Публикации - Институт биологических исследований Солка

все публикации

Чжан, Х., Нелькен, И., Шарпи, Т. Разбор слухового нейронного кода на пакеты с максимальной энтропией. (2025) биоRxiv. DOI: 10.1101 / 2025.11.09.687481

+ развернуть аннотацию

Яо, М., Пратуру, А., Шарпи, Т. Многомасштабное гиперболическое встраивание для иерархий клеток в крупномасштабных биоинформатических данных. (2025) биоRxiv. DOI: 10.1101 / 2025.09.29.679407

+ развернуть аннотацию

Увеличение размеров наборов данных создает проблемы для их визуализации и интерпретации, подчеркивая необходимость масштабируемых и эффективных методов анализа. Гиперболическое встраивание продемонстрировало большой потенциал в выявлении сложных иерархических структур в различных системах. Однако существующие методы гиперболического встраивания обычно работают с фиксированной кривизной и испытывают трудности с масштабированием до больших наборов данных. Для решения этих проблем мы предлагаем MuH-MDS, новый многомасштабный алгоритм для гиперболического многомерного масштабирования, который использует «адиабатическое» приближение из физики для оптимизации локальных положений при сохранении фиксированного центроида кластера. MuH-MDS сокращает время вычислений в 10 раз по сравнению с предыдущими методами и способен обрабатывать большие наборы данных, содержащие более 80 000 образцов. Мы проверили метод на ряде наборов данных, включая большой набор данных scRNA-seq эмбриогенеза, содержащий более 80 000 образцов. В данном случае MuH-MDS выявляет внутреннюю иерархическую структуру и обеспечивает улучшенное определение псевдовремени и анализ родословных по сравнению с UMAP и другими методами. В отличие от UMAP и t-SNE, которые делают акцент на локальной структуре в ущерб глобальной согласованности и точности метрики, MuH-MDS сохраняет глобальную иерархию метрически точным образом, поддерживая ключевые взаимосвязи в разных масштабах.

Пратуру, А., Шарпи, ТО Факторизация логистической матрицы на основе расстояний. (2025) Нейронные вычисления.:1-14 DOI: 10.1162/neco.a.25

+ развернуть аннотацию

Матричная факторизация является центральной парадигмой в дополнении матриц и коллаборативной фильтрации. Низкоранговые факторизации оказались чрезвычайно успешными в реконструкции и обобщении многомерных данных в самых разных задачах машинного обучения от поиска лекарственных препаратов до музыкальных рекомендаций. Практически все предложенные методы матричной факторизации используют скалярное произведение векторов латентных факторов для реконструкции исходной матрицы. Мы предлагаем переформулировку широко используемой логистической матричной факторизации, в которой для измерения сходства между латентными факторами мы используем расстояние, а не скалярное произведение. Мы показываем, что эта мера сходства, которая может устанавливать нелинейные границы решений и учитывать неравенства треугольников между точками, обладает большей выразительной силой и моделирующей способностью. Модель, основанная на расстоянии, реализованная в евклидовом и гиперболическом пространствах, превосходит предыдущие формулировки логистической матричной факторизации на трёх различных задачах биологических испытаний с разной структурой и статистикой. В частности, мы показываем, что факторизация на основе расстояний (1) лучше обобщает тестовые данные, (2) достигает оптимальной производительности при меньшей размерности факторного пространства и (3) лучше кластеризует данные в скрытом факторном пространстве.

Яо М., Нагамори А., Кампос Масас С., Азим Э., Шарпи, Т., Гулдинг, М., Голомб, Д., Гатто, Г. Спинальная премоторная сеть, управляющая чередованием сгибательных и разгибательных движений при чесании. (2025) Сотовые отчеты 44(6):115845. DOI: 10.1016/j.celrep.2025.115845

+ развернуть аннотацию

Ритмическое двигательное поведение генерируется нейронными сетями, называемыми центральными генераторами паттернов (ЦПГ). Хотя локомоторные ЦПГ были подробно описаны, остается неизвестным, как нейронные популяции, составляющие их, взаимодействуют для генерации адаптивных ритмов у млекопитающих. Мы исследовали динамику кооперации между тремя основными популяциями ипсилатерально проецирующихся спинальных нейронов ЦПГ - нейронами V1, V2a и V2b - в ритмогенезе чесательного рефлекса. Индивидуальная абляция трех нейронных популяций снижала частоту колебаний. Активация возбуждающих нейронов V2a увеличивала частоту колебаний, в то время как активация тормозных нейронов V1 подавляла движение. Основываясь на этих результатах, мы разработали нейромеханическую модель, состоящую из автоколебательных модулей сгибателей и разгибателей, связанных посредством торможения. Частота ритма увеличивается за счет сильного внутримодульного торможения и механизмов облегчения в возбуждающих нейронах и уменьшается за счет сильного межмодульного торможения. Подводя итог, мы описываем, как генетически идентифицированные типы нейронов и сила их синаптических связей управляют царапающим ритмогенезом.

Роуэкэмп, Р.Дж., Шарпи, ТО Вычисления, поддерживающие селективность нейронных признаков на этапах обработки. (2025) PLOS Вычислительная биология. 21(6):e1013075. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1013075

+ развернуть аннотацию

Биологические зрительные системы известны своей способностью надежно и точно распознавать объекты. Однако конкретные нейронные механизмы, ответственные за эту способность, остаются во многом неясными. В данном исследовании мы изучаем нейронные реакции в зрительных областях V1, V2 и V4 мозга на естественные стимулы, используя структуру, включающую квадратичные вычисления для захвата локальных рекуррентных взаимодействий, как возбуждающих, так и подавляющих. Мы обнаружили, что эти квадратичные вычисления и специфическая координация между их элементами значительно увеличивают как предсказательную силу модели, так и нейронную селективность к естественным стимулам. Особенно важными были (i) координация между возбуждающими и подавляющими признаками для представления взаимоисключающих гипотез относительно входящих стимулов, таких как ортогональная ориентация или противоположные направления движения в области V4, (ii) баланс вклада возбуждающих и подавляющих компонентов и его поддержание на схожем уровне на разных этапах обработки, и (iii) уточнение селективности признаков между этапами, при этом более ранние этапы представляют более широкую категорию входных данных. В целом, в данной работе описывается, как мозг может использовать множественные нелинейные механизмы для повышения избирательности нейронных реакций на естественные стимулы.

Русу, И., Сесере, З.Т., Хоу, Дж.Дж., Куах, К.Т., Йемини, Э., Шарпи, ТО, Чаласани, СХ Структура для анализа нейронной активности C. elegans с использованием многомерного гиперболического встраивания (2025) биоRxiv. DOI: 10.1101 / 2021.04.09.439242

+ развернуть аннотацию

Нейроны отражают изменения во внешней и внутренней среде, изменяя свои паттерны активности. Хотя в популяциях нейронов наблюдались когерентные паттерны нейронной активности по всему мозгу, очень мало известно об их размерности, геометрии и о том, как они коррелируют с сенсорными входами. В данном случае мы зарегистрировали активность большинства нейронов головы при реагировании на изменения бактериальных или контрольных буферных стимулов вокруг их носа. Сначала мы классифицировали активные нейроны на шесть функциональных кластеров: два кластера сенсорных нейронов (ON и OFF, реагирующие на добавление и удаление стимулов соответственно) и четыре кластера моторных/командных нейронов (AVA, RME, SMDD и SMDV). Затем мы оценили селективность стимула для каждого кластера и обнаружили, что в то время как сенсорные нейроны демонстрируют свои максимальные ответы в течение 15 секунд, изменения бактериальных стимулов вызывают максимальные ответы в кластерах командных и моторных нейронов через десятки секунд. Более того, мы показываем, что бактериальные стимулы вызывают нейронную динамику, наилучшим образом описываемую гиперболическим, а не евклидовым пространством размерности восемь. Гиперболическое пространство обеспечивает лучшее описание нейронной активности, чем стандартное евклидово пространство. Это пространство можно разделить на три компонента: сенсорный и два двигательных направления (вперёд-назад и дорсально-вентрально). В совокупности мы показываем, что нейронная активность может быть эффективно представлена в низкоразмерном гиперболическом пространстве для описания сенсомоторной трансформации.

Пратуру, А., Шарпи, ТО Адаптивное внедрение данных для искривленных пространств. (2024) iНаука. 27(12):111266. DOI: 10.1016/j.isci.2024.111266

+ развернуть аннотацию

Недавние исследования продемонстрировали значимость гиперболической геометрии в раскрытии низкоразмерной структуры в сложных иерархических системах. Мы разработали байесовскую формулировку многомерного масштабирования (MDS) для встраивания данных в гиперболические пространства, которая позволяет принципиально определять параметры многообразия, такие как кривизна и размерность. Мы показываем, что для ограничения многообразия требуется лишь небольшое количество данных, оптимизация устойчива к ложным минимумам, а модель способна правильно различать гиперболические и евклидовы данные. Применение метода к последовательностям COVID показало, что вирусная эволюция оставляет размерность пространства неизменной, но производит логарифмическое увеличение кривизны, что указывает на постоянную скорость получения информации, оптимизированную под селективным давлением. Алгоритм также обнаружил сокращение кривизны после введения вакцин. Способность различать тонкие изменения и структурные сдвиги демонстрирует полезность этого подхода для понимания динамики сложных данных.

Альварес-Куглен, М., Ниномия, К., Цинь, Х., Родригес, Д., Фьенго, Л., Фари, К., Сюй, В.М., Кирк, Б., Хавас, А., Фэн, Г.С., Робертс, А.Дж., Андерсон, Р.М., Серрано, М., Адамс, П.Д., Шарпи, ТО, Терских А.В. ImAge количественно оценивает старение и омоложение. (2024) Нат Старение. DOI: 10.1038/s43587-024-00685-1

+ развернуть аннотацию

Для эффективного, экономически выгодного и персонализированного здравоохранения биомаркеры, которые фиксируют аспекты функционального, биологического старения, тем самым предсказывая риск заболевания и продолжительность жизни более точно и надежно, чем хронологический возраст, имеют важное значение. Мы разработали основанный на визуализации хроматиновый и эпигенетический возраст (ImAge), который фиксирует внутренние возрастные траектории пространственной организации хроматина и эпигенетических меток в отдельных ядрах у мышей. Мы показываем, что такие траектории легко возникают как принципиальные изменения в каждом отдельном наборе данных без регрессии по хронологическому возрасту, и что ImAge можно вычислить с использованием нескольких эпигенетических меток и маркировки ДНК. Мы обнаружили, что вмешательства, которые, как известно, влияют на биологическое старение, вызывают соответствующие эффекты на ImAge, включая увеличение ImAge при химиотерапии и уменьшение ImAge при ограничении калорийности и частичном перепрограммировании путем временной экспрессии OSKM в печени и скелетных мышцах. Кроме того, показания ImAge от хронологически идентичных мышей обратно коррелировали с их локомоторной активностью, что говорит о том, что ImAge может фиксировать элементы биологического и функционального возраста. В целом, мы разработали ImAge, биомаркер старения на основе визуализации с разрешением до одной клетки, основанный на анализе пространственной организации эпигенетических меток.

Альварес-Куглен, М., Родригес, Д., Цинь, Х., Ниномия, К., Фиенго, Л., Фари, К., Сюй, В.М., Хавас, А., Фэн, Г.С., Робертс, А.Дж., Андерсон , Р.М., Серрано, М., Адамс, П.Д., Шарпи, ТО, Терских А.В. ImAge, основанная на визуализации хроматина и эпигенетического возраста, позволяет количественно оценить старение и омоложение. (2023) Рес пл. DOI: 10.21203/rs.3.rs-3479973/v1

+ развернуть аннотацию

Биомаркеры биологического возраста, которые предсказывают риск заболеваний и ожидаемую продолжительность жизни лучше, чем хронологический возраст, являются ключом к эффективному и экономически выгодному здравоохранению. Чтобы продвигать персонализированный подход к здравоохранению, такие биомаркеры должны надежно и точно фиксировать индивидуальную биологию, прогнозировать биологический возраст и обеспечивать масштабируемые и экономически эффективные измерения. Мы разработали новый подход - хроматин и эпигенетический возраст на основе изображений (ImAge), который фиксирует внутренние изменения биологического возраста, которые легко проявляются как принципиальные изменения в пространственной организации хроматина и эпигенетических меток в отдельных ядрах без регрессии по хронологическому возрасту. ImAge фиксировал ожидаемое ускорение или замедление биологического возраста у мышей, получавших химиотерапию или соблюдающих режим ограничения калорий соответственно. ImAge у хронологически идентичных мышей обратно коррелировал с их двигательной активностью (большая активность у более молодых ImAge), что соответствует широко признанной роли локомоции как биомаркера старения у разных видов. Наконец, мы продемонстрировали, что ImAge снижается после временной экспрессии кассеты OSKM в печени и скелетных мышцах и выявляет гетерогенность перепрограммирования in vivo. Мы предполагаем, что ImAge представляет собой первый в своем классе биомаркер старения, основанный на визуализации, с разрешением отдельных клеток.

Литтл, Дж. К., Кааронен, Р.О., Хуккинен, Д.И., Сяо, С., Шарпи, Т., Фарид А.М., Нилчиани Р., Бартон К.М. От земных систем до антропоценовых систем: эволюционная, система систем, парадигма конвергенции для взаимозависимых социальных проблем. (2023) Технологии экологических наук. DOI: 10.1021 / acs.est.2c06203

+ развернуть аннотацию

Человечество произвело глубокие изменения на Земле. Вытекающие из этого социальные проблемы антропоцена (например, изменение климата и его воздействие, возобновляемые источники энергии, адаптивная инфраструктура, бедствия, пандемии, отсутствие продовольственной безопасности и утрата биоразнообразия) являются сложными и системными, с причинами, взаимодействиями и последствиями, которые каскадом распространяются на глобально связанные система систем. В этом критическом обзоре мы обратимся к нашей «истории происхождения» за пониманием, кратко проследив формирование Вселенной и Земли, возникновение жизни, эволюцию многоклеточных организмов, млекопитающих, приматов и человека, а также более недавние социальные преобразования, связанные с сельским хозяйством, урбанизацией, индустриализацией и компьютеризацией. Сосредоточившись на эволюции Земли, генетической эволюции, эволюции мозга и культурной эволюции, которая включает в себя технологическую эволюцию, мы определяем вложенную эволюционную последовательность геофизических, биофизических, социокультурных и социотехнических систем, подчеркивая причинные механизмы, которые впервые сформировали , а затем преобразовали земные системы в системы антропоцена. Описывая совместное развитие антропоценовых систем и кратко иллюстрируя, как вытекающие из этого социальные проблемы тесно интегрировались во множестве пространственных, временных и организационных масштабов, мы в заключение предлагаем эволюционную, системно-системную парадигму конвергенции для всего семейства взаимозависимых социальных систем. вызовы антропоцена.

Ян, Дж.Ю., О'Коннелл, Т.Ф., Сюй, В.М., Бауэр, М.С., Дилла, К.В., Шарпи, ТО, Хонг, Э.Дж. Реструктуризация обонятельных представлений в мозгу мух вокруг взаимоотношений запахов в природных источниках. (2023) биоRxiv. DOI: 10.1101 / 2023.02.15.528627

+ развернуть аннотацию

Основная задача обонятельной нейробиологии — понять, как нейронные представления запаха генерируются и постепенно преобразуются на разных уровнях обонятельной цепи в форматы, которые поддерживают восприятие и поведение. Кодирование запаха одорантными рецепторами во входном слое обонятельной системы отражает, по крайней мере частично, химические взаимоотношения между соединениями запаха. Ожидается, что нейронные представления запаха в ассоциативных обонятельных областях более высокого порядка, генерируемые случайными сетями прямой связи, в значительной степени сохранят эти входные отношения запахов. Мы оценили эти идеи, изучив, как запахи представлены на разных стадиях обработки в обонятельном контуре уксусной мухи. Мы обнаружили, что представления о запахе в грибовидном теле (MB), ассоциативной обонятельной области третьего порядка в мозгу мух, действительно структурированы и инвариантны для всех мух. Однако структура репрезентативного пространства МБ значительно отличалась от того, что ожидается в случайно подключенной сети. Кроме того, отношения запахов, закодированные в MB, лучше коррелировали с показателем сходства их распределения в природных источниках по сравнению с их сходством по химическим характеристикам, и обратное было верно для отношений запахов, закодированных в первичных нейронах обонятельных рецепторов (ORNs). ). Сравнение кодирования запахов на первичном, вторичном и третичном уровнях цепи показало, что запахи были значительно перегруппированы по отношению к их репрезентативному сходству на последовательных стадиях обонятельной обработки, при этом наибольшие изменения происходили в MB. Нелинейная реорганизация отношений запахов в MB указывает на то, что в обонятельном контуре мух существует недооцененная структура, и эта структура может способствовать обобщению запахов в отношении их совместного присутствия в природных источниках.

Чжан, Х., Рич, П.Д., Ли, А.К., Шарпи, ТО Пространственные представления гиппокампа демонстрируют гиперболическую геометрию, которая расширяется с опытом. (2022) Природа Нейронаука. DOI: 10.1038/s41593-022-01212-4

+ развернуть аннотацию

Повседневный опыт подсказывает, что расстояния рядом с нами мы воспринимаем линейно. Однако фактическая геометрия пространственного представления в мозгу неизвестна. Здесь мы сообщаем, что нейроны в области CA1 гиппокампа крысы, которые опосредуют пространственное восприятие, представляют пространство в соответствии с нелинейной гиперболической геометрией. Эта геометрия использует экспоненциальную шкалу и дает больше информации о положении, чем линейная шкала. Мы обнаружили, что размер представления соответствует оптимальным предсказаниям количества нейронов СА1. Представления также динамически расширялись пропорционально логарифму времени, затраченного животным на изучение окружающей среды, в соответствии с максимальной взаимной информацией, которую можно получить. Динамические изменения отслеживали даже небольшие колебания, связанные с изменением скорости бега животного. Эти результаты демонстрируют, как нейронные схемы обеспечивают эффективное представление с использованием динамической гиперболической геометрии.

Ганиния М., Чжоу Ю., Кнауэр А.С., Шистль Ф.П., Шарпи, ТО, Смит, Б.Х. Гиперболические пахучие смеси как основа для более эффективной передачи сигналов между цветковыми растениями и пчелами. (2022) PLOS One. 17(7):e0270358. DOI: 10.1371/journal.pone.0270358

+ развернуть аннотацию

Животные используют запахи во многих естественных контекстах, например, для поиска партнеров или пищи или для подачи сигналов об опасности. Большинство анализов натуральных запахов ищут либо наиболее значимые компоненты смеси натуральных запахов, либо используют линейные метрики для анализа составов смеси. Однако недавно мы показали, что физическое пространство для сложных смесей является «гиперболическим», а это означает, что существуют определенные комбинации переменных, которые оказывают непропорционально большое влияние на восприятие, и что эти переменные имеют специфические интерпретации с точки зрения метаболических процессов, происходящих внутри организма. цветы и фрукты, которые производят запахи. Здесь мы показываем, что статистика пахучих веществ и смесей пахучих веществ, производимых соцветиями (Brassica rapa), также лучше описывается гиперболической, а не линейной метрикой, и что комбинации пахучих веществ в гиперболическом пространстве лучше предсказывают искомые ресурсы нектара и пыльцы. пчелами-опылителями, чем стандартные евклидовы комбинации. Мы также показываем, что антенны медоносной пчелы и шмеля могут обнаруживать большинство протестированных нами компонентов запахового пространства B. rapa, а сила ответов коррелирует с положением одорантов в гиперболическом пространстве. Таким образом, гиперболическое представление можно использовать для исследования того, как информация представлена на разных уровнях обработки в ЦНС.

Чжоу Ю., Шарпи, ТО Использование глобального t-SNE для сохранения межкластерной структуры данных. (2022) Нейронные вычисления.: 1–15 DOI: 10.1162/neco_a_01504

+ развернуть аннотацию

Метод t-распределенного стохастического встраивания соседей (t-SNE) является одним из ведущих методов визуализации и кластеризации данных. Этот метод находит низкоразмерное вложение точек данных, сводя к минимуму искажения расстояний между соседними точками данных. По построению t-SNE отбрасывает информацию о крупномасштабной структуре данных. Мы показываем, что добавление глобальной функции стоимости к функции стоимости t-SNE делает возможным кластеризацию данных при сохранении глобальной межкластерной структуры данных. Мы тестируем новый глобальный метод t-SNE (g-SNE) на одном синтетическом и двух реальных наборах данных о формах цветов и клетках человеческого мозга. Мы обнаруживаем, что значительная и значимая глобальная структура существует как в наборах данных растений, так и в наборах данных человеческого мозга. Во всех случаях g-SNE превосходит t-SNE и UMAP в сохранении глобальной структуры. Топологический анализ результата кластеризации позволяет найти подходящий компромисс распределения данных по масштабам. Мы находим различия в том, как данные распределяются по шкалам между двумя субъектами, которые были частью набора данных о человеческом мозге. Таким образом, стремясь обеспечить как точную кластеризацию, так и позиционирование между кластерами, метод g-SNE может выявить новые аспекты организации данных в разных масштабах.

Новотны Т., ван Альбада С.Дж., Феллоус Дж.М., Хаас Дж.С., Джоливет Р.Б., Мецнер С., Шарпи, Т. От редакции: Достижения в области вычислительной нейронауки. (2022) Границы вычислительной нейронауки. 15:824899. DOI: 10.3389/fncom.2021.824899

Шадель, Г.С., Адамс, П.Д., Берггрен, В.Т., Дидрих, Дж.К., Диффендерфер, К.Е., Гейдж, Ф.Х., Ха, Н., Хансен, М., Хетцер, М.В., Молина, А.Я., Манор, У., Марек, К. ., О'Киф, Д.Д., Пинто, А.Ф.М., Сакко, А., Шарпи, ТО, Шокриев М.Н., Замбетти С. Шоковый центр Натана в Сан-Диего: борьба с неоднородностью старения. (2021) Геронаука. DOI: 10.1007 / s11357-021-00426-x

+ развернуть аннотацию

Понимание основных механизмов старения открывает большие перспективы для разработки вмешательств, которые одновременно предотвращают или отсрочивают многие возрастные ухудшения и заболевания и увеличивают продолжительность жизни человека. Однако основным мешающим фактором в исследованиях старения является неоднородность самого процесса старения. На уровне организма ясно, что хронологический возраст не всегда предсказывает биологический возраст или предрасположенность к слабости или патологии. В то время как генетика и окружающая среда являются основными факторами, определяющими переменные скорости старения, возникает дополнительная сложность, поскольку различные органы, ткани и типы клеток по своей природе гетерогенны и демонстрируют разные траектории старения в норме или в ответ на стрессы процесса старения (например, накопление повреждений). . Борьба с неоднородностью старения требует новых и специализированных инструментов (например, анализа отдельных клеток, подходов на основе масс-спектрометрии и расширенной визуализации) для выявления новых признаков старения в разных масштабах. Затем потребуются передовые вычислительные подходы для интеграции этих разрозненных наборов данных и выяснения сетевых взаимодействий между известными признаками старения. Также существует потребность в усовершенствованных моделях старения на основе клеток человека, чтобы гарантировать, что результаты основных исследований актуальны для вмешательств, направленных на старение человека и сохранение здоровья. Шоковый центр Натана в Сан-Диего (SD-NSC) предоставляет доступ к передовым научным ресурсам для облегчения изучения неоднородности старения в целом и для продвижения использования новых моделей старения клеток человека. Центр также имеет надежное ядро развития исследований, которое финансирует пилотные проекты по неоднородности старения и организует инновационные учебные мероприятия, включая семинары и персонализированную программу наставничества, чтобы помочь исследователям, плохо знакомым со старением, добиться успеха. Наконец, SD-NSC участвует в информационно-просветительской деятельности, чтобы информировать общественность о важности исследований старения и, в частности, продвигать необходимость фундаментальных исследований биологии старения.

Хсу, В.М., Кастнер, Д.Б., Баккус, С.А., Шарпи, ТО Как тормозные нейроны увеличивают передачу информации при пороговой модуляции. (2021) Сотовые отчеты 35(8):109158. DOI: 10.1016/j.celrep.2021.109158

+ развернуть аннотацию

Модуляция порогов нейронов широко распространена в головном мозге. Такие явления, как сегментация фигура-фон, обнаружение движения, ожидание стимула и смещение внимания, включают изменения порога нейрона на основе сигналов большего масштаба, чем его первичные входы. Однако эта модуляция снижает точность, с которой нейроны могут представлять свои первичные входные данные, создавая загадку того, почему пороговая модуляция так широко распространена в мозгу. Мы обнаружили, что модуляция менее вредна, чем другие формы нейронной изменчивости, и что ее негативные эффекты могут быть почти полностью устранены, если модуляция избирательно применяется к слабо реагирующим нейронам в цепи с помощью тормозных нейронов. Мы проверяем эти предсказания на сетчатке, где мы обнаруживаем, что ингибирующие амакриновые клетки избирательно доставляют модулирующие сигналы редко реагирующим типам ганглиозных клеток. Наши результаты проливают свет на центральную роль, которую тормозные нейроны играют в максимизации передачи информации при модуляции.

Чжоу Ю., Шарпи, ТО Гиперболическая геометрия экспрессии генов. (2021) iНаука. 24(3):102225. DOI: 10.1016/j.isci.2021.102225

+ развернуть аннотацию

Шарпи, ТО, Берковиц, Дж.А. Связь нейронных реакций с поведением с векторами популяции, сохраняющими информацию (2019) Текущее мнение в поведенческих науках. 29:37-44. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2019.03.004

+ развернуть аннотацию

Все системы обработки сигналов, как искусственные, так и внутри животных, должны подчиняться фундаментальным статистическим законам обработки информации. Мы обсуждаем здесь недавние результаты с использованием теории информации, которые обеспечивают схему построения схем, в которых сигналы могут быть считаны без потери информации. Многие свойства, необходимые для построения цепей сохранения информации, действительно наблюдаются в реальных нейронах, по крайней мере, приблизительно. Одним из таких свойств является использование логистической нелинейности для связи входных данных с вероятностью нейронного ответа. Такие нелинейности распространены в нейронных и внутриклеточных сетях. При этом типе нелинейности существует линейная комбинация нейронных ответов, которая гарантированно сохраняет информацию Шеннона, содержащуюся в ответе нейронной популяции, независимо от того, сколько нейронов она содержит. Эта считываемая мера связана с классической величиной, известной как вектор популяции, которая довольно успешно связывает нейронные реакции с поведением животных в самых разных случаях. Тем не менее, популяционный вектор не выдержал тщательного информационно-теоретического анализа, который показал, что он отбрасывает значительные объемы информации, содержащейся в ответах нейронной популяции. Мы обсуждаем недавние теоретические результаты, показывающие, как изменить выражение вектора населения, чтобы сделать его «сохраняющим информацию», и что необходимо с точки зрения организации нейронных цепей, чтобы обеспечить передачу информации без потерь. Реализация этих стратегий в искусственных системах, вероятно, повысит их эффективность, особенно для интерфейсов мозг-машина.

Аматья Д.Н., Линкер С.Б., Мендес А.П.Д., Сантос Р., Эриксон Г., Шохирев М.Н., Чжоу Ю., Шарпи, Т., Гейдж, Ф.Х., Маркетто, М.С., Ким, Ю. Динамическая электрическая сложность снижается во время дифференцировки нейронов при расстройствах аутистического спектра. (2019) Отчеты о стволовых клетках. DOI: 10.1016/j.stemcr.2019.08.001.

+ развернуть аннотацию

Нейронная активность может быть смоделирована как нелинейная динамическая система для измерения состояния и дисфункции нейронов. Электрические записи нейронов, полученных из стволовых клеток, от людей с расстройством аутистического спектра (РАС) и контрольной группы были проанализированы с использованием анализа минимальной размерности встраивания (MED), чтобы охарактеризовать их динамическую сложность. Анализ MED выявил значительное снижение динамической сложности нейронов ASD во время дифференцировки, что коррелировало с показателями интервалов разрывов и спайков. MED был связан с клиническими конечными точками, такими как невербальный интеллект, и коррелировал с 53 генами с дифференциальной экспрессией, которые были чрезмерно представлены генами риска ASD, связанными с развитием нервной системы, клеточной морфологией и миграцией клеток. Пространственно-временной анализ также показал пренатальное временное обогащение корковых и глубоких структур мозга. Вместе мы представляем динамический анализ как парадигму, которую можно использовать для различения связанных с заболеванием клеточных электрофизиологических и транскрипционных сигнатур, принимая во внимание вариабельность психоневрологических расстройств у пациентов.

Шарпи, ТО Аргумент в пользу гиперболической геометрии в нейронных цепях. (2019) Текущее мнение в нейробиологии. 58:101-104. DOI: 10.1016/j.conb.2019.07.008

+ развернуть аннотацию

Этот обзор объединяет несколько направлений исследований, чтобы доказать, что гиперболическая геометрия должна быть широко применима к нейронным цепям, а также к другим биологическим цепям. Причина этого в том, что сети, соответствующие гиперболической геометрии, максимально реагируют на внешние и внутренние возмущения. Эти сети также обеспечивают эффективную связь в условиях, когда узлы добавляются или удаляются. Мы утверждаем, что одним из признаков гиперболической геометрии является знаменитый закон Ципфа (иногда также известный как распределение Парето), который утверждает, что вероятность наблюдения данного паттерна обратно пропорциональна его рангу. Закон Ципфа соблюдается в самых разных биологических системах — от белковых последовательностей, нейронных сетей до экономики. Эти наблюдения предоставляют дополнительные доказательства повсеместного распространения сетей с лежащей в их основе гиперболической метрической структурой. Недавние исследования в области неврологии конкретно указывают на актуальность трехмерного гиперболического пространства для передачи нейронных сигналов. Трехмерное гиперболическое пространство может придавать дополнительную надежность по сравнению с другими измерениями. Мы показываем, как использование гиперболических координат выявило новую топографическую организацию обонятельной системы. Использование таких координат может облегчить представление соответствующих сигналов в другом месте мозга.

Берковиц, Дж. А., Шарпи, ТО Количественная информация, передаваемая большими популяциями нейронов. (2019) Нейронные вычисления.: 1–33 DOI: 10.1162/neco_a_01193

+ развернуть аннотацию

Количественная оценка взаимной информации между входами и выходами большой нейронной цепи является важной открытой проблемой как в машинном обучении, так и в нейробиологии. Однако известно, что оценка взаимной информации обычно невозможна для больших систем из-за экспоненциального роста числа терминов, которые необходимо оценить. Здесь мы показываем, как можно эффективно вычислить информацию, содержащуюся в ответах больших популяций нейронов, при условии, что функции ввода-вывода отдельных нейронов могут быть измерены и аппроксимированы с помощью логистической функции, примененной к потенциально нелинейной функции стимула. Нейронные ответы в этой модели могут оставаться чувствительными к нескольким компонентам стимула. Мы показываем, что взаимная информация в этой модели может быть эффективно аппроксимирована как сумма менее размерных условных терминов взаимной информации. Аппроксимации становятся точными в пределе больших нейронных популяций и при определенных условиях распределения рецептивных полей в нейронной популяции. Эмпирически мы обнаружили, что эти приближения продолжают работать хорошо, даже когда условия распределения рецептивного поля не выполняются. Стоимость вычислений для предлагаемых методов растет линейно по размерности входных данных и выгодно отличается от других приближений.

Чжоу Ю., Смит Б.Х., Шарпи, ТО Гиперболическая геометрия обонятельного пространства. (2018) Научные достижения 4(8):eaaq1458. DOI: 10.1126/sciadv.aaq1458

+ развернуть аннотацию

В естественной среде обоняние или обоняние служит для обнаружения токсинов и оценки содержания питательных веществ, используя ассоциации между соединениями, возникающими в результате биохимических реакций. Это говорит о том, что нервная система может классифицировать запахи на основе статистики их совместного появления в природных смесях, а не на основе химической структуры самих лигандов. Мы показываем, что эта статистическая перспектива позволяет отображать запахи в точках гиперболического пространства. Гиперболические координаты имеют долгую, но часто недооцененную историю отношения к биологии. Например, эти координаты аппроксимируют расстояние между видами, вычисленное по дендрограммам, и, в более общем смысле, между точками в иерархических древовидных сетях. Мы обнаружили, что как естественные запахи, так и описания запахов, воспринимаемые человеком, могут быть описаны с использованием трехмерного гиперболического пространства. Это совпадение геометрии может избежать искажений, которые в противном случае возникли бы при сопоставлении запахов с восприятием.

Чжан Ю., Кастнер Д.Б., Баккус С.А., Шарпи, ТО Оптимальная передача информации с помощью перекрывающихся мозаик клеток сетчатки. (2018) Proc Conf Inf Sci Syst. 2018. DOI: 10.1109/ciss.2018.8362310.

+ развернуть аннотацию

Сетчатка представляет собой прекрасную систему для понимания компромиссов, влияющих на распределенную обработку информации несколькими типами нейронов. Здесь мы сосредоточимся на проблеме, с которой сталкивается зрительная система, связанной с размещением ограниченного числа нейронов для кодирования различных визуальных признаков в различных пространственных положениях. Сетчатка должна решать три конкурирующие задачи: 1) кодировать различные визуальные функции, 2) максимизировать пространственное разрешение для каждой функции и 3) максимизировать точность кодирования каждой функции в каждом месте. В настоящее время нет понимания того, как эти цели оптимизируются вместе. В то время как теория информации обеспечивает платформу для теоретического решения этих проблем, оценка информации, предоставляемой ответами больших массивов нейронов, в целом является сложной задачей. Здесь мы представляем решение этой проблемы в случае, когда многомерные стимулы могут быть разложены на приблизительно независимые компоненты, которые впоследствии связаны нервными реакциями. Используя этот подход, мы количественно оцениваем передачу информации множественными перекрывающимися мозаиками ганглиозных клеток сетчатки. В сетчатке трансляционная инвариантность входных сигналов позволяет использовать базис Фурье как набор независимых компонентов. Результаты показывают переход, при котором одна мозаика с высокой плотностью становится менее информативной, чем две или более перекрывающихся мозаики с более низкой плотностью. Результаты объясняют различия во фракциях нескольких типов клеток, предсказывают существование новых подтипов ганглиозных клеток сетчатки, относительное распределение нейронов среди типов клеток и различия в их свойствах нелинейного и динамического ответа.

Шарпи, ТО (2018) Оксфордские исследовательские энциклопедии, неврология.: 1-23 DOI: doi.org/10.1093/acrefore/9780190264086.013.110

+ развернуть аннотацию

Сенсорные системы существуют для предоставления организму информации о состоянии окружающей среды, которую можно использовать для управления будущими действиями и решениями. Примечательно, что для оценки работы любой сенсорной системы можно использовать две концептуально простые, но общие теоремы теории информации. Одна теорема утверждает, что существует минимальное количество энергии, которое организм должен затратить, чтобы получить заданный объем информации об окружающей среде. Вторая теорема утверждает, что максимальная скорость, с которой организм может получать ресурсы из окружающей среды по сравнению со своими конкурентами, ограничивается информацией, которую этот организм собирает об окружающей среде, а также относительно своих конкурентов. Эти две теоремы обеспечивают основу для формулировки и проверки общих принципов сенсорного кодирования, но оставляют без ответа многие важные практические вопросы реализации в нейронных цепях. Эти вопросы реализации направляли мышление во всех областях сенсорной нейронауки и включают в себя: Какие характеристики сенсорной среды следует измерять? Учитывая, что мы принимаем решения в различных временных масштабах, как найти компромисс между проведением более простых измерений для принятия минимальных решений и более сложными сенсорными системами, которым приходится преодолевать множественные задержки между ощущением и действием? Как только мы договоримся о типах функций, которые важно представлять, как их следует представлять? Как следует распределять ресурсы между различными этапами обработки и где влияние шума наиболее разрушительно? Наконец, следует рассмотреть компромисс между реализацией фиксированной стратегии и адаптивной схемой, которая корректирует ресурсы в зависимости от текущих потребностей. Где рассматривается адаптация, при каких условиях переключение стратегий становится оптимальным? Исследования последних 60 лет дали ответы почти на все эти вопросы, но прежде всего в отношении ранних сенсорных систем. Объединение этих ответов в комплексную структуру — это задача, которая поможет нам понять, кто мы такие и как мы можем лучше использовать ограниченные природные ресурсы.

Атенсио, Калифорния, Шарпи, ТО Обработка многомерного рецептивного поля первичными слуховыми кортикальными нейронами кошки. (2017) Neuroscience. 359:130-141. DOI: 10.1016/j.neuroscience.2017.07.003

+ развернуть аннотацию

Рецептивные поля многих нейронов слуховой коры многомерны и лучше всего представлены более чем одной характеристикой стимула. Количество этих параметров, их характеристики и то, как они различаются в зависимости от контекста стимула, относительно не изучены. Стандартные методы, которые часто используются для характеристики многомерной избирательности стимула, такие как ковариация, запускаемая спайком (STC), или максимально информативные измерения (MID), либо ограничены гауссовскими стимулами, либо способны восстановить только небольшое количество характеристик стимула из-за данных. ограничения. Информационно-теоретическое расширение STC, модель максимальной шумовой энтропии (MNE), может использоваться с негауссовыми распределениями стимулов для нахождения произвольного количества размерностей стимулов. Когда мы применяли модель MNE к слуховым кортикальным нейронам, мы часто обнаруживали более двух характеристик стимула, которые влияли на возбуждение нейронов. Возбуждающие и супрессивные признаки кодировали разные акустические контексты: возбуждающие признаки кодировали более высокие временные и спектральные модуляции, в то время как супрессивные признаки имели более низкие частотные предпочтения модуляции. Мы обнаружили, что возбуждающие и подавляющие признаки сами по себе были чувствительны к контексту стимула, когда мы использовали два стимула, которые отличались только своей краткосрочной корреляционной структурой: в то время как линейные признаки были похожи, вторичные признаки сильно влияли на статистику стимула. Эти результаты показывают, что на многомерную обработку рецептивного поля влияет тип функции и контекст стимула.

Шарпи, ТО О фактуре, форме и фиксационных движениях глаз. (2017) Текущее мнение в нейробиологии. 46:228-233. DOI: 10.1016/j.conb.2017.09.002

+ развернуть аннотацию

Каардал, Дж. Т., Теуниссен, Ф. Е., Шарпи, ТО Метод низкого ранга для описания высокоуровневых нейронных вычислений. (2017) Границы вычислительной нейронауки. 11:68. DOI: 10.3389/fncom.2017.00068

+ развернуть аннотацию

Преобразования сигналов, которые происходят в высокоуровневых сенсорных областях мозга, остаются загадочными из-за множества нелинейных преобразований, которые отделяют ответы этих нейронов от входных стимулов. Хотелось бы иметь методы уменьшения размерности, которые могли бы описывать ответы таких нейронов с точки зрения операций над большим, но все же управляемым набором соответствующих входных признаков. Для этой цели был разработан ряд методов, но часто эти методы основаны на расширении входного пространства для захвата как можно большего числа соответствующих компонентов стимула, насколько это возможно статистически. Это расширение приводит к снижению эффективной выборки, тем самым снижая точность оцениваемых компонентов. В качестве альтернативы, так называемые методы низкого ранга явно ищут небольшое количество компонентов в надежде на достижение более высокой точности оценки. Однако даже при использовании этих методов шум в реакциях нейронов может заставить модели оценивать больше компонентов, чем необходимо, что опять же снижает точность методов. Здесь мы описываем, как гибкая процедура регуляризации вместе с явным ограничением ранга может значительно повысить точность оценки по сравнению с предыдущими методами, подходящими для характеристики нейронных ответов на естественные стимулы. Применяя предложенный метод низкого ранга к ответам слуховых нейронов в мозгу певчих птиц, мы находим несколько соответствующих компонентов, составляющих рецептивное поле для каждого нейрона, и характеризуем их вычисления с точки зрения логических вычислений ИЛИ и И. Результаты подчеркивают потенциальные различия в том, как строятся инвариантности в зрительных и слуховых системах.

Шарпи, ТО Оптимизация емкости нейронной информации посредством дискретизации. (2017) Neuron. 94(5):954-960. DOI: 10.1016/j.neuron.2017.04.044

+ развернуть аннотацию

Роуэкэмп, Р.Дж., Шарпи, ТО Подавление перекрестной ориентации в зрительной области V2. (2017) Природа связи. 8:15739. DOI: 10.1038/ncomms15739

+ развернуть аннотацию

Распознавание объектов опирается на серию преобразований, среди которых относительно хорошо изучена только первая корковая стадия. Уже на втором этапе, визуальной области V2, сложность преобразования не позволяет четко понять, что конкретно эта область вычисляет. Предыдущая работа обнаружила несколько типов нейронов V2, причем нейроны каждого типа избирательны в отношении многогранных функций. Здесь мы анализируем ответы нейронов V2 на естественные раздражители и находим три принципа организации. Во-первых, соответствующие ребра для нейронов V2 могут быть сгруппированы в квадратурные пары, что указывает на инвариантность к локальной трансляции. Во-вторых, возбуждающие ребра имеют рядом подавляющие ребра с ортогональной ориентацией. В-третьих, результирующие многогранные узоры повторяются в пространстве, образуя текстуры или границы текстур. Подавление перекрестной ориентации увеличивает разреженность ответов на естественные изображения, основанные на этих сложных формах избирательности признаков, при этом допуская множественные масштабы неизменности положения.

Шарпи, ТО Пластичность в помощь. (2016) Neuron. 92(5):935-936. DOI: 10.1016/j.neuron.2016.11.042

+ развернуть аннотацию

Кучала, А., Шарпи, ТО Спектры собственных значений больших коррелированных случайных матриц. (2016) Преподобный Э. 94(5-1):050101. DOI: 10.1103/PhysRevE.94.050101

+ развернуть аннотацию

Шарпи, ТО Как в Cortex достигается избирательность инвариантных признаков. (2016) Передние синаптические нейроны. 8:26. DOI: 10.3389/fnsyn.2016.00026

+ развернуть аннотацию

Разбор визуальной сцены на объекты имеет первостепенное значение для выживания. Тем не менее, как это осуществляется нервной системой, остается в значительной степени неизвестным, даже в сравнительно хорошо изученной зрительной системе. Особенно неясно, каким образом детальные периферийные сигнальные представления трансформируются в предметно-ориентированные представления, не зависящие от положения объекта и обеспечиваемые заключительными этапами визуальной обработки. В этой перспективе обсуждаются достижения в вычислительных алгоритмах для подбора крупномасштабных моделей, которые позволяют реконструировать промежуточные этапы визуальной обработки на основе нейронных ответов на естественные стимулы. В частности, теперь можно охарактеризовать, как различные типы позиционной инвариантности, такие как локальная (также известная как фазовая инвариантность) и более глобальная, чередуются с нелинейными операциями, чтобы обеспечить кодирование криволинейных контуров. Нейроны в зрительной области V4 среднего уровня проявляют избирательность к парам четно- и нечетно-симметричных профилей вдоль изогнутых контуров. Такое спаривание напоминает ответные свойства сложных клеток в первичной зрительной коре (V1) и предполагает специфические способы преобразования сигналов V1 в последующих зрительных областях коры. Эти примеры показывают, что крупномасштабные модели, адаптированные к нейронным реакциям на естественные стимулы, могут предоставить генеративные модели последовательных стадий сенсорной обработки.

Шарпи, ТО Внимательно изучите электросенсор. (2016) Элиф. 5. DOI: 10.7554/eLife.16209

+ развернуть аннотацию

Чжан, Ю., Шарпи, ТО Надежная модель прямой связи обонятельной системы. (2016) PLOS Вычислительная биология. 12(4):e1004850. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1004850

+ развернуть аннотацию

Большинство природных запахов имеют разреженный молекулярный состав. Это делает принципы сжатого восприятия потенциально актуальными для структуры обонятельного кода. Тем не менее, организация обонятельной системы в значительной степени с прямой связью не позволяет проводить реконструкцию с использованием стандартных алгоритмов сжатого восприятия. Чтобы решить эту проблему, недавняя теоретическая работа показала, что реконструкция сигнала может происходить в результате сходимости низкоразмерной динамической системы к одному из ее состояний аттрактора. Однако динамические аспекты оптимизации замедляли распознавание запахов, а также оказались восприимчивыми к шуму. Здесь мы описываем модель обонятельной системы с прямой связью, которая обеспечивает как сильное сжатие, так и быструю реконструкцию, которая также устойчива к шуму. Ключевой особенностью предлагаемой модели является специфическая взаимосвязь между тем, как запахи представлены на стадии клубочков, что соответствует компрессии, и связями клубочков с нейронами третьего порядка (нейронами в обонятельной коре позвоночных или клетками Кеньона в грибовидное тело насекомых), что в модели соответствует реконструкции. Мы показываем, что если эта специфическая взаимосвязь сохранится, реконструкция будет быстрой и устойчивой к шуму и, в частности, к ложной активации клубочков. Предсказанная скорость соединения клубочков с нейронами третьего порядка может быть проверена экспериментально.

Альжадефф Дж., Ренфрю Д., Веге М., Шарпи, ТО Низкоразмерная динамика структурированных случайных сетей. (2016) Преподобный Э. 93(2):022302. DOI: 10.1103/PhysRevE.93.022302

+ развернуть аннотацию

Используя обобщенную модель случайной рекуррентной нейронной сети и расширив наш недавно разработанный подход среднего поля [J. Aljadeff, M. Stern, and T. Sharpee, Phys. Преподобный Летт. 114, 088101 (2015)], мы изучаем взаимосвязь между структурой связности сети и ее низкоразмерной динамикой. Каждое соединение в сети представляет собой случайное число со средним значением 0 и дисперсией, которая зависит от пре- и постсинаптических нейронов через достаточно гладкую функцию g их идентичностей. Мы обнаруживаем, что эти сети претерпевают фазовый переход из безмолвного состояния в хаотическое в критической точке, которую мы получаем как функцию g. Выше критической точки, хотя уровни активации единиц хаотичны, их автокорреляционные функции ограничены низкоразмерным подпространством. Это обеспечивает прямую связь между структурой сети и некоторыми ее функциональными характеристиками. Мы обсуждаем примеры применения общих результатов в нейронауке, где мы получаем поддержку спектра матриц связности с гетерогенными и, возможно, коррелированными распределениями степеней, и в экологии, где мы изучаем стабильность каскадной модели для структуры пищевой сети.

Хинкли, Калифорния, Алейник, В.А., Галларда, Б.В., Хаяши, М., Хильде, К.Л., Дрисколл, С.П., Деккер, Д.Д., Такер, Х.О., Шарпи, ТО, Пфафф, С.Л. Спинальные локомоторные цепи развиваются с использованием иерархических правил, основанных на положении и идентичности мотонейронов. (2015) Neuron. 87(5):1008-21. DOI: 10.1016/j.neuron.2015.08.005

+ развернуть аннотацию

Координация многомышечных движений берет начало в схеме, которая регулирует паттерны возбуждения спинальных мотонейронов. Сенсорные нейроны полагаются на мышечно-топическую организацию моторных нейронов для установления упорядоченных связей, что побуждает нас исследовать, использует ли интраспинальная схема, которая координирует двигательную активность, положение клеток в качестве внутренней ссылки на проводку. Мы создали линию мыши GCaMP6f, специфичную для моторных нейронов, и использовали двухфотонную визуализацию для мониторинга активности поясничных моторных нейронов. Мы показываем, что центральная нейронная сеть генератора паттернов скоординировано управляет ритмическими всплесками мотонейронов, специфичных для столбцов, в разные фазы локомоторного цикла. Используя несколько генетических стратегий, чтобы нарушить идентичность подтипа и упорядоченное положение мотонейронов, мы обнаружили, что нейроны сохраняли свою ритмическую активность, но положение клеток было отделено от нормального фазового паттерна, лежащего в основе сгибания и разгибания. Эти находки указывают на иерархическую основу формирования двигательных цепей, которая опирается на все более строгое соответствие идентичности и положения нейронов.

Калхун, А.Дж., Тонг, А., Покала, Н., Фитцпатрик, Дж.А., Шарпи, ТО, Чаласани, СХ Нейронные механизмы для оценки изменчивости окружающей среды у Caenorhabditis elegans. (2015) Neuron. 86(2):428-41. DOI: 10.1016/j.neuron.2015.03.026

+ развернуть аннотацию

Способность оценивать изменчивость окружающей среды жизненно важна для принятия оптимальных поведенческих решений. Здесь мы показываем, что Caenorhabditis elegans оценивает изменчивость своей пищевой среды и соответствующим образом модифицирует свое будущее поведение. Мы выводим поведенческую модель, которая показывает критический период, в течение которого приобретается информация о пищевой среде, и предсказывает будущее поисковое поведение. Мы также идентифицировали пару высокопороговых сенсорных нейронов, которые кодируют вариабельность концентрации пищи, и нижестоящую дофамин-зависимую цепь, которая генерирует соответствующее поисковое поведение после удаления из пищи. Кроме того, мы показываем, что CREB требуется в подмножестве интернейронов и определяет временной масштаб, по которому интегрируется изменчивость. Интересно, что схема изменчивости является подмножеством более крупной схемы, управляющей поисковым поведением, показывая, что обучение напрямую изменяет то же самое управляющее поведение нейронов. Наше исследование показывает, как нейронная цепь расшифровывает изменчивость окружающей среды для принятия решений, соответствующих контексту.

Альжадефф Дж., Стерн М., Шарпи, Т. Переход к хаосу в случайных сетях с подключением к конкретному типу ячеек. (2015) Phys. Преподобный Летт. 114(8):088101. DOI: 10.1103/PhysRevLett.114.088101

+ развернуть аннотацию

Кастнер Д.Б., Баккус С.А., Шарпи, ТО Критическая и максимально информативная кодировка между нейронными популяциями в сетчатке. (2015) Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 112(8):2533-8. DOI: 10.1073/pnas.1418092112

+ развернуть аннотацию

Вычисления в мозгу включают несколько типов нейронов, но принципы организации совместной работы этих нейронов остаются неясными. Теория информации предложила объяснение того, как различные типы нейронов могут максимизировать передаваемую информацию, кодируя различные характеристики стимула. Однако недавние эксперименты показывают, что существуют отдельные типы нейронов, которые кодируют одну и ту же отфильтрованную версию стимула, но затем разные типы клеток сигнализируют о наличии этого признака стимула с разными порогами. Здесь мы показываем, что появление этих типов нейронов может быть количественно описано теорией переходов между различными фазами материи. Двумя ключевыми параметрами, которые контролируют разделение нейронов на подклассы, являются среднее значение и стандартное отклонение (SD) шума, влияющего на нейронные ответы. Средний шум по нейронной популяции играет роль температуры в классической теории фазовых переходов, тогда как стандартное отклонение эквивалентно давлению или магнитному полю в случае переходов жидкость-газ и магнитное поле соответственно. Наши результаты объясняют свойства двух недавно открытых типов Off ганглиозных клеток сетчатки саламандры, а также отсутствие нескольких типов On клеток. Кроме того, мы показываем, что при контрастах визуальных стимулов схемы сетчатки продолжали работать вблизи критической точки, чьи количественные характеристики соответствовали ожидаемым вблизи критической точки жидкость-газ и описывались моделью ближайшего соседа Изинга в трех измерениях. Работая вблизи критической точки, нейронные цепи могут максимизировать передачу информации в данной среде, сохраняя при этом способность быстро адаптироваться к новой среде.

Калхун, А.Дж., Чаласани, С.Х., Шарпи, ТО Максимально информативное кормление Caenorhabditis elegans. (2014) Элиф. 3. DOI: 10.7554/eLife.04220

+ развернуть аннотацию

Шарпи, ТО К функциональной классификации типов нейронов. (2014) Neuron. 83(6):1329-34. DOI: 10.1016/j.neuron.2014.08.040

+ развернуть аннотацию

Шарпи, ТО Функция определяет структуру в сложных нейронных сетях. (2014) Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 111(23):8327-8. DOI: 10.1073/pnas.1407198111

Шарпи, ТО, Калхун, А.Дж., Чаласани, С.Х. Информационная теория адаптации в нейронах, поведении и настроении. (2014) Текущее мнение в нейробиологии. 25:47-53. DOI: 10.1016/j.conb.2013.11.007

+ развернуть аннотацию

Моррис Р., Санчо-Мартинес И., Шарпи, ТО, Изписуа Бельмонте, JC Математические подходы к моделированию развития и перепрограммирования. (2014) Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 111(14):5076-82. DOI: 10.1073/pnas.1317150111

+ развернуть аннотацию

Индуцированные плюрипотентные стволовые клетки (ИПСК) создаются путем перепрограммирования соматических клеток путем сверхэкспрессии определенных факторов транскрипции, таких как первоначально описанные факторы Яманаки: Oct4, Sox2, Klf4 и c-Myc (OSKM). Здесь мы обсуждаем последние достижения в области перепрограммирования иПСК и представляем математические подходы, помогающие составить карту ландшафта между состояниями клеток во время перепрограммирования. Наша модель показывает, что экспрессия OSKM уменьшает и/или изменяет потенциальные барьеры между состояниями клеток и что эпигенетическое ремоделирование облегчает эти переходы. С практической точки зрения подходы к моделированию, изложенные здесь, позволяют нам предсказать время, необходимое для создания заданного количества колоний иПСК или количество перепрограммированных клеток, генерируемых в данный момент времени. Дополнительные исследования помогут уточнить стратегии моделирования, сделав их применимыми для изучения развития и стабильности раковых клеток или даже других процессов перепрограммирования, таких как преобразование клонов. В конечном счете, количественное понимание переходов состояний клеток может облегчить создание стратегий регенеративной медицины и улучшить внедрение технологий перепрограммирования в клинику.

Альядефф Дж., Сегев Р., Берри М.Дж., Шарпи, ТО Спайк вызывал ковариацию в сильно коррелированных гауссовских стимулах. (2013) PLOS Вычислительная биология. 9(9):e1003206. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1003206

+ развернуть аннотацию

Многие биологические системы выполняют вычисления на входных данных очень большой размерности. Определение соответствующих входных комбинаций для конкретного вычисления часто является ключом к пониманию его функции. Обычный способ найти соответствующие измерения входных данных — изучить разницу в дисперсии между распределением входных данных и распределением входных данных, связанных с определенными выходными данными. В системной нейробиологии соответствующий метод известен как ковариация, запускаемая спайком (STC). Этот метод оказался очень успешным в характеристике соответствующих входных параметров для нейронов в различных сенсорных системах. До сих пор в большинстве исследований использовался метод STC со слабо коррелированными гауссовыми входными данными. Однако также важно использовать этот метод с входными данными, которые имеют дальние корреляции, типичные для естественной сенсорной среды. В таких случаях ковариационная матрица стимула имеет одно (или несколько) выдающихся собственных значений, которые не могут быть легко уравнены из-за изменчивости выборки. Такие выдающиеся режимы мешают анализу статистической значимости потенциальных входных параметров, которые модулируют выходные сигналы нейронов. Во многих случаях эти моды затемняют важные размеры. Показано, что чувствительность метода СТК в режиме сильно коррелированных входов может быть улучшена на порядок и более. Это можно сделать, оценив значимость измерений в подпространстве, ортогональном выдающейся(ым) моде(ам). Анализируя ответы ганглиозных клеток сетчатки, обработанных [формулой: см. текст] гауссовым шумом, мы обнаруживаем, что учет выдающихся мод имеет решающее значение для восстановления соответствующих входных измерений для этих нейронов.

Шарпи, ТО Компьютерная идентификация рецептивных полей. (2013) Ежегодный обзор нейронауки. 36:103-20. DOI: 10.1146/annurev-neuro-062012-170253

+ развернуть аннотацию

Естественные стимулы вызывают сильные реакции нейронов на всех сенсорных путях, поэтому их использование дает уникальные возможности для понимания сенсорного кодирования. В этом обзоре описываются статистические методы, которые можно использовать для характеристики избирательности нейронных признаков, с акцентом на случай естественных стимулов. Во-первых, мы обсудим, как можно обобщить такие классические методы, как обратная корреляция/среднее, запускаемое пиком, и ковариация, запускаемая пиком, для использования с естественными стимулами для нахождения множественных релевантных характеристик стимула, влияющих на ответы данного нейрона. Во-вторых, обсуждаются способы охарактеризовать избирательность нейронных функций, предполагая, что нейронные ответы демонстрируют определенный тип инвариантности, такой как инвариантность положения для зрительных нейронов. Наконец, мы обсудим методы, которые не требуют предположения об инвариантности, а вместо этого позволяют определить тип инвариантности, анализируя взаимосвязь между множественными признаками стимула, влияющими на нейронные реакции.

Шарпи, ТО, Коу М., Рейнольдс Дж. Х. Компромисс между настройкой кривизны и неизменностью положения в области зрения V4. (2013) Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 110(28):11618-23. DOI: 10.1073/pnas.1217479110

+ развернуть аннотацию

Люди могут быстро распознавать множество объектов, несмотря на различия в их внешнем виде. Нейронные механизмы, которые наделяют сенсорные нейроны высокого уровня как избирательностью к сложным свойствам стимула, так и «толерантностью» или инвариантностью к сохраняющим идентичность преобразованиям, таким как пространственная трансляция, остаются плохо изученными. Предыдущие исследования показали, что и толерантность, и избирательность в отношении сочетаний признаков увеличиваются на последовательных стадиях вентрального зрительного потока, который обеспечивает визуальное распознавание. Было обнаружено, что в пределах данной области, такой как зрительная область V4 или нижневисочная кора, толерантность обратно пропорциональна разреженности нейронных ответов, что, в свою очередь, положительно коррелирует с избирательностью соединения. Однако прямую связь между толерантностью и избирательностью сочетаний установить было трудно, поскольку в различных исследованиях сообщается либо об обратной связи, либо об отсутствии значимой связи. Чтобы решить эту проблему, мы измерили ответы V4 на естественные сцены и, используя недавно разработанные статистические методы, мы оценили как соответствующие характеристики стимула, так и диапазон инвариантности трансляции для каждого нейрона. Сосредоточив анализ на настройке на кривизну, что является податливым примером избирательности соединения, мы обнаружили, что нейроны, которые были настроены на более изогнутые контуры, имели меньшие диапазоны инвариантности положения и производили более редкие ответы на естественные стимулы. Эти компромиссы обеспечивают эмпирическую поддержку недавних теорий о том, как визуальная система оценивает трехмерные формы по потокам теней и текстур, а также гипотезу мозаики визуального пространства для различных значений кривизны.

Кардал Дж., Фитцджеральд Дж. Д., Берри М. Дж., Шарпи, ТО Определение функциональных основ для многомерных нейронных вычислений. (2013) Нейронные вычисления. 25(7):1870-90. DOI: 10.1162/NECO_a_00465

+ развернуть аннотацию

Текущие методы уменьшения размерности могут идентифицировать соответствующие подпространства для нейронных вычислений, но не отдают предпочтение одному основанию над другим в соответствующем подпространстве. Поиск подходящей основы может упростить описание нелинейных вычислений по отношению к соответствующим переменным, упрощая объяснение лежащих в основе нейронных вычислений и выдвижение гипотез о нейронных схемах, приводящих к наблюдаемым реакциям. Часть проблемы заключается в том, что, хотя некоторые из методов уменьшения размерности могут идентифицировать многие из соответствующих измерений, обычно трудно отобразить или интерпретировать нелинейное преобразование в отношении более чем нескольких соответствующих измерений одновременно без некоторых упрощающих предположений. Хотя современные подходы позволяют создавать прогностические модели, основанные на многих релевантных измерениях одновременно, все еще остается необходимость связать такие прогностические модели с механистическими описаниями работы лежащих в их основе нейронных цепей. Здесь мы демонстрируем, что преобразование к базису в соответствующем подпространстве, где нейронные вычисления лучше всего описываются заданной нелинейной функцией, часто облегчает интерпретацию вычислений и их описание с небольшим количеством параметров. Мы называем соответствующий базис функциональным базисом и иллюстрируем полезность такого преобразования в контексте функций логического ИЛИ и логического И. Мы показываем, что, хотя методы уменьшения размерности, такие как ковариация, запускаемая всплеском, способны найти релевантное подпространство, они часто создают измерения, которые трудно интерпретировать и которые не соответствуют функциональной основе. Функциональные признаки могут быть найдены с использованием подхода максимального правдоподобия. Результаты проиллюстрированы с помощью смоделированных нейронов и записей ганглиозных клеток сетчатки. Результирующие функции однозначно определены и неортогональны, и они упрощают сопоставление вычислительных и механистических моделей друг с другом.

Нэнди, А.С., Шарпи, ТО, Рейнольдс, Дж. Х., Митчелл, Дж. Ф. Тонкая структура настройки формы в области V4. (2013) Neuron. 78(6):1102-15. DOI: 10.1016/j.neuron.2013.04.016

+ развернуть аннотацию

Предыдущие исследования показали, что нейроны области V4 участвуют в обработке форм средней сложности и чувствительны к искривлению. Эти исследования также предполагают, что нейроны, настроенные на кривизну, инвариантны к положению. Мы стремились изучить механизмы, которые наделяют нейроны V4 этими свойствами. В соответствии с предыдущими исследованиями мы обнаружили, что порядок ответов на наиболее и наименее предпочтительные стимулы сохранялся во всем рецептивном поле. Однако детальный анализ настройки формы показал неожиданный результат: нейроны V4, настроенные на сильно изогнутые формы, демонстрируют очень ограниченную трансляционную инвариантность. В мелком пространственном масштабе эти нейроны демонстрируют локальные вариации ориентации. Напротив, нейроны, предпочитающие прямые контуры, демонстрируют пространственно инвариантную настройку ориентации и однородные мелкомасштабные карты ориентации. Оба этих паттерна согласуются с простой моделью объединения ориентаций с настройкой на прямые или изогнутые формы, возникающие, соответственно, в результате объединения гомогенных или гетерогенных сигналов ориентации, унаследованных от ранних зрительных областей.

Сареми С., Сейновски Т.Дж., Шарпи, ТО Двойные фильтры являются независимыми компонентами небольших инвариантных к трансляции патчей изображения. (2013) Нейронные вычисления. 25(4):922-39. DOI: 10.1162/NECO_a_00418

+ развернуть аннотацию

Анализ естественных изображений с помощью анализа независимых компонентов (ICA) дает локализованные полосовые фильтры типа Габора, подобные рецептивным полям простых клеток в зрительной коре. Мы применили ICA к подмножеству патчей, называемых позиционно-центрированными патчами, выбранных для формирования инвариантного к трансляции представления небольших патчей. Полученные фильтры качественно отличались в двух отношениях. Одной из новых особенностей стало появление фильтров, которые мы называем фильтрами двойного Габора. В отличие от функций Габора, которые модулируются в одном направлении, фильтры двойного Габора модулируются синусоидально в двух ортогональных направлениях. Кроме того, фильтры были более расширены в пространстве и частоте по сравнению со стандартными фильтрами ICA и лучше соответствовали распределению в экспериментальных записях нейронов первичной зрительной коры. Кроме того, мы обнаружили двойную роль фильтров двойного Габора в качестве детекторов краев и текстур, которые могут иметь инженерное применение.

Жанна, Дж. М., Шарпи, ТО, Гентнер, TQ Ассоциативное обучение улучшает кодирование популяции, инвертируя паттерны межнейронной корреляции. (2013) Neuron. 78(2):352-63. DOI: 10.1016/j.neuron.2013.02.023

+ развернуть аннотацию

Зависимое от обучения корковое кодирование хорошо описано для одиночных нейронов. Но сенсорные сигналы, релевантные поведению, управляют скоординированной активностью миллионов корковых нейронов; неизвестно, производит ли обучение специфические для стимула изменения в кодах населения. Поскольку паттерн корреляции частоты возбуждения между нейронами — возникающее свойство нейронных популяций — может значительно влиять на точность кодирования, мы предполагаем, что он является целью для обучения. Используя процедуру ассоциативного обучения, мы манипулировали поведенческой значимостью естественных акустических сигналов и исследовали вызванную импульсную активность в слуховых нейронах коры певчих птиц. Мы показываем, что обучение вызывает специфические для стимула изменения в модели межнейронных корреляций, которые повышают способность нейронных популяций распознавать сигналы, важные для поведения. Это зависящее от обучения улучшение увеличивается с размером популяции. Результаты идентифицируют паттерн межнейронной корреляции в нейронных популяциях как цель обучения, которое может выборочно улучшать представление конкретных сенсорных сигналов.

Эйкенберг М., Ровекамп Р. Дж., Коух М., Шарпи, ТО Характеристика ответов трансляционно-инвариантных нейронов на естественные раздражители: максимально информативные инвариантные размеры. (2012) Нейронные вычисления. 24(9):2384-421. DOI: 10.1162/NECO_a_00330

+ развернуть аннотацию

Зрительная система человека способна распознавать сложные объекты, даже если их внешний вид резко меняется при различных условиях наблюдения. Особенно в высших областях коры сенсорные нейроны отражают такую функциональную способность в своей избирательности для сложных зрительных признаков и инвариантности к определенным преобразованиям объекта, таким как перевод изображения. Из-за сильной нелинейности, необходимой для достижения как селективности, так и инвариантности, характеристика и прогнозирование паттернов ответа этих нейронов представляет собой сложную вычислительную задачу. Связанная с этим проблема заключается в том, что такие нейроны плохо реагируют на случайные входные данные, такие как белый шум, и сильно реагируют только на стимулы со сложными корреляциями высокого порядка, такие как естественные стимулы. Здесь мы описываем новый двухэтапный метод оптимизации, который может характеризовать как избирательность формы, так и диапазон и грубость инвариантности положения от нейронных ответов на естественные стимулы. Одним из шагов в оптимизации является поиск шаблона как максимально информативного измерения с учетом предполагаемого пространственного положения, в котором ответ мог быть вызван в каждом изображении. Оценки местоположений, вызвавших ответ, обновляются на следующем шаге. При допущении монотонной зависимости между частотой стрельбы и проекциями стимула на шаблоне в данной позиции наиболее вероятным местом является то, которое имеет наибольшую проекцию на оценку шаблона. Алгоритм показывает быструю сходимость при оптимизации, а результаты оценивания надежны даже в режиме малых отношений сигнал/шум. Когда мы применяем алгоритм к ответам сложных клеток первичной зрительной коры (V1) на естественные фильмы, мы обнаруживаем, что ответы большинства клеток значительно лучше описываются трансляционно-инвариантными моделями, основанными на одном шаблоне, по сравнению с моделями, специфичными для позиции. с несколькими соответствующими функциями.

Атенсио, Калифорния, Шарпи, ТО, Шрайнер, CE Размерность рецептивного поля увеличивается от слухового среднего мозга к коре. (2012) Журнал нейрофизиологии. 107(10):2594-603. DOI: 10.1152/jn.01025.2011

+ развернуть аннотацию

Шарпи, ТО Адаптивные переключатели в цепях среднего мозга. (2012) Neuron. 73(1):6-7. DOI: 10.1016/j.neuron.2011.12.017

+ развернуть аннотацию

Фитцджеральд, Дж. Д., Ровекамп, Р. Дж., Синчич, Л. С., Шарпи, ТО Снижение размерности второго порядка с использованием моделей минимальной и максимальной взаимной информации. (2011) PLOS Вычислительная биология. 7(10):e1002249. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1002249

+ развернуть аннотацию

Обычные методы, используемые для характеристики избирательности многомерных нейронных признаков, такие как ковариация, запускаемая спайком (STC) или максимально информативные измерения (MID), ограничены гауссовскими стимулами или способны идентифицировать только небольшое количество признаков из-за проклятия размерности. Чтобы преодолеть эти проблемы, мы предлагаем два новых метода уменьшения размерности, которые используют модели минимальной и максимальной информации. Эти методы являются теоретико-информационными расширениями STC, которые можно использовать с негауссовскими распределениями стимулов для поиска соответствующих линейных подпространств произвольной размерности. Мы сравниваем эти новые методы с традиционными двумя способами: с биологически вдохновленными смоделированными нейронами, реагирующими на естественные изображения, и с записями клеток сетчатки и таламуса макаки, реагирующих на натуралистические изменяющиеся во времени стимулы. С негауссовскими стимулами методы минимальной и максимальной информации значительно превосходят STC во всех случаях, тогда как MID лучше всего работает в режиме низкоразмерных признаковых пространств.

Шарпи, ТО, Нагель, К.И., Доуп, А.Дж. Двумерная адаптация в слуховом отделе переднего мозга. (2011) Журнал нейрофизиологии. 106(4):1841-61. DOI: 10.1152/jn.00905.2010

+ развернуть аннотацию

Сенсорные нейроны обладают двумя универсальными свойствами: чувствительностью к множественным размерам стимула и адаптацией к статистике стимула. Как адаптация влияет на кодирование по первичным измерениям, хорошо охарактеризовано для большинства сенсорных путей, но менее ясно, влияет ли она на вторичные измерения и как. Мы изучили эти эффекты для нейронов в птичьем эквиваленте первичной слуховой коры, реагирующих на модулированные во времени звуки. Мы показали, что на скорость возбуждения одиночных нейронов в поле L влияли по крайней мере два компонента изменяющейся во времени логарифмической амплитуды звука. Когда общая амплитуда звука была низкой, нейронные реакции основывались на нелинейных комбинациях средней логарифмической амплитуды и скорости ее изменения (первая временная разность). При высокой средней амплитуде звука две соответствующие характеристики стимула становились первой и второй производными по времени от логарифмической амплитуды звука. Таким образом, поразительно систематическая связь между измерениями сохранялась при изменении интенсивности стимула, при этом одно из соответствующих измерений приближалось к разнице во времени другого измерения. В отличие от среднего стимула, увеличение дисперсии стимула не изменило соответствующие измерения, но выборочно увеличило вклад второго измерения в возбуждение нейронов, иллюстрируя новое адаптивное поведение, обеспечиваемое многомерным кодированием. Наконец, мы теоретически продемонстрировали, что включение разницы во времени в качестве дополнительных характеристик стимула, как это заметно в изученных здесь ответах одиночных нейронов, является полезной стратегией для кодирования естественных стимулов, потому что это может снизить необходимую частоту дискретизации при сохранении надежности. реконструкция стимула в коррелированный шум.

Шарпи, ТО, Атенсио, Калифорния, Шрайнер, CE Иерархические представления в слуховой коре. (2011) Текущее мнение в нейробиологии. 21(5):761-7. DOI: 10.1016/j.conb.2011.05.027

+ развернуть аннотацию

Роуэкэмп, Р.Дж., Шарпи, ТО Анализ многокомпонентных рецептивных полей от нейронных ответов на естественные раздражители. (2011) Сеть. 22(1-4):45-73. DOI: 10.3109/0954898X.2011.566303

+ развернуть аннотацию

Задача построения все более совершенных моделей нейронных реакций на естественные стимулы состоит в том, чтобы точно оценить множественные характеристики стимула, которые совместно могут влиять на вероятность нервных импульсов. Считается, что избирательность комбинаций признаков имеет решающее значение для достижения классических свойств нейронных ответов, таких как контрастная инвариантность. Совместный поиск этих множественных характеристик стимула затруднен, потому что оценка вероятности спайка как многомерной функции проекций стимула на релевантные параметры-кандидаты подвержена проклятию размерности. Привлекательной альтернативой является последовательный поиск релевантных измерений, как в регрессии преследования проекции. Здесь мы демонстрируем, используя аналитические аргументы и моделирование ячеек модели, что различные типы стратегий последовательного поиска демонстрируют систематические отклонения при использовании с естественными стимулами. Моделирование показывает, что с помощью существующих алгоритмов возможна совместная оптимизация до трех измерений. Применительно к реакциям нейронов V1 на естественные сцены модели, основанные на трех совместно оптимизированных измерениях, в большинстве случаев имели лучшую прогностическую силу по сравнению с измерениями, оптимизированными последовательно, при этом различные последовательные методы давали сопоставимые результаты. Таким образом, хотя проклятие размерности остается, по крайней мере несколько соответствующих измерений можно оценить путем совместной максимизации информации.

Фицджеральд, Д.Д., Синчич, Л.С., Шарпи, ТО Минимальные модели многомерных вычислений. (2011) PLOS Вычислительная биология. 7(3):e1001111. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1001111

+ развернуть аннотацию

Многомерные вычисления, выполняемые многими биологическими системами, часто характеризуются ограниченной информацией о корреляциях между входными и выходными данными. Учитывая это ограничение, наш подход заключается в построении максимальной шумовой энтропийной функции отклика системы, что приводит к замкнутой и минимально смещенной модели, согласующейся с заданным набором ограничений на входные/выходные моменты; результат эквивалентен условным моделям случайных полей из машинного обучения. Для систем с бинарными выходами, таких как нейроны, кодирующие сенсорные стимулы, модели максимальной энтропии шума представляют собой логистические функции, аргументы которых зависят от ограничений. Ограничение на средний выходной сигнал превращает бинарные модели максимальной энтропии шума в модели минимальной взаимной информации, позволяя вычислять информационное содержание ограничений и теоретико-информационную характеристику вычислений системы. Мы используем этот подход для анализа нелинейных функций ввода/вывода в сетчатке и таламусе макаки; хотя ранее было показано, что эти системы реагируют на два входных измерения, функциональная форма функции отклика в этом сокращенном пространстве не была однозначно идентифицирована. Модель второго порядка, основанная на логистической функции, оказывается необходимой и достаточной для точного описания нейронных ответов на натуралистические стимулы, учитывающей в среднем 93% взаимной информации с небольшим количеством параметров. Таким образом, несмотря на то, что стимул сильно отличается от гауссовского, подавляющее большинство информации в ответах нейронов связано с корреляциями первого и второго порядка. Наши результаты предлагают принципиальный и беспристрастный способ моделирования многомерных вычислений и определения статистики входных данных, которые кодируются в выходных данных.

Жанна, Дж. М., Томпсон, Дж. В., Шарпи, ТО, Гентнер, TQ Возникновение усвоенных категориальных представлений в слуховом контуре переднего мозга. (2011) Журнал неврологии. 31(7):2595-606. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.3930-10.2011

+ развернуть аннотацию

Считается, что многие виды выученного поведения требуют активности нейронов высокого уровня, которые представляют категории сложных сигналов, таких как знакомые лица или звуки родной речи. Как эти сложные нейронные реакции, зависящие от опыта, возникают в схемах мозга, не совсем понятно. Каудомедиальный мезопаллий (CMM), вторичная слуховая область в мозгу певчих птиц, содержит нейроны, которые реагируют на определенные комбинации компонентов песни и преимущественно реагируют на песни, которые птицы научились распознавать. Здесь мы исследуем трансформацию этих усвоенных ответов в более широкой цепи переднего мозга, которая включает каудолатеральный мезопаллий (CLM), слуховую область, которая обеспечивает входные данные для CMM. Мы зафиксировали внеклеточную единичную активность в CLM и CMM у европейских скворцов, обученных распознавать наборы конспецифических песен, и сравнили множественные кодирующие свойства нейронов между этими областями. Мы обнаружили, что ответы нейронов CMM более избирательны в отношении компонентов песни, передают больше информации о компонентах песни и более изменчивы в отношении повторяющихся компонентов, чем ответы нейронов CLM. В то время как обучение улучшает нейронное кодирование компонентов песни в обеих областях, нейроны CMM кодируют больше информации о выученных категориях, связанных с песнями, чем нейроны CLM. В совокупности эти данные свидетельствуют о том, что CLM и CMM являются частью функциональной сенсорной иерархии, которая модифицируется путем обучения получению репрезентаций естественных голосовых сигналов, которые становятся все более информативными в отношении поведения.

Имаидзуми, К., Прибе, Нью-Джерси, Шарпи, ТО, Ченг, SW, Шрайнер, CE Кодирование временной информации по времени, скорости и месту в слуховой коре кошек. (2010) PLOS One. 5(7):e11531. DOI: 10.1371/journal.pone.0011531

+ развернуть аннотацию

Центральной целью слуховой нейробиологии является понимание нейронного кодирования видовой коммуникации и звуков человеческой речи. Низкочастотные повторяющиеся звуки являются элементарными характеристиками звуков общения, и основные слуховые области коры участвуют в обработке этих элементов, несущих информацию. Повторяющиеся звуки могут быть закодированы, по крайней мере, тремя свойствами нейронного ответа: 1) точностью фиксации времени спайка, 2) средней частотой срабатывания и 3) интервалом между спайками (ISI). Чтобы определить, насколько хорошо эти аспекты ответа улавливают информацию о стимуле с частотой повторения, мы измерили локальные групповые ответы корковых нейронов в переднем слуховом поле кошки (AAF) на последовательности щелчков и рассчитали их взаимную информацию на основе этих различных кодов. ISI многоэлементных ответов несли значительно более высокую информацию о низкой частоте повторения, чем точность синхронизации всплесков или частота стрельбы. Сочетание скорострельности и кодов ISI было синергетическим и позволяло получить немного больше информации о повторениях. Анализ пространственного распределения показал различные свойства локальной кластеризации для каждой схемы кодирования информации о повторении, указывающей на код места. Различия в акцентах на локальную обработку и распределение кодов с разной частотой повторения в AAF могут привести к возникновению параллельных потоков прямой обработки, которые по-разному вносят вклад в анализ звука более высокого порядка.

Галларда, БВ, Шарпи, ТО, Пфафф, С.Л., Алейник, Вашингтон Определение шаблонов ритмичных локомоторных всплесков с использованием непрерывного вейвлет-преобразования. (2010) Энн. NY Acad. Научно. 1198:133-9. DOI: 10.1111/j.1749-6632.2010.05437.x

+ развернуть аннотацию

Мы рассматриваем объективный и автоматизированный метод анализа данных электрофизиологии опорно-двигательного аппарата с повышенной скоростью и точностью. Управление организацией центрального генератора паттернов (CPG) с помощью генетики мышей стало важным шагом вперед в изучении этой схемы. Более качественные количественные измерения локомоторных данных еще больше улучшат наше понимание развития и функционирования CPG. Современные методы анализа направлены на измерение периода локомоторного цикла, ритмичности, лево-правой и сгибательно-разгибательной фазы; однако эти методы не были оптимизированы для обнаружения или количественной оценки тонких изменений двигательной активности. Поскольку многочисленные эксперименты показывают, что развитие CPG является надежным и что схема способна достигать организованного поведения несколькими способами, мы стремились найти более объективный и чувствительный метод для количественной оценки двигательной активности. Недавно непрерывное вейвлет-преобразование (CWT) было применено к записям вентральных корешков спинного мозга с многообещающими результатами. CWT обеспечивает лучшее разрешение периода цикла, фазы и ритмичности и доказывает, что является превосходным методом для оценки тонких изменений в локомоции из-за генетических нарушений лежащих в основе цепей.

Атенсио, Калифорния, Шарпи, ТО, Шрайнер, CE Иерархические вычисления в канонической слуховой цепи коры. (2009) Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 106(51):21894-9. DOI: 10.1073/pnas.0908383106

+ развернуть аннотацию

Анатомия сенсорной коры определила каноническую микросхему, лежащую в основе вычислений между слоями и внутри них. Эта схема прямой связи последовательно обрабатывает информацию от гранулярного к надгранулярному и к инфрагранулярному уровням. Как этот субстрат коррелирует с иерархией обработки слуховой коры, неясно. Мы записывали одновременно со всех слоев первичной слуховой коры (AI) кошек и оценивали спектрально-временные рецептивные поля (STRF) и связанные с ними нелинейности. Усредненные STRF, запускаемые импульсами, показали, что временная точность, спектрально-временная разделимость и селективность признаков варьируются в зависимости от слоя в соответствии с иерархической моделью обработки. STRF из анализа максимально информативных измерений (MID) подтвердили иерархическую обработку. Из двух кооперативных MID, идентифицированных для каждого нейрона, первый содержал большую часть информации о стимуле в зернистых слоях. Вклады второго МИД и нелинейная кооперативность увеличивались в супрагранулярных и инфрагранулярных слоях. Микросхема ИИ обеспечивает действительный шаблон для трех независимых иерархических принципов вычислений. Увеличение сложности обработки, кооперативность STRF и нелинейность коррелируют с синаптическим расстоянием от зернистых слоев.

Фицджеральд, JD, Шарпи, ТО Максимально информативные парные взаимодействия в сетях. (2009) Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys. 80(3 часть 1):031914. DOI: 10.1103/PhysRevE.80.031914

+ развернуть аннотацию

Недавно было показано, что несколько типов биологических сетей точно описываются моделью максимальной энтропии с парными взаимодействиями, также известной как модель Изинга. Здесь мы представляем подход к поиску оптимальных отображений между входными сигналами и состояниями сети, которые позволяют сети передавать максимальную информацию о входных сигналах, полученных из заданного распределения. Это отображение также дает набор линейных уравнений для расчета оптимальных констант связи модели Изинга, а также геометрических свойств, которые указывают на применимость парной модели Изинга. Мы показываем, что оптимальные парные взаимодействия в среднем равны нулю для гауссовских и равномерно распределенных входных данных, тогда как они отличны от нуля для входных данных, приближенных к тем, которые используются в естественных условиях. Прогнозируется, что эти ненулевые сетевые взаимодействия будут усиливаться по мере увеличения шума в функциях отклика каждого сетевого узла. Этот подход также предлагает способы того, как взаимодействие с неизмеряемыми частями сети может быть выведено из параметров функций отклика для измеряемых узлов сети.

Лю, YS, Стивенс, CF, Шарпи, ТО Предсказуемые нарушения в рецептивных полях сетчатки. (2009) Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 106(38):16499-504. DOI: 10.1073/pnas.0908926106

+ развернуть аннотацию

Понимание того, как нервная система обеспечивает надежную работу с использованием ненадежных компонентов, важно для многих дисциплин науки и техники, отчасти потому, что это может предложить способы снижения энергетических затрат на вычисления. При зрении ганглиозные клетки сетчатки делят зрительное пространство на примерно круглые области, называемые рецептивными полями (RF). Средние формы RF таковы, что они обеспечили бы максимальное пространственное разрешение, если бы они были центрированы на идеальной решетке. Однако отдельные формы имеют мелкомасштабные неровности. Здесь мы обнаруживаем, что нерегулярные RF-формы увеличивают пространственное разрешение при наличии неровностей решетки примерно с 60% до примерно 92% от возможного для идеальной решетки. Оптимизация границ RF вокруг их фиксированных центральных положений воспроизводила экспериментальные наблюдения нейрон за нейроном. Наши результаты показывают, что неровности решетки определяют форму RF сетчатки и что подобные алгоритмы могут улучшить производительность протезирования сетчатки, когда на их границе с нервной тканью возникают существенные неровности.

Синчич Л.С., Хортон Д.С., Шарпи, ТО Сохранение информации в нейронной передаче. (2009) Журнал неврологии. 29(19):6207-16. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.3701-08.2009

+ развернуть аннотацию

В большинстве нейронных путей цепочки спайков, передаваемые от одного нейрона к другому, изменяются. При этом нейроны могут либо достичь более эффективного представления стимула, либо извлечь какой-либо биологически важный параметр стимула, либо добиться успеха в обоих случаях. Мы записали входные данные от отдельных ганглиозных клеток сетчатки и выходные сигналы от связанных нейронов латерального коленчатого тела у макаки, чтобы изучить, как зрительные сигналы передаются от сетчатки к коре. Мы обнаружили, что коленчатые нейроны перекодировали несколько временных характеристик стимула, чтобы получить выходные импульсы, которые несли больше информации о стимулах, чем было доступно в каждом входном импульсе. Преобразование кодирования некоторых релейных нейронов происходило без снижения скорости передачи информации, несмотря на то, что частота импульсов на выходе в среднем составляла половину частоты импульсов на входе. Эта сохранность передаваемой информации была достигнута за счет краткосрочного суммирования входных сигналов, которые требуются нейронам коленчатого тела для спайка. Уменьшенная модель зрительных реакций сетчатки и коленчатого тела, основанная на двух характеристиках стимула и связанных с ними нелинейностях, могла бы объяснить >85% всей информации, доступной в последовательности спайков, и сохраненную передачу информации. Эти результаты применимы к нейронам, работающим с одним изменяющимся во времени входом, предполагая, что синаптическая временная интеграция может изменить свойства временного рецептивного поля, чтобы создать более эффективное представление визуальных сигналов в таламусе, чем в сетчатке.

Шарпи, ТО, Виктор, JD Контекстная модуляция рецептивных полей V1 зависит от их пространственной симметрии. (2009) Журнал вычислительной неврологии. 26(2):203-18. DOI: 10.1007/s10827-008-0107-5

+ развернуть аннотацию

Кажущиеся характеристики рецептивного поля сенсорных нейронов зависят от статистики ансамбля стимулов — нелинейное явление, часто называемое контекстуальной модуляцией. Поскольку зрительные рецептивные поля коры, определяемые по простым стимулам, обычно не предсказывают реакции на сложные стимулы, понимание контекстуальной модуляции имеет решающее значение для понимания реакций на естественные сцены. Чтобы проанализировать контекстуальную модуляцию, мы рассмотрели, как различаются кажущиеся рецептивные поля для двух ансамблей стимулов, которые совпадают по статистике первого и второго порядка, но различаются по своему характерному содержанию: один ансамбль обогащен удлиненными контурами. Чтобы определить систематические тенденции в нейронной популяции, мы использовали метод многомерного масштабирования, преобразование Прокруста. Мы обнаружили, что контекстуальная модуляция компонентов рецептивного поля увеличивается с их пространственной протяженностью. Что еще более удивительно, мы также обнаружили, что нечетно-симметричные компоненты изменяются систематически, а четно-симметричные компоненты - нет. Эта зависимость симметрии предполагает, что контекстуальная модуляция управляется ориентированными диадами включения/выключения, т. е. модуляцией силы интракортикально генерируемых сигналов.

Кох, М., Шарпи, ТО Оценка линейно-нелинейных моделей с использованием расходимостей Реньи. (2009) Сеть. 20(2):49-68. DOI: 10.1080/09548980902950891

+ развернуть аннотацию

В данной статье сравнивается семейство методов для характеристики избирательности нейронных признаков с использованием естественных стимулов в рамках линейно-нелинейной модели. В этой модели вероятность выброса зависит нелинейным образом от небольшого числа измерений стимула. Соответствующие размеры стимула могут быть найдены путем оптимизации дивергенции Реньи, которая количественно определяет изменение в распределении стимула, связанное с появлением одиночных спайков. Как правило, хорошие реконструкции могут быть получены на основе оптимизации дивергенции Реньи любого порядка, даже в пределе небольшого числа спайков. Однако наименьшая ошибка получается при оптимизации расходимости Реньи 1-го порядка. Этот тип оптимизации эквивалентен максимизации информации и, как показано, насыщает границу Крамера-Рао, описывающую наименьшую ошибку, допустимую для любого беспристрастного метода. Мы также обсудим условия, при которых максимизация информации обеспечивает удобный способ выполнения оценки максимального правдоподобия линейно-нелинейных моделей на основе нейронных данных.

Атенсио, Калифорния, Шарпи, ТО, Шрайнер, CE Кооперативные нелинейности в нейронах слуховой коры. (2008) Neuron. 58(6):956-66. DOI: 10.1016/j.neuron.2008.04.026

+ развернуть аннотацию

Рецептивные поля коры представляют сигнальные предпочтения сенсорных нейронов. Считается, что рецептивные поля обеспечивают представление сенсорного опыта, из которого кора головного мозга может делать интерпретации. Хотя важно определить рецептивное поле нейрона, остается неясным, какие особенности акустической среды конкретно представлены нейронами в первичной слуховой коре (AI). Мы охарактеризовали спектрально-временные рецептивные поля ИИ кошек (STRF), найдя как среднее значение, запускаемое спайком (STA), так и размеры стимула, которые максимизировали взаимную информацию между ответом и стимулом. Мы получили нелинейность, связывающую спайки с проекцией стимула на два максимально информативных измерения (MID). STA сильно коррелировал с первым MID. Как правило, нелинейность первого МИР была асимметричной и часто монотонной по форме, тогда как нелинейность второго МИР была симметричной и немонотонной. Совместная нелинейность для обоих MID показала, что большинство первого и второго MID были синергетическими и, следовательно, должны рассматриваться совместно. Разница между нелинейностями предполагает различную возможную роль средних частот в слуховой обработке.

Шарпи, ТО, Миллер К.Д., Страйкер М.П. О важности статической нелинейности при оценке пространственно-временных нейронных фильтров с естественными стимулами. (2008) Журнал нейрофизиологии. 99(5):2496-509. DOI: 10.1152/jn.01397.2007

+ развернуть аннотацию

Понимание нейронных реакций на естественные раздражители становится все более важной частью описания нейронного кодирования. Нейронные ответы обычно характеризуются линейно-нелинейной (LN) моделью, в которой выходные данные линейного фильтра, примененного к стимулу, преобразуются статической нелинейностью для определения нейронного ответа. Для оценки линейного фильтра в модели LN в исследованиях ответов на естественные стимулы обычно используются методы, несмещенные только для линейной модели (в которой нет статической нелинейности): средние значения, запускаемые пиком, с поправкой на спектр мощности стимула, с или без регуляризации. Хотя эти методы хорошо работают для искусственных стимулов, таких как гауссовский белый шум, здесь мы показываем, что они намного хуже оценивают нейронные фильтры моделей LN по ответам на естественные стимулы. Мы изучали простые клетки в первичной зрительной коре кошек. Мы показываем, что фильтры, рассчитанные путем прямого учета нелинейности, имеют лучшую прогностическую способность и меньше зависят от стимула, чем фильтры, рассчитанные по линейной модели. С шумовыми стимулами фильтры, рассчитанные с использованием линейной модели и модели LN, были похожи, как и предсказывалось теоретически. Для естественных раздражителей фильтры двух моделей могут сильно различаться. Шумовые фильтры и фильтры естественных стимулов значительно различались по пространственным свойствам, но эти различия были преувеличены, когда фильтры рассчитывались с использованием линейной, а не LN-модели. Хотя регуляризация фильтров, рассчитанных по линейной модели, улучшила их предсказательную силу, она также привела к систематическим искажениям их пространственно-частотных профилей, особенно на низких пространственных и временных частотах.

Клиффорд, CW, Вебстер, М.А., Стэнли, ГБ, Стокер, А.А., Кон, А., Шарпи, ТО, Шварц, О. Зрительная адаптация: нейронные, психологические и вычислительные аспекты. (2007) Исследования зрения. 47(25):3125-31. DOI: 10.1016/j.visres.2007.08.023

+ развернуть аннотацию

Шарпи, ТО Сравнение стратегий максимизации информации и дисперсии для характеристики избирательности нейронных признаков. (2007) Stat Med. 26(21):4009-31. DOI: 10.1002/sim.2931

+ развернуть аннотацию

В этой статье сравниваются несколько статистических методов анализа избирательности нейронных признаков с естественными стимулами. Несмотря на негауссовский характер корреляций в естественных стимулах, несколько релевантных измерений стимула можно найти путем максимизации либо информации, либо, как показано здесь, дисперсии. В случае информации релевантность каждого измерения количественно определяется расхождением Кульбака-Лейблера между полным распределением входных вероятностей и распределением входных данных, связанных с положительными нейронными реакциями, оба проецируются на это измерение. Мы демонстрируем, что сопоставление по методу наименьших квадратов нелинейного прогноза, основанного на нескольких измерениях, относящихся к зарегистрированным сериям спайков, дает схему оптимизации, аналогичную максимизации информации. Соответствующие измерения определяются как те, которые отражают наибольшую вариативность нейронной реакции. Дисперсия по размеру стимула определяется расхождением Реньи 2-го порядка вместо расхождения Кульбака-Лейблера, используемого для максимизации информации. Показано, что статистические ошибки, ожидаемые для двух схем, аналогичны как аналитическим, так и численным расчетам. Однако в асимптотическом пределе большого количества спайков максимизация информации приводит к меньшим ошибкам, чем оптимизация дисперсии. Численное моделирование для модельных ячеек с различными уровнями шума показывает, что эта тенденция сохраняется и, возможно, усиливается при уменьшении количества пиков. Это делает проблему поиска релевантных измерений одним из примеров, когда теоретико-информационные подходы не более ограничены данными, чем меры, основанные на дисперсии. Дисперсия и оптимизация информации также превосходят методы, основанные на среднем значении, запускаемом спайком, для всех количеств спайков и уровней нейронного шума.

Шарпи, Т., Бялек, В. Нейронные границы решений для максимальной передачи информации. (2007) PLOS One. 2(7):e646. DOI: 10.1371/journal.pone.0000646

+ развернуть аннотацию

Шарпи, ТО, Сугихара Х., Курганский А.В., Ребрик С.П., Страйкер М.П., Миллер К.Д. Адаптивная фильтрация усиливает передачу информации в зрительной коре. (2006) Природа. 439 (7079): 936-42. DOI: 10.1038/nature04519

+ развернуть аннотацию

Сенсорная нейробиология стремится понять, как мозг кодирует естественную среду. Однако нейронное кодирование в основном изучалось с использованием упрощенных стимулов. Чтобы оценить, зависит ли стратегия кодирования мозга от ансамбля стимулов, мы применяем новый теоретико-информационный метод, который позволяет объективно вычислять нейронные фильтры (рецептивные поля) из ответов на естественные сцены или другие сложные сигналы с сильными многоточечными корреляциями. В первичной зрительной коре кошек мы сравниваем реакции на естественные входные сигналы с ответами на шумовые входы, соответствующие яркости и контрасту. Мы обнаружили, что нейронные фильтры адаптивно изменяются вместе с входным ансамблем, чтобы увеличить информацию, которую несет нейронный ответ об отфильтрованном стимуле. Адаптация влияет на пространственно-частотный состав фильтра, повышая чувствительность к недопредставленным частотам в соответствии с аргументами оптимального кодирования. Адаптация происходит от 40 секунд до многих минут, дольше, чем большинство форм адаптации, о которых сообщалось ранее.

Виктор Д.Д., Мехлер Ф., Репуччи М.А., Пурпура К.П., Шарпи, Т. Ответы нейронов V1 на двумерные функции отшельника. (2006) Журнал нейрофизиологии. 95(1):379-400. DOI: 10.1152/jn.00498.2005

+ развернуть аннотацию

Нейроны в первичной зрительной коре широко считаются ориентированными фильтрами или детекторами энергии, которые выполняют анализ одномерных признаков. Обычно считается, что основными отклонениями от этой картины являются регуляторы усиления и модулирующие влияния. Здесь мы исследуем свойства рецептивного поля (RF) одиночных нейронов с локализованными двумерными стимулами, двумерными функциями Эрмита (TDH). TDH могут быть сгруппированы в отдельные полные ортонормированные базы, которые совпадают по контрастной энергии, пространственной протяженности и содержанию пространственной частоты, но различаются по двумерной форме и, таким образом, могут использоваться для исследования пространственно специфичных нелинейностей. Здесь мы используем два таких основания: декартовы TDH, которые напоминают виньетированные решетки и шахматные доски, и полярные TDH, которые напоминают виньетированные кольца и мишени для дротиков. Из 63 изолированных единиц 51 реагировала на стимулы ТДГ. В 37/51 единицах мы обнаружили значительные различия в общей величине ответа (21/51) или видимой форме RF (28/51), которые зависели от того, какой базисный набор использовался. Из-за свойств стимулов TDH эти результаты несовместимы с простой нелинейностью прямой связи и со многими вариантами энергетических моделей. Скорее, они подразумевают наличие нелинейностей, не являющихся локальными ни в пространстве, ни в пространственной частоте. Единицы, показывающие эти различия, присутствовали в одинаковой степени у кошек и обезьян, в простых и сложных клетках, а также в супрагранулярных, инфрагранулярных и зернистых слоях. Таким образом, мы находим широко распространенный нейрофизиологический субстрат для двумерного пространственного анализа на самых ранних стадиях корковой обработки. Более того, популяционный паттерн настройки на функции TDH предполагает, что нейроны V1 беспристрастно выбирают не только ориентации, но и большее пространство двумерной формы.

Шарпи, Т., Сугихара Х., Курганский А.В., Ребрик С., Страйкер М.П., Миллер К.Д. Зондирование характеризуется избирательностью нейронов первичной зрительной коры к естественным раздражителям. (2004) Proc SPIE Int Soc Opt Eng.(5467): 212-222

+ развернуть аннотацию

Один из способов охарактеризовать избирательность нейронных функций — смоделировать вероятность ответа как нелинейную функцию выходных данных набора линейных фильтров, применяемых к входящим сигналам. Традиционно эти линейные фильтры измеряются путем исследования нейронов коррелированными ансамблями гауссовых шумов и вычисления корреляционных функций между входящими сигналами и ответами нейронов. Также важно получить эти фильтры в ответ на естественные стимулы, которые, как было показано, имеют строго негауссовские пространственно-временные корреляции. Недавно был предложен теоретико-информационный метод реконструкции нейронных фильтров с использованием естественных стимулов, в котором ищутся фильтры, свертка которых с ансамблем стимулов составляет максимально возможную часть общей информации, содержащейся в последовательности нейронных ответов. Здесь мы впервые демонстрируем этот метод на реальных нейронных данных и сравниваем ответы нейронов в первичной зрительной коре кошек, управляемые естественными стимулами, шумовыми ансамблями и движущимися решетками. Мы показываем, что теоретико-информационный метод обеспечивает такое же качество восстановления фильтра для естественных раздражителей, как и хорошо зарекомендовавшие себя методы белого шума. Основные параметры нейронных фильтров, полученных из шумовых ансамблей и природных раздражителей, а также из движущихся решеток, согласуются друг с другом. Установлено, что применение метода обратной корреляции к ансамблям естественных стимулов приводит к значительным искажениям в фильтрах для большинства исследованных клеток с ненулевым фильтром обратной корреляции.

Шарпи, Т., Руст, Северная Каролина, Биалек, В. Анализ нейронных реакций на естественные сигналы: максимально информативные измерения. (2004) Нейронные вычисления. 16(2):223-50. DOI: 10.1162/089976604322742010

+ развернуть аннотацию

Мы предлагаем метод, который позволяет проводить строгий статистический анализ нейронных ответов на естественные стимулы, которые не являются гауссовыми и демонстрируют сильные корреляции. Мы имеем в виду модель, в которой нейроны избирательны к небольшому числу размерностей стимула вне многомерного пространства стимулов, но внутри этого подпространства ответы могут быть сколь угодно нелинейными. Существующие методы анализа основаны на корреляционных функциях между стимулами и ответами, но эти методы гарантированно работают только в случае гауссовых ансамблей стимулов. В качестве альтернативы корреляционным функциям мы максимизируем взаимную информацию между нейронными ответами и проекциями стимула на низкоразмерные подпространства. Процедуру можно выполнять итеративно, увеличивая размерность этого подпространства. Те измерения, которые позволяют восстановить всю информацию между спайками и полными непроецированными стимулами, описывают соответствующее подпространство. Если размерность соответствующего подпространства действительно мала, становится возможным отобразить входную-выходную функцию нейрона даже в условиях полностью естественного стимула. Эти идеи иллюстрируются моделированием зрительных и слуховых нейронов, реагирующих на естественные сцены и звуки соответственно.

Дыкман, Мичиган, Шарпи, Т., Платцман, PM Усиление туннелирования из коррелированной двумерной электронной системы за счет многоэлектронной отдачи мессбауэровского типа в магнитном поле. (2001) Phys. Преподобный Летт. 86(11):2408-11. DOI: 10.1103/PhysRevLett.86.2408

+ развернуть аннотацию

Барабаш-Шарпи, Т., Дыкман М.И., Платцман П.М. Туннелирование поперек магнитного поля и его возникновение в коррелированных двумерных электронных системах. (2000) Phys. Преподобный Летт. 84(10):2227-30. DOI: 10.1103/PhysRevLett.84.2227

+ развернуть аннотацию

Татьяна Шарпи, к.б.н.

Институт биологических исследований Солка - Публикации

все публикации

Поддержите исследования Солка

Образование

Принадлежность

Награды и награды

Профиль

Особенности

Вебсайт

Контакты