Higher-order cumulants drive neuronal activity patterns, inducing UP-DOWN states in neural populations

A major challenge in neuroscience is to understand the role of the higher-order correlations structure of neuronal populations. The dichotomized Gaussian model (DG) generates spike trains by means of thresholding a multivariate Gaussian random variable. The DG inputs are Gaussian distributed, and thus have no interactions beyond the second order in their inputs; however, they can induce higher-order correlations in the outputs. We propose a combination of analytical and numerical techniques to estimate higher-order, above the second, cumulants of the firing probability distributions. Our findings show that a large amount of pairwise interactions in the inputs can induce the system into two possible regimes, one with low activity (“DOWN state”) and another one with high activity (“UP state”), and the appearance of these states is due to a combination between the third- and fourth-order cumulant. This could be part of a mechanism that would help the neural code to upgrade specific information about the stimuli, motivating us to examine the behavior of the critical fluctuations through the Binder cumulant close to the critical point. We show, using the Binder cumulant, that higher-order correlations in the outputs generate a critical neural system that portrays a second-order phase transition.Fil: Baravalle, Román. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Física La Plata. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física La Plata; Argentina. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Departamento de Física; ArgentinaFil: Montani, Fernando Fabián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Física La Plata. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física La Plata; Argentina. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Departamento de Física; Argentin

Dynamic Functional Connectivity Between Cortex and Muscles

The motor-cortex is recognized as the origin of the major direct path from cortex to muscles. Although it has been studied for over a century, relatively little is known about how the motor cortex facilitates reach-to-grasp movements. We collected a rich dataset from monkeys trained to reach and grasp objects of different shapes, presented at various orientations and spatial locations. We simultaneously recorded single-unit activity from motor cortical areas (mainly the caudal bank of the pre-central gyrus), EMG activity from selected muscles (in the arm, wrist and hand) and high-resolution kinematic data from the wrist and hand. We show that motor-cortical neurons modulate their activity in an object specific manner, resulting in object specific co-activation of muscles and joint movements. We studied the multivariate relationships between the firing rates of individual neurons, EMG, joint angles and joint angle velocities and found that both EMG and kinematic features were encoded in the neural firing rates. Kinematic features were much better predictors of neural firing rates than EMG. We found that the best predictors of neural firing rates were neither individual muscles or joints, nor kinematic or EMG synergies extracted using PCA/ICA, but neuron-specific combinations of EMG and kinematic features. We show better predictions of both muscle activations and JA values by combining the activity of a few tens of sequentially recorded neurons; suggesting that neural activity contains synergistic information related to EMG, not independently present in individual neurons. By using functional connectivity, defined as the probability of observing changes in EMG following spikes from a trigger neuron, we further elucidated motor cortical activity to muscle activation. By studying both the short-time scale functional connectivity, on the order of milliseconds; and long-time scale functional connectivity, on the order of hundreds of milliseconds, we found that flexible long-time scale functional connections between individual neurons and muscles were modulated by kinematic features that could account for the relatively weaker neural firing rate relation to EMG. To support our findings, we show examples of simultaneous short-time scale functional connectivity and conclude that neuronal-muscular functional connectivity is flexible and task-dependent

Modelos minimales y teoría de la información de poblaciones neuronales

El cerebro es un sistema dinámico cuyas variables de estado codifican la información sobre el mundo exterior. Entender cómo las neuronas procesan e integran las señales de entrada requiere entender sus acciones cooperativas, en vez de describir únicamente su actividad como elementos individuales. No obstante, construir una aproximación apropiada de la actividad colectiva en la corteza cerebral resulta una tarea difícil. En particular, se han propuesto modelos de máxima entropía para investigar correlaciones entre pares en poblaciones de neuronas, que han logrado describir efectivamente la actividad de ciertas regiones como la retina. Sin embargo, desviaciones de este modelo indican que las correlaciones de alto orden tienen que ser tenidas en cuenta para lograr un modelado realista en general. En esta Tesis, abordamos esta problemática a partir de dos enfoques particulares. En una primera parte, presentamos un estudio basado en la descomposición de la información transmitida por una población pequeña de neuronas. En el capítulo 3, elaboramos una extensión de la expansión en series para ventanas temporales cortas en el marco previo, para estudiar las contribuciones de los tripletes a la codificación del estímulo. Luego, en el capítulo 4, introducimos los estimadores apropiados para el enfoque desarrollado. En segunda instancia, profundizamos un modelo poblacional sencillo mediante la introducción de correlaciones de alto orden. En el capítulo 5, presentamos esta extensión obteniendo analíticamente la distribución conjunta de disparos poblacional asintótica en este contexto. Luego, en el capítulo 6, estudiamos cómo se relacionan las estadísticas de las señales de entrada comunes al conjunto de neuronas con las de sus patrones de disparo. Finalmente, en el capítulo 7, evaluamos este modelo funcionalmente a medida que consideramos grupos neuronales de distinto tamaño.Facultad de Ciencias Exacta

Superlinear Summation of Information in Premotor Neuron Pairs

Whether premotor/motor neurons encode information in terms of spiking frequency or by their relative time of firing, which may display synchronization, is still undetermined. To address this issue, we used an information theory approach to analyze neuronal responses recorded in the premotor (area F5) and primary motor (area F1) cortices of macaque monkeys under four different conditions of visual feedback during hand grasping. To evaluate the sensitivity of spike timing correlation between single neurons, we investigated the stimulus dependent synchronization in our population of pairs. We first investigated the degree of correlation of trial-to-trial fluctuations in response strength between neighboring neurons for each condition, and second estimated the stimulus dependent synchronization by means of an information theoretical approach. We compared the information conveyed by pairs of simultaneously recorded neurons with the sum of information provided by the respective individual cells. The information transmission across pairs of cells in the primary motor cortex seems largely independent, whereas information transmission across pairs of premotor neurons is summed superlinearly. The brain could take advantage of both the accuracy provided by the independency of F1 and the synergy allowed by the superlinear information population coding in F5, distinguishing thus the generalizing role of F5.Fil: Montani, Fernando Fabián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Física de Líquidos y Sistemas Biológicos. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física de Líquidos y Sistemas Biológicos; ArgentinaFil: Oliynyk, Andriy. Università di Ferrara; ItaliaFil: Fadiga, Luciano. Università di Ferrara; Itali

Modelos no lineales de la dinámica de sistemas neuronales

La actividad eléctrica del cerebro puede considerarse gobernada por una dinámica no lineal y caótica. Por ello la física de los sistemas din amicos ha hecho y hace aportes muy significativos al entendimiento del cerebro. En particular, la Teoría de la Información mostró, a partir de los trabajos de Kolmogorov y Sinai, conexiones muy profundas con la de Sistemas Dinámicos, tanto a nivel matemático como conceptual. Es por ello que la presente tesis tiene como teoría matemática fundamental detrás la Teoría de la Información, más allá de otros aportes importantes por parte de la Geometría de la Información, la teoría de Sistemas Dinámicos, y la teoría matemática de Análisis de Señales. La presente tesis fluctúa siempre entre el desarrollo de modelos teóricos, tanto a nivel analítico como computacional, y el análisis de datos obtenidos de experimentos, provenientes de diferentes fuentes y con diversas aplicaciones. La presente tesis se trata de realizar aportes al estudio de los problemas actuales en neurociencia, con un énfasis en el estudio de la actividad del cerebro a escala de poblaciones de neuronas. En el capítulo 2 comenzaremos describiendo los resultados obtenidos para el análisis de modelos dinámicos de una única neurona. Se estudiará el inicio del potencial de acción en el modelo de Hodgkin-Huxley, tomando en cuenta la estocasticidad de las corrientes sinápticas que afectan a la neurona. Para resolver la ecuación del modelo estocástico, se utilizará la metodología de Integrales de Camino, una herramienta muy conocida en la física cuántica y en la teoría de procesos estocásticos. En el capítulo 3 se estudiará el modelo de neurona de Izhikevich, caracterizando las series temporales producidas por el mismo, utilizando un método simbólico de análisis de señales desarrollado por Bandt y Pompe. En los capítulos 4 y 5 se estudiarán señales de electroencefalografía en humanos, relacionadas con un experimento visuomotor e imaginativo, utilizando el mismo método simbólico y los mismos cuantificadores del capítulo 3. Esto nos permitirá determinar cuáles son las bandas de frecuencia relacionadas con las tareas realizadas por los participantes del experimento. En el capítulo 6, estudiaremos la misma base de datos del capítulo anterior, primero generando unos grafos a partir de la simbolización de Bandt y Pompe y la divergencia de Jensen-Shannon. Luego, en el capítulo 7, utilizaremos la transformada Wavelet para estudiar la distribución de energía en el espectro de frecuencias en la realización de estas tareas. Ambas técnicas nos permitirán diferenciar entre tareas realizadas e imaginadas. En el capítulo 8 se estudiará un modelo de poblaciones de neuronas que permite generar correlaciones de alto orden a partir de inputs Gaussianos comunes a todas las neuronas. Dicho modelo es el modelo Gaussiano dicotomizado, creado por Amari et al. y estudiado por Macke et al. Dicho modelo presenta una transición de fase, que caracterizamos en este capítulo usando los cumulantes de orden superior, skewness y kurtosis, para develar el mecanismo estadístico que genera dicha transición de fase. En el capítulo 9, se extenderá el modelo Gaussiano dicotomizado del capítulo anterior, a uno donde los inputs estén representados por una distribución asimétrica, es decir, con skewness distinta de cero. Dicha asimetría en los inputs induce otra transición en el sistema, que estudiamos a través de simulaciones y analíticamente en el límite termodinámico. En el capítulo 10 estudiaremos señales eléctricas provenientes de otras técnicas de medición. Se estudiarán los efectos de dos tipos de anestesia sobre ratones, midiendo potenciales visuales evocados usando electrocorticografía, y describiendo los mismos a través de las correlaciones de pares, y de alto orden, entre los sitios de medición.Facultad de Ciencias Exacta