010) Ann. NY Acad. Sci. 1198 : 133-9. DOI : 10.1111/j.1749-6632.2010.05437.x

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Atencio, Californie, Sharpee, TO, Schreiner, CE Calcul hiérarchique dans le circuit cortical auditif canonique. (2009) Actes de l'Académie nationale des sciences des États-Unis d'Amérique. 106(51):21894-9. DOI : 10.1073/pnas.0908383106

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Fitzgerald, JD, Sharpee, TO Interactions par paires extrêmement informatives dans les réseaux. (2009) Phys Rev E Stat Nonlin Matière molle Phys. 80(3 Pt 1):031914. DOI : 10.1103/PhysRevE.80.031914

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Liu, YS, Stevens, CF, Sharpee, TO Irrégularités prévisibles dans les champs récepteurs rétiniens. (2009) Actes de l'Académie nationale des sciences des États-Unis d'Amérique. 106(38):16499-504. DOI : 10.1073/pnas.0908926106

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Sincich, LC, Horton, JC, Sharpee, TO Préserver l'information dans la transmission neuronale. (2009) Journal of Neuroscience. 29(19):6207-16. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.3701-08.2009

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Sharpee, TO, Victor, JD La modulation contextuelle des champs récepteurs V1 dépend de leur symétrie spatiale. (2009) Journal des neurosciences computationnelles. 26(2):203-18. DOI: 10.1007/s10827-008-0107-5

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Kouh, M., Sharpee, TO Estimation de modèles linéaires-non linéaires à l'aide des divergences de Renyi. (2009) Réseau. 20(2):49-68. DOI : 10.1080/09548980902950891

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Atencio, Californie, Sharpee, TO, Schreiner, CE Non-linéarités coopératives dans les neurones corticaux auditifs. (2008) Neuron. 58(6):956-66. DOI : 10.1016/j.neuron.2008.04.026

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Sharpee, TO, Miller, KD, Stryker, MP Sur l'importance de la non-linéarité statique dans l'estimation des filtres neuronaux spatio-temporels avec des stimuli naturels. (2008) Journal of Neurophysiology. 99(5):2496-509. DOI : 10.1152/jn.01397.2007

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La compréhension des réponses neuronales aux stimuli naturels est devenue un élément essentiel de la caractérisation du codage neuronal. Les réponses neuronales sont généralement caractérisées par un modèle linéaire-non linéaire (LN), dans lequel la sortie d'un filtre linéaire appliqué au stimulus est transformée par une non-linéarité statique afin de déterminer la réponse neuronale. Pour estimer le filtre linéaire dans le modèle LN, les études des réponses aux stimuli naturels utilisent généralement des méthodes non biaisées uniquement pour un modèle linéaire (sans non-linéarité statique) : moyennes déclenchées par des pics avec correction du spectre de puissance du stimulus, avec ou sans régularisation. Bien que ces méthodes fonctionnent bien pour les stimuli artificiels, tels que le bruit blanc gaussien, nous montrons ici qu'elles estiment beaucoup moins bien les filtres neuronaux des modèles LN à partir des réponses aux stimuli naturels. Nous avons étudié des cellules simples du cortex visuel primaire du chat. Nous démontrons que les filtres calculés en prenant directement en compte la non-linéarité ont un meilleur pouvoir prédictif et dépendent moins du stimulus que ceux calculés avec le modèle linéaire. Avec des stimuli de bruit, les filtres calculés à l'aide des modèles linéaire et LN étaient similaires, comme prévu théoriquement. Avec des stimuli naturels, les filtres des deux modèles peuvent différer profondément. Les filtres de bruit et de stimuli naturels différaient significativement en termes de propriétés spatiales, mais ces différences étaient accentuées lorsque les filtres étaient calculés à l'aide du modèle linéaire plutôt que du modèle LN. Bien que la régularisation des filtres calculés avec le modèle linéaire ait amélioré leur pouvoir prédictif, elle a également entraîné des distorsions systématiques de leurs profils de fréquence spatiale, en particulier aux basses fréquences spatiales et temporelles.

Clifford, CW, Webster, MA, Stanley, GB, Stocker, AA, Kohn, A., Sharpee, TO, Schwartz, O. Adaptation visuelle : aspects neuronaux, psychologiques et informatiques. (2007) Recherche sur la vision. 47(25):3125-31. DOI : 10.1016/j.visres.2007.08.023

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Sharpee, TO Comparaison des stratégies de maximisation de l'information et de la variance pour caractériser la sélectivité des caractéristiques neuronales. (2007) Stat Med. 26(21):4009-31. DOI : 10.1002/sim.2931

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Cet article compare plusieurs méthodes statistiques d'analyse de la sélectivité des caractéristiques neuronales avec des stimuli naturels. Malgré le caractère non gaussien des corrélations dans les stimuli naturels, plusieurs dimensions pertinentes du stimulus peuvent être identifiées en maximisant soit l'information, soit, comme démontré ici, la variance. Dans le cas de l'information, la pertinence de chaque dimension est quantifiée par une divergence de Kullback-Leibler entre la distribution de probabilité complète des entrées et celle des entrées associées à des réponses neuronales positives, toutes deux projetées sur cette dimension. Nous démontrons que l'appariement par les moindres carrés de la prédiction non linéaire basée sur plusieurs dimensions pertinentes pour les trains de pics enregistrés produit un schéma d'optimisation similaire à la maximisation de l'information. Les dimensions pertinentes sont celles qui capturent la plus grande variance dans la réponse neuronale. La variance le long d'une dimension du stimulus est donnée par une divergence de Rényi d'ordre 2 au lieu de la divergence de Kullback-Leibler utilisée pour maximiser l'information. Les erreurs statistiques attendues pour les deux schémas sont similaires, tant par des calculs analytiques que numériques. Cependant, dans la limite asymptotique des grands nombres de pics, la maximisation de l'information entraîne des erreurs plus faibles que l'optimisation de la variance. Des simulations numériques pour des cellules modèles présentant différents niveaux de bruit montrent que cette tendance persiste, et peut-être s'accentue, lorsque le nombre de pics diminue. Cela fait du problème de la recherche de dimensions pertinentes l'un des exemples où les approches basées sur la théorie de l'information ne sont pas plus limitées en données que les mesures basées sur la variance. L'optimisation de la variance et de l'information surpasse également les méthodes basées sur la moyenne déclenchée par les pics pour tous les nombres de pics et tous les niveaux de bruit neuronal.

Sharpee, T., Bialek, W. Limites de décision neuronale pour une transmission maximale d'informations. (2007) PLOS One. 2(7):e646. DOI : 10.1371/journal.pone.0000646

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Sharpee, TO, Sugihara, H., Kurgansky, AV, Rebrik, SP, Stryker, MP, Miller, KD Le filtrage adaptatif améliore la transmission des informations dans le cortex visuel. (2006) Nature. 439(7079):936-42. DOI : 10.1038/nature04519

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Victor, JD, Mechler, F., Repucci, MA, Purpura, KP, Sharpee, T. Réponses des neurones V1 aux fonctions hermites bidimensionnelles. (2006) Journal of Neurophysiology. 95(1):379-400. DOI : 10.1152/jn.00498.2005

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Les neurones du cortex visuel primaire sont généralement considérés comme des filtres orientés ou des détecteurs d'énergie effectuant une analyse unidimensionnelle des caractéristiques. On pense généralement que les principaux écarts par rapport à ce schéma incluent les contrôles de gain et les influences modulatrices. Nous étudions ici les propriétés du champ récepteur (RF) de neurones individuels soumis à des stimuli bidimensionnels localisés, les fonctions d'Hermite bidimensionnelles (TDH). Les TDH peuvent être regroupées en bases orthonormées complètes distinctes, appariées en termes d'énergie de contraste, d'étendue spatiale et de contenu fréquentiel spatial, mais qui diffèrent par leur forme bidimensionnelle. Elles peuvent donc être utilisées pour sonder des non-linéarités spatialement spécifiques. Nous utilisons ici deux de ces bases : les TDH cartésiennes, qui ressemblent à des grilles vignettisées et à des damiers, et les TDH polaires, qui ressemblent à des anneaux vignettisés et à des cibles de fléchettes. Sur 63 unités isolées, 51 ont répondu aux stimuli TDH. Dans 37 unités sur 51, nous avons observé des différences significatives dans la taille de la réponse globale (21 sur 51) ou la forme apparente du RF (28 sur 51), selon l'ensemble de base utilisé. En raison des propriétés des stimuli TDH, ces résultats sont incompatibles avec de simples non-linéarités de type feedforward et avec de nombreuses variantes de modèles énergétiques. Ils impliquent plutôt la présence de non-linéarités non locales, ni dans l'espace ni dans la fréquence spatiale. Les unités présentant ces différences étaient présentes à un degré similaire chez le chat et le singe, dans les cellules simples et complexes, et dans les couches supragranulaires, infragranulaires et granulaires. Nous trouvons ainsi un substrat neurophysiologique largement distribué pour l'analyse spatiale bidimensionnelle aux premiers stades du traitement cortical. De plus, le schéma de syntonisation de la population aux fonctions TDH suggère que les neurones V1 échantillonnent non seulement les orientations, mais aussi un espace plus vaste de forme bidimensionnelle, de manière équilibrée.

Sharpee, T., Sugihara, H., Kurgansky, AV, Rebrik, S., Stryker, MP, Miller, KD Sondage de la sélectivité des caractéristiques des neurones du cortex visuel primaire avec des stimuli naturels. (2004) Proc SPIE Int Soc Opt Eng.(5467): 212-222

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Sharpee, T., Rust, Caroline du Nord, Bialek, W. Analyse des réponses neuronales aux signaux naturels : dimensions informatives maximales. (2004) Calcul neuronal. 16(2):223-50. DOI : 10.1162/089976604322742010

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Dykman, Michigan, Sharpee, T., Platzman, Premier ministre Amélioration de l'effet tunnel d'un système électronique 2D corrélé par un recul de type Mössbauer à plusieurs électrons dans un champ magnétique. (2001) Phys. Rév. Lett. 86(11):2408-11. DOI : 10.1103/PhysRevLett.86.2408

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Barabash-Sharpee, T., Dykman, MI, Platzman, PM Effet tunnel transversal à un champ magnétique et son apparition dans des systèmes électroniques 2D corrélés. (2000) Phys. Rév. Lett. 84(10):2227-30. DOI : 10.1103/PhysRevLett.84.2227

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Tatiana Sharpee, PhD

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