神经元放电序列中的多尺度关联性与信息编码

神经元对复杂刺激和任务的响应可涵盖广泛的时间尺度。理解这些响应需要能够刻画这些响应模式的信息如何在多个时间分辨率上表示的度量。在本文中，我们提出一种度量——称之为多尺度关联性（MSR）——以捕获单个神经元活动在不同时间尺度上的动态变异性。MSR是一种非参数、完全无特征的指标，因为它仅使用放电活动的时间戳，而不借助任何先验协变量或调用神经活动调谐曲线中的任何特定结构。当应用于来自自由行为啮齿动物mEC以及ADn和PoS区域的神经数据时，我们发现低MSR的神经元往往具有低互信息和低放电稀疏性，涉及记录所在脑区被认为编码的关联变量。此外，高MSR的神经元包含关于空间导航的显著信息，并允许解码空间位置或头部方向，其效率与那些放电活动与待解码协变量具有高互信息的神经元相当，且显著优于那些脉冲间隔具有高局部变异性的神经元集合。鉴于这些结果，我们提出MSR可用作对其信息内容进行排序和选择神经元的度量，而无需诉诸任何先验协变量。