Modeling the Contributions of the Exocytotic Machinery and Receptor Desensitization to Short- and Long-Term Plasticity of Synapses Between Neocortical Pyramidal Neurons

Short-term synaptic depression (STD) refers to the progressive decrease in synaptic efficacy during a spike train. This decrease may be explained in terms of presynaptic and postsynaptic processes, such as a decrease in the probability of transmitter release, and postsynaptic receptor desensitization. STD may be very strong, and is release-dependent in neocortical pyramid-pyramid synapses. Using a stochastic synapse model, we suggest that the main source of depression in these synapses is the step of vesicle priming, while vesicle depletion and postsynaptic receptor desensitization are proposed to play a lesser role. Our results suggest that vesicle priming may explain not only the release-dependent nature of STD, but also the observation that an average of about one vesicle per active zone is released in central synapses, without positing forced univesicular release. We propose that the latter phenomenon is due to a low priming probability. Our results also explain the effect of paired pre- and postsynaptic activity on STD. In neocortical pyramid-pyramid synapses pairing induces a form of long-term potentiation that has been described as a redistribution of synaptic efficacy (RSE). We propose that RSE is due to a pairing-induced increase in the probability that a primed vesicle will undergo release in response to a presynaptic action potential. This increase may be due to an increased Ca^2+ influx through voltage-gated Ca^2+ channels, or to an increased sensitivity of primed vesicles to this influx. The results were obtained by constraining the model with experimentally observed levels of release probability and other synaptic variables.Defense Advanced Research Projects Agency and the Office of Naval Research (N00014-95-l-0409); Office of Naval Research (N00014-95-l-0657)

Hippocampal Conceptual Representations and their Reward Value

Hippocampus is critical for fast learning of relational knowledge. Relational knowledge acquired and represented by the hippocampus may include reward associations of arbitrary cues and responses during adaptive decision making. Hippocampal memory representations that are formed in tasks that use reinforcement learning may reflect reward-related signals, but this may not be apparent unless the magnitude of expected reward is controlled. This issue is particularly relevant to a recent study by Kumaran et al. (2009) whose results suggested that the hippocampus may house abstract conceptual knowledge, whereas other brain areas

PHASE SPECTRUM OF POINT PROCESS MAXIMUM LIKELIHOOD DECODER

Noktasal süreçleri süren değişkenlerin kestiriminde kullanılan yöntemlerden biri ‘en yüksek olabilirlikli kestirim' işlemidir. Bu işlemin uygulama alanlarından biri, sinirsel aksiyon potansiyeli dizilerinin içerdiği bilgilerin kestirimidir. Noktasal süreçlerin içerdiği bilgilerin en yüksek olabilirlikle kestirilmesi işleminin evre izgesi henüz incelenmemiş bir konudur. Şimdiki çalışmada, bu evre izgesi, sinirbilimsel açıdan gerçeğe uygun koşullar altında, benzetim yoluyla incelenmiştir. Çalışmanın başlıca bulgusu, en yüksek olabilirlikli kestirim işleminin evre gecikmesinin incelenen frekans aralığında istatistiksel olarak anlamlı olmadığıdır. İkinci bir bulgu ise aynı koşullar altında noktasal süreç özyineli süzgecinin evre gecikmesinin sıfırdan anlamlı derecede büyük olduğudur. Bu sonuçlar, sinir sisteminde gerçekleşen bilgi işlem süreçlerinin zamanlamasının incelendiği çalışmalar için önem taşımaktadır. One of the methods that are used for estimating variables that drive point processes is maximum likelihood estimation. One application of this method is neural spike train decoding. The phase spectrum of the point process maximum likelihood decoder has not been examined previously. Here, this phase spectrum is examined in a simulated experiment under neuroscientifically realistic conditions. The major finding of the study is that the phase delay of the maximum likelihood decoder is statistically not significant in the frequency range of interest. A second finding is that, under the same conditions, the phase delay of the point process recursive filter is significantly greater than zero. These results are important for studies that examine the timing of information processing within the nervous system

Truncation thresholds: A pair of spike detection thresholds computed using truncated probability distributions

WOS: 000399461300063We describe a method for computing a pair of spike detection thresholds, called 'truncation thresholds', using truncated probability distributions, for extracellular recordings. In existing methods the threshold is usually set to a multiple of an estimate of the standard deviation of the noise in the recording, with the multiplication factor being chosen between 3 and 5 according to the researcher's preferences. Our method has the following advantages over these methods. First, because the standard deviation is usually estimated from the entire recording, which includes the spikes, it increases with firing rate. By contrast, truncation thresholds decrease in absolute value with increasing firing rate, thereby capturing more of the signal. Second, the parameters of the selected noise distribution are estimated more accurately by maximum likelihood fitting of the truncated distribution to the data delimited by the truncation thresholds. Third, the computation of the truncation thresholds is completely data-driven. It does not involve a user defined multiplication factor. Fourth, methods that use a threshold that is proportional to the estimated standard deviation of the noise assume that the noise distribution is symmetrical around the mean. By contrast, truncation thresholds are not linked to each other by an assumption of symmetry about some axis. Fifth, existing methods do not verify that subthreshold data obey a noise distribution. Truncation thresholds, however, are defined by the fact that the distribution of the data they delimit is statistically indistinguishable, according to the Kolmogorov Smirnov test, from a selected distribution, truncated at those thresholds. Application of the method is illustrated using recordings from cortical area Ml in awake behaving rats, as well as in simulated recordings. Source code and executables of a software suite that computes the truncation thresholds are provided for the case when the noise distribution is modeled as truncated normal.Scientific Research Project Fund of Cumhuriyet University [TEKNO-002]This work was supported by the Scientific Research Project Fund of Cumhuriyet University under project number TEKNO-002. We thank Prof Dr Resit Canbeyli and Prof Dr H Ozcan Gulcur for sharing the data used in this study

High performance decoding of behavioral information from background activity in extracellular neural recordings

Hücre dışı sinirsel kayıtlardan bilgi çıkarımlamakta yaygın olarak kullanılan yaklaşım bir genlik eşiği belirlenmesi veeşik üstü verilerde bulunan bilginin çıkarımlanmasıdır. Eşik altıveriler ise uzaktaki sinir hücrelerinin üst üste binmiş küçükgenlikli aksiyon potansiyeli dalga şekillerini içerir ve genelliklearka plan gürültüsü olarak kabul edilir. Bu çalışmada bu arkaplan etkinliğinin kestirilen standart sapmasının davranışlakuvvetli bir değişim gösterdiği ve davranışla ilgili bilgileri yüksekbaşarımla çıkarımlamakta kullanılabileceği gösterilmektedir. Eşik altı verilerden davranış bilgileri çıkarımlama yöntemimiz beyin-makine arayüzlerinin başarımının artırılması için mevcut yöntemlerle birlikte kullanılabilir.The usual approach to extracting information from extracellular neural recordings is to set an amplitude threshold and extract the information contained in suprathreshold data. Subthreshold data, on the other hand, contain superimposed low-amplitude spike waveforms from distant neurons and are usually considered background noise. Here we show that the estimated standard deviation of this background activity strongly covaries with behavior and can be used to decode behavioral information with very high accuracy. Our method for extracting behavioral information from subthreshold data can be used with traditional methods in brain-machine interfaces to further improve decoding accuracy

Firing rate dependence of truncation thresholds

Hücre dışı sinirsel etkinlik kayıtlarında bulunan ve tekil sinir hücreleri tarafından ateşlenen aksiyon potansiyellerinin belirlenmesi için çoğu zaman bir gerilim eşiği kullanılmaktadır. Eşik, genellikle tüm etkinlik kaydının standart sapması ile orantılı bir şekilde hesaplanmaktadır. Bu şekilde hesaplanan eşikler aksiyon potansiyeli sıklığı ile artmaktadır. Bu çalışmada farklı bir yaklaşımla hesaplanan ve “kırpma eşikleri” adı verilen eşiklerin aksiyon potansiyeli sıklığına bağımlılığı benzetim yoluyla incelenmektedir. Benzetimlerde kullanılan yapay kayıtlar, sıçanlarda korteksin M1 bölgesinden davranış sırasında elde edilmiş hücre dışı kayıtlar kullanılarak oluşturulmuştur. Bulgular, diğer eşiklerin aksine, kırpma eşiklerinin aksiyon potansiyeli sıklığı ile mutlak değerde azaldığını göstermektedir. Böylelikle, kırpma eşiklerinin değeri aksiyon potansiyeli sıklığına bağlı olarak etkinlikte bulunan gürültüyü ayıklayacak şekilde uyum sağlamaktadır. Sonuçlar, hücre dışı etkinlik kayıtlarında bulunan gürültü bileşenini belirlemede kırpma eşiklerinin incelenen diğer eşiklere göre daha başarılı olduğunu göstermektedir.Single unit action potentials that are found in extracellular neural recordings are often detected using a threshold. The threshold is usually computed as proportional to the standard deviation of the entire recording. Such thresholds increase with firing rate. Here, the firing rate dependence of “truncation thresholds”, which are thresholds that are computed using a different approach, is investigated through simulation. Simulated data are constructed using extracellular recordings from cortical area M1 of awake behaving rats. The findings show that, unlike other thresholds, truncation thresholds decrease in absolute value with firing rate. In this way, the value of these thresholds adapts to weed out the noise depending on the firing rate. The results show that truncation thresholds are better than the alternatives considered here at determining the noise component in extracellular recordings

Action potential detection in extracellular recordings using truncation thresholds

40th Annual IEEE Conference on Local Computer Networks, LCN 2015 -- 26 October 2015 through 29 October 2015 -- 118890Tekil sinir hücrelerinin ürettiği aksiyon potansiyeli dizileri, beyne kalıcı olarak yerleştirilen hücre dışı elektrotlarla deneklerden davranış sırasında kaydedilebilmektedir. Bu aksiyon potansiyeli dizilerinde bulunan bilgilerin incelenmesi çok adımlı bir veri işleme süreci olup, bu süreçte ilk adım kayıtlarda bulunan aksiyon potansiyellerinin belirlenmesidir. Yaygın olarak kullanılan bir yöntemde, araştırıcı tarafından belirlenen bir gerilim eşiğini aşan tüm gerilim sapmaları aksiyon potansiyeli adayı olarak belirlenmekte ve eşik üstü dalga şekilleri aksiyon potansiyeli veya gürültü olarak sınıflandırılmaktadır. Bu çalışmada, bu tür yöntemlerde kullanılan gerilim eşiğini, ilk defa olarak tamamen araştırıcıdan bağımsız bir şekilde hesaplayan, kırpılmış olasılık dağılımları ile hipotez sınamaya dayalı yeni bir yöntem geliştirilmiştir. “Kırpma eşikleri” adı verilen eşiklerin kullanımı, sıçanlarda korteksin M1 bölgesinden davranış sırasında elde edilmiş hücre dışı kayıtlarda gösterilmiştir.Spike trains of individual neurons can be recorded in awake behaving subjects using extracellular electrodes that are chronically implanted into the brain. Analyzing the information contained in these spike trains involves multiple steps, the first one being spike detection. In one widely used method, all spikes that exceed a researcher-defined threshold are treated as action potential candidates and suprathreshold waveforms are classified as spike or noise. In this study, a new method is developed to compute the spike detection threshold, for the first time completely independent of the researcher, based on hypothesis testing using truncated probability distributions. The use of the thresholds, which are called truncation thresholds, is illustrated in extracellular recordings from cortical area M1 in awake behaving rats