L’analyse statistique des rétine neurale de codage de réponse: Un cadre de la physique statistique.
Objectif: Analyser, au niveau du réseau de neurones, les propriétés statistiques des cellules ganglionnaires de la rétine à travers les trains de potentiel d’action en sortie, y compris les mécanismes d’adaptation.
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Méthodes:
De récentes percées dans l’enregistrement multi-électrodes nous rapproche donc de la compréhension expérimentale de l’encodage par les populations de cellules ganglionnaires de la rétine de l’information visuelle. En observant les réponses visuelles des plusieurs cellules ganglionnaires à la fois, il est maintenant possible de commencer à examiner comment celles-ci agissent de concert pour coder une scène visuelle. Pour atteindre cet objectif, une analyse quantitative et statistique des décharges des cellules ganglionnaires est nécessaire.
Nous sommes donc confronté au délicat problème de proposer et de valider un modèle statistique précis concernant les distributions empiriques d’activités neuronqles. Il a été montré dans (Schneidman et al, 2006; Cessac et al, 2009; Cessac, 2010) que les mesures de Gibbs constituent une classe de modèles paramétriquesoptimaux, l’estimation du potentiel de Gibbs permettant de reproduire les taux de décharge de la population, mais aussi ses corrélations ou des motifs de synchronisation, avec un outil statistique efficace.
Ainsi, en utilisant le formalisme des potentiesl de Gibbs nous pouvons obtenir des estimations paramétriques souhaitées relativement aux trains de spike. Cet outil statistique semble être une façon très intéressante d’atteindre notre objectif, qui nous permet de relier l’activité observée à des observations à plus grande échelle de l’activité neuronale. Par exemple, les taux de décharge de la population et ses corrélation , ou les statistiques d’ordre encore plus élevés peut être mesurées à l’aide du modèle précédent et ensuite intégrées dans un modèle mésoscopique de champ moyen (Faugeras et al, 2009).
Nous proposons d’utiliser ici une bibliothèque open-source (EnaS) qui estime un potentiel polynomial de Gibbs sur les trains de spikes d’une population, de comparer différentes statistiques et de calculer directement l’entropie relative (Vasquez et al, 2010). Il a été déjà validé sur des tests fonctionnels.
Deux types de trains de potentiels d’action de la population seront étudiés:
– Des trains de spikes de distributions synthétiques bien connues pour évaluer la qualité et précision de la méthode et
– Des donnęes biologiques issues du CINV afin d’évaluer la pertinence et l’applicabilité de la méthode au niveau biologique.
Le formalisme actuel permt la comparaison de differents modèles, ce qui est un outil précieux pour lever les ambigïtés sur l’origine des corrélations. C’est illustré dans la figure qui suit où une distribution de Gibbs du 2nd ordre (bgibbs-2) est estimée en considérant plusieurs modèles, le modèle correct étant facile à détecter comme le premier modèle non biasé (reproduit de Vasquez et al, 2010, où un formalisme rigoureux est proposé).
Étapes de travail:
(i) Validation de la méthode sur des données artificielles en utilisant des statistiques comme on l’observe dans les cellules de la rétine.
(ii) Validation de la méthode sur des données événementielles, telles que produites par le simulateur de rétine
(iii) Analyse expérimentales à partir des données de la tâche 1, après le pré-traitement de reconnaissance et tri de spikes..
