Autor/autores:
Sruti Mallik, Srinath Nizampatnam, Anirban Nandi...(et.al)
Consideramos la cuestión de cómo las redes sensoriales permiten la detección de estímulos sensoriales en un espacio de codificación combinatoria. Estamos específicamente interesados en el sistema olfativo, en el que estudios experimentales recientes han informado de la existencia de patrones de respuesta ricos y enigmáticos asociados con el in...
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Consideramos la cuestión de cómo las redes sensoriales permiten la detección de estímulos sensoriales en un espacio de codificación combinatoria. Estamos específicamente interesados en el sistema olfativo, en el que estudios experimentales recientes han informado de la existencia de patrones de respuesta ricos y enigmáticos asociados con el inicio y la compensación del estímulo.
Este estudio tiene como objetivo identificar la relevancia funcional de dichos patrones de respuesta, es decir, qué beneficios proporciona dicha actividad neuronal en el contexto de la detección de estímulos en un entorno natural. Estudiamos este problema a través de la lente del modelado normativo basado en la optimización. Aquí, definimos la noción de una representación latente de baja dimensión de la identidad del estímulo, que se genera a través de la acción de la red sensorial.
El objetivo de nuestro marco de optimización es garantizar el seguimiento de alta fidelidad de una representación nominal en este espacio latente de una manera eficiente en energía. Resulta que los motivos óptimos que emergen de este marco poseen similitud morfológica con el inicio prototípico y las respuestas de compensación observadas in vivo en las langostas (Schistocerca americana) de ambos sexos. Además, este objetivo puede lograrse exactamente mediante una red con dinámica competitiva excitadora-inhibitoria recíproca, similar a las interacciones entre las neuronas principales (PN) y las neuronas locales (LN) en el sistema olfativo temprano de los insectos. El modelo derivado también hace varias predicciones con respecto al mantenimiento de representaciones latentes robustas en presencia de información de fondo confusa y compensaciones entre la energía de la actividad sensorial y las medidas de comportamiento resultantes, como la velocidad y la precisión de la detección de estímulos.
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