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Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgende
URN: urn:nbn:de:bsz:25-opus-73426
URL: http://www.freidok.uni-freiburg.de/volltexte/7342/


Nawrot, Martin Paul

Ongoing activity in cortical networks: noise, variability and context

'Ongoing Activity' in neokortikalen Netzwerken - Rauschen, Variabilität und Kontext

Dokument1.pdf (5.781 KB) (md5sum: 5da0e520261a7328f63f6af76ba6f0bf)

Kurzfassung in Englisch

In the active brain, the neocortex is continuously involved in a multitude of tasks and processes. Accordingly, the cortical network maintains a varying degree of activation at any point in time. Thus, when listening in on the brain, it becomes obvious that different types of neuronal signals, covering a variety of levels of resolution in space and time, exhibit substantial fluctuations on several different time scales.

Understanding the nature of this variability, identifying its sources, and quantifying their respective contribution is, therefore, crucial for our understanding of the neural code, used for transmitting and processing information. A plausible theory of neural coding must be able to account for the mechanisms that create and maintain the variable activity conditions, consistent with the experimental findings. At the same time, it must provide a putative coding scheme that operates efficiently and robustly under the presumably 'noisy' conditions that influence the dynamic properties of single neurons and of networks of neurons alike.

This thesis presents the results of a systematic study of the variability of cortical activity at different levels of resolution and in different experimental preparations, both in vivo and in vitro. At each level investigated, our analyses of the experimental data were complemented by model considerations, aimed at capturing the mechanisms involved and assessing their functional characteristics. In the course of this project, we developed several new techniques, specifically aimed at capturing and at manipulating the degree of consistency and the degree of variability of neuronal activity. Thus, we designed novel data analysis techniques to assess the time-dependent rates at which spikes are emitted by neurons on a single trial basis, the degree to which these time-dependent rate functions are time-locked to external and/or internal events, and the fine-temporal structure of spiking activity, both within trial and across trials. In addition, we developed two novel experimental approaches (dynamic photostimulation and hybrid networks) that enabled us to systematically manipulate the level and coherence of network activity in the in vitro preparation, and to study their effect on the response properties of neurons embedded in these networks.

Taken together,our results suggest that neuronal variability cannot be regarded as merely noise', representing a nuisance for the neural code. Instead, the variability we observed seems a genuine reflection of different activity states in the brain, presumably the result of interactions within and across brain areas that are involved in purposeful behavior and task performance. These brain states might be the neuronal correlate of context in at least two different respects and associated time scales. On a short time scale (within trial), the systematic and task-dependent modulation of variability signifies the degree to which neurons are being recruited into the functional network involved in the execution of the task, and additionally may reflect switches in the animal's cognitive and behavioral state, e.g. as related to expectation and intention.


Kurzfassung in Deutsch

Der Neokortex ist ständig in eine Vielzahl variierender Aufgaben und Prozesse eingebunden und weißt demgemäß zu jeder Zeit einen hohen Grad an Aktivierung auf. Dies äußert sich durch erhebliche Schwankungen und Fluktuationen auf verschiedenen Zeitskalen in allen experimentell zur Verfügung stehenden neuronalen Signalen. Für die Dechiffrierung des neuronalen Codes ist ein tieferes Verständnis dieser Variabilität von großer Bedeutung. Es gilt, die verschiedenen Quellen für Variabilität zu identifizieren, sie zu lokalisieren und ihre jeweiligen Beiträge zu quantifizieren. Letztlich muß jede plausible Theorie neuronaler Kodierung zwei Voraussetzungen erfüllen: Zum einen muß sie die Mechanismen erklären, die variable Aktivittszustände hervorrufen, welche qualitativ und quantitativ im Einklang mit den empirischen Daten stehen. Zum anderen muß sie ein geeignetes Kodierungsschema vorschlagen, welches auch unter den gegebenen variablen Bedingungen, die gleichermaßen die biophysikalischen Eigenschaften einzelner Nervenzellen wie die dynamischen Eigenschaften des ganzen Netzwerks beeinflussen, effektiv und robust genutzt werden kann.

Die vorliegende Dissertationsschrift stellt eine systematische Untersuchung der Variabilität in den Signalen einzelner, bzw. Gruppen von neokortikalen Neuronen auf systemischer Ebene bereit. Auf der Basis grundlegender theoretischer Überlegungen und experimenteller Beobachtungen wurden, sowohl unter natürlichen Bedingungen am wachen Tier, als auch unter in vitro Bedingungen in akuten Hirnschnitten, abstrakte Modelle erarbeitet, und anschließend anhand numerischer Simulationen getestet sowie experimentell validiert. Im Verlaufe dieses Projekts wurden zudem eine Reihe von neuen Methoden entwickelt. Zum einen handelt es sich dabei um Methoden zur Datenanalyse. Diese umfassen unter anderem die Messung der neuronalen Feuerrate im einzelnen Versuchsdurchgang, ein Methode zur intrinsischen Messung relativer Latenzzeiten zwischen Einzeldurchgängen auf der Basis der neuronalen Daten und unabhängig von protokollierten äußeren Ereignissen sowie Methoden zur Quantifizierung von zeitlicher Struktur in diskreten Zeitreihen. Für eine weitergehende Untersuchung der Auswirkungen von variabler Netzwerkaktivität auf die dynamischen Antworteigenschaften einzelner, in ein Netzwerk eingebundener Neurone und Synapsen, werden hier zwei neuartige experimentelle Techniken bereit gestellt: In hybriden Netzwerken lassen sich lebende Neurone durch dynamische Interaktion in Echtzeit in ein simuliertes Netzwerk einbetten. Die Methode der dynamischen Photostimulation erlaubt es, das natürliche Netzwerk im akuten Hirnschnitt gezielt anzuregen und dabei die rumliche und zeitliche Kohärenz der erzeugten Aktivität zu manipulieren.

In der Zusammenschau unserer Ergebnisse ergibt sich folgende These: Variabilität neuronaler Aktivitt im Neokortex kann nicht lediglich als störendes Rauschen' aufgefaßt werden. Vielmehr weist die von uns beobachtete Variabilität und ihre systematische Änderung in der Zeit auf die Existenz räumlich ausgedehnter, semi-stabiler Aktivierungszustände hin. Unsere Ergebnisse legen weiterhin nahe, dass diese Zustände und ihre Dynamiken auf mindestens zweierlei Zeitskalen zu finden und zu begründen sind, die sich aus unterscheidbaren Kontexten bedingen. Auf einer kurzen Zeitskala (relevant im Verlauf einer einzelnen Versuchsdurchführung) moduliert die Variabilität mit dem Maße in dem Neurone in ein aufgabenspezifisch funktional definiertes Netzwerk eingebunden werden und reflektiert darüberhinaus möglicherweise schnelle Änderungen kognitiver Zustände, etwa im Zusammenhang mit der Erwartung von Ereignissen oder der Intention von Handlung. Kohärente Fluktuationen auf einer deutlich längeren Zeitskala, und somit über Versuchswiederholungen hinweg messbar, sind eher auf einen weitläufigen Kontext zurückzuführen. Hier lässt sich spekulieren, daß im wachen Tier ebenfalls längeranhaltende kognitive Zustände, etwa von Erregung oder Wachsamkeit, Einfluß nehmen auf die momentanen globalen Aktivittszustände im Gehirn.


SWD-Schlagwörter: Großhirnrinde , Motorischer Cortex , Neurobiologie , Neuroinformatik , Punktprozess , Stationärer Punktprozess , Zählprozess , Variationskoeffizient ,
Freie Schlagwörter (deutsch): Neuronale Kodierung , Neuronale Variabilität , Bewegungssteuerung
Freie Schlagwörter (englisch): neural coding , cortical variability , motor cortex , movement planning , population coding
PACS Klassifikation 87.19.ls 8
Institut: Institut für Biologie 3
Fakultät: Fakultät für Biologie
DDC-Sachgruppe: Biowissenschaften, Biologie
Dokumentart: Dissertation
Erstgutachter: Aertsen, Adrianus (Prof. Dr.)
Sprache: Englisch
Tag der mündlichen Prüfung: 09.07.2003
Erstellungsjahr: 2003
Publikationsdatum: 22.03.2010
Bemerkung: Follow-up publications directly related to the results of this PhD thesis: Boucsein C, Nawrot MP, Rotter S, Aertsen A, Heck D (2005) J Neurophysiol 94: 2948-2958 (Chapt 6) Nawrot MP, Boucsein C, Rodriguez-Molina V, Riehle A, Aertsen A, Rotter S (2008) J Neurosci Meth 169: 374-390 (Chapt 3, 4) Rickert J, Riehle A, Aertsen A, Rotter S, Nawrot MP (2009) J. Neurosci 29: 13870-13882 (Chapt 4, 5) Nawrot MP (2010) Analysis and Interpretation of Interval and Count Variability in Neural Spike Trains. In: Analysis of Parallel Spike Trains, Grün S, Rotter S (Eds.), Springer, New York (Chapt 3, 4)
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