Det senaste arbetet har visat att funktionell konnektivitet mellan kortikala neuroner är mycket varierad, med en liten andel av neuroner som har många fler anslutningar än andra. Den senaste tidens teoretiska utveckling gör det också möjligt att kvantifiera hur neuroner modifierar information från de anslutningar de får. Därför är det nu möjligt att undersöka hur informationsmodifiering, eller beräkning, beror på antalet anslutningar en neuron får (i-grad) eller skickar ut (ut-grad). För att göra detta, vi spelade in den samtidiga spikning aktivitet av hundratals neuroner i cortico-hippocampal skiva kulturer med hjälp av en högdensitet 512-electrode array. Denna kombination av preparation och inspelningsmetod gav upphov till ett stort antal neuroner registrerade vid temporal- och rumsliga upplösningar som för närvarande inte är tillgängliga i något in vivo-registreringssystem. Vi använde överföringsentropi (en väletablerad metod för att upptäcka linjära och icke-linjära interaktioner i tidsserier) och partiell information sönderdelning (ett kraftfullt, nyligen utvecklat verktyg för dissekering av multivariat informationsbearbetning till distinkta delar) för att kvantifiera beräkning mellan neuroner där informationsflöden konvergerade. Vi fann att beräkningar inte förekom lika i alla neuroner i hela nätverken. Förvånansvärt nog tenderade neuroner som räknade ut stora mängder information att få kontakter från höggradiga neuroner. Men graden av en neuron var inte relaterad till den mängd information den beräknade. För att få insikt i dessa resultat utvecklade vi en enkel feedforward nätverksmodell. Vi fann att en gradmodifierad hebbian kabelregel bäst reproducerade mönstret av beräkning och grad korrelation resultat sett i verkliga data. Intressant nog maximerade denna regel också signalutbredningen i närvaro av nätverksomfattande korrelationer, vilket tyder på en mekanism genom vilken cortex kunde hantera gemensamma slumpmässiga bakgrundsinmatning. Dessa är de första resultaten som visar att i vilken utsträckning en neuron ändrar inkommande informationsströmmar beror på dess topologiska läge i det omgivande funktionella nätverket. Finansiering: Denna forskning stöddes av National Science Foundation (http://www.nsf.gov) bidrag 090813 (JMB), 1058291 (JMB), IIS-0904413 (AML), CNS-0521433 (Indiena University computing resources), och CNS-0723054 (Indiena University computing resources). Dessutom, genom att använda dataresurser vid Indiana University, denna forskning stöddes delvis av Lilly Endowment, Inc., genom sitt stöd för Indiana University Pervasive Vi spelade in den elektriska aktiviteten hos hundratals neuroner samtidigt i hjärnvävnad från möss och vi analyserade dessa signaler med hjälp av toppmoderna verktyg från informationsteori. Dessa verktyg gjorde det möjligt för oss att fastställa vilka neuroner som överförde information till andra neuroner och att karakterisera de beräkningar som utförs av neuroner med hjälp av de ingångar de fick från två eller flera andra neuroner. Vi fann att beräkningar inte förekom lika i alla neuroner i hela nätverken. Förvånansvärt nog tenderade neuroner som beräknade stora mängder information att vara mottagare av information från neuroner med ett stort antal utgående anslutningar. Det är intressant att lägga märke till att antalet inkommande anslutningar till en neuron inte var relaterat till den mängd information som neuron beräknar. För att bättre förstå dessa resultat byggde vi en nätverksmodell för att matcha data. Oväntat maximerade modellen också informationsöverföringen i närvaro av nätverksomfattande korrelationer. Detta föreslog ett sätt att nätverk av kortikala neuroner kunde hantera gemensamma slumpmässiga bakgrundsinmatning. Dessa resultat är de första som visar att mängden information som beräknas av en neuron beror på var den befinner sig i det omgivande nätverket.
Tidigare analys av topologiska bestämningsfaktorer för synergistisk bearbetning visade att synergistisk bearbetning ökade med antalet anslutningar som gjordes av uppströms neuroner REF.
High-Degree Neurons Feed Cortical Computations
{'venue': 'PLoS computational biology', 'journal': 'PLoS computational biology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}