MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1126/science.aaa4056

Медицинская библиотека · Science (New York, N.Y.) · 2015

NEURONAL MODELING. Single-trial spike trains in parietal cortex reveal discrete steps during decision-making.

Latimer Kenneth W, Yates Jacob L, Meister Miriam L R, Huk Alexander C, Pillow Jonathan W

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка правительства СШАПеревод пока не подготовлен

Аннотация

Neurons in the macaque lateral intraparietal (LIP) area exhibit firing rates that appear to ramp upward or downward during decision-making. These ramps are commonly assumed to reflect the gradual accumulation of evidence toward a decision threshold. However, the ramping in trial-averaged responses could instead arise from instantaneous jumps at different times on different trials. We examined single-trial responses in LIP using statistical methods for fitting and comparing latent dynamical spike-train models. We compared models with latent spike rates governed by either continuous diffusion-to-bound dynamics or discrete "stepping" dynamics. Roughly three-quarters of the choice-selective neurons we recorded were better described by the stepping model. Moreover, the inferred steps carried more information about the animal's choice than spike counts.

Для цитирования: Latimer Kenneth W, Yates Jacob L, Meister Miriam L R, Huk Alexander C, Pillow Jonathan W. NEURONAL MODELING. Single-trial spike trains in parietal cortex reveal discrete steps during decision-making.. Science (New York, N.Y.). 2015. DOI: 10.1126/science.aaa4056.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.