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【2h】

A quantitative model of conserved macroscopic dynamics predicts future motor commands

機(jī)譯：保守的宏觀動(dòng)力學(xué)的定量模型預(yù)測(cè)未來(lái)的運(yùn)動(dòng)指令

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摘要

In simple organisms such as Caenorhabditis elegans, whole brain imaging has been performed. Here, we use such recordings to model the nervous system. Our model uses neuronal activity to predict expected time of future motor commands up to 30 s prior to the event. These motor commands control locomotion. Predictions are valid for individuals not used in model construction. The model predicts dwell time statistics, sequences of motor commands and individual neuron activation. To develop this model, we extracted loops spanned by neuronal activity in phase space using novel methodology. The model uses only two variables: the identity of the loop and the phase along it. Current values of these macroscopic variables predict future neuronal activity. Remarkably, our model based on macroscopic variables succeeds despite consistent inter-individual differences in neuronal activation. Thus, our analytical framework reconciles consistent individual differences in neuronal activation with macroscopic dynamics that operate universally across individuals.
機(jī)譯：在諸如秀麗隱桿線蟲(chóng)的簡(jiǎn)單生物中，已經(jīng)進(jìn)行了全腦成像。在這里，我們使用這種錄音來(lái)模擬神經(jīng)系統(tǒng)。我們的模型使用神經(jīng)元活動(dòng)來(lái)預(yù)測(cè)事件發(fā)生前30 s內(nèi)未來(lái)運(yùn)動(dòng)命令的預(yù)期時(shí)間。這些電機(jī)命令控制運(yùn)動(dòng)。預(yù)測(cè)對(duì)于未在模型構(gòu)建中使用的個(gè)人有效。該模型預(yù)測(cè)停留時(shí)間統(tǒng)計(jì)信息，運(yùn)動(dòng)命令序列和單個(gè)神經(jīng)元激活。要開(kāi)發(fā)此模型，我們使用新穎的方法提取了相空間中神經(jīng)元活動(dòng)所跨越的循環(huán)。該模型僅使用兩個(gè)變量：回路的標(biāo)識(shí)和沿回路的相位。這些宏觀變量的當(dāng)前值可預(yù)測(cè)未來(lái)的神經(jīng)元活動(dòng)。值得注意的是，盡管個(gè)體之間在神經(jīng)元激活方面存在一致的差異，但基于宏觀變量的模型還是成功的。因此，我們的分析框架通過(guò)在個(gè)體間普遍起作用的宏觀動(dòng)力學(xué)來(lái)協(xié)調(diào)一致的個(gè)體神經(jīng)元激活差異。

著錄項(xiàng)

  • 期刊名稱(chēng) other
  • 作者

    Connor Brennan; Alexander Proekt;

  • 作者單位
  • 年(卷),期 -1(8),-1
  • 年度 -1
  • 頁(yè)碼 e46814
  • 總頁(yè)數(shù) 32
  • 原文格式 PDF
  • 正文語(yǔ)種
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