[論文レビュー] Characterizing Neuronal Circuits with Spike-triggered Non-negative Matrix Factorization.

Shanshan Jia, Zhaofei Yu+4 more|arXiv (Cornell University)|Aug 12, 2018

Neural dynamics and brain function参考文献 58被引用数 3

ひとこと要約

本研究は、スパイクに引き triggered された非負値行列分解（STNMF）を拡張し、網膜神経回路を特徴付けるものである。STNMFは、双極細胞の生物学的物理的特性——空間的受容場、時間的フィルタ、伝達非線形性——を明らかにするとともに、シナプス結合強度を回復し、それぞれの前シナプス源に基づいて視神経節細胞のスパイクを分離する。STNMFは、複雑な回路入力を、明確な機能的成分に体系的に分解可能である。

ABSTRACT

Neuronal circuits formed in the brain are complex with intricate connection patterns. Such a complexity is also observed in the retina as a relatively simple neuronal circuit. A retinal ganglion cell receives excitatory inputs from neurons in previous layers as driving forces to fire spikes. Analytical methods are required that can decipher these components in a systematic manner. Recently a method termed spike-triggered non-negative matrix factorization (STNMF) has been proposed for this purpose. In this study, we extend the scope of the STNMF method. By using the retinal ganglion cell as a model system, we show that STNMF can detect various biophysical properties of upstream bipolar cells, including spatial receptive fields, temporal filters, and transfer nonlinearity. In addition, we recover synaptic connection strengths from the weight matrix of STNMF. Furthermore, we show that STNMF can separate spikes of a ganglion cell into a few subsets of spikes where each subset is contributed by one presynaptic bipolar cell. Taken together, these results corroborate that STNMF is a useful method for deciphering the structure of neuronal circuits.

研究の動機と目的

• 網膜の視神経節細胞における神経回路部品の体系的特徴付けを目的としたSTNMFの拡張。
• 空間的受容場および時間的フィルタを含む、上流の双極細胞の生物学的物理的特性の同定。
• STNMFの重み行列からシナプス結合強度を回復すること。
• 個々の前シナプス双極細胞の寄与に基づいて、視神経節細胞のスパイクをサブセットに分離すること。
• STNMFが、神経回路における複雑で重複する入力のデコードに有効であるかを検証すること。

提案手法

• 網膜視神経節細胞のスパイクに引き triggered 平均データにSTNMFを適用し、入力を非負の成分に分解する。
• 非負の因子分解を用いて、双極細胞の空間的受容場および時間的フィルタを抽出する。
• 入力成分とスパイク出力の関係を分析することで、伝達非線形性を推定する。
• STNMF分解の重み行列からシナプス結合強度を再構成する。
• 支配的寄与成分に基づいてスパイク出力をクラスタリングし、前シナプス源を同定する。
• 既知の網膜回路の生物学的物理的特性と比較することで、結果の妥当性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 STNMFは、網膜回路における双極細胞の空間的および時間的受容場を正確に回復できるか？
• RQ2 STNMFは、スパイクに引き triggered データから、双極細胞の伝達非線形性をどれほど正確に推定できるか？
• RQ3 STNMFは、神経スパイクデータからシナプス結合強度を再構成できるか？
• RQ4 STNMFは、個々の前シナプス双極細胞の入力に基づいて、視神経節細胞のスパイクをどの程度正確に分離できるか？
• RQ5 STNMFは、生物学的に妥当な神経回路において、複雑で重複する入力を効果的に解体できるか？

主な発見

• STNMFは、網膜視神経節細胞データから、双極細胞の空間的受容場および時間的フィルタを効果的に抽出した。
• この手法は、双極細胞の非線形統合特性を反映する伝達非線形性を正確に推定した。
• STNMF分解の重み行列から、シナプス結合強度が信頼性高く回復された。
• STNMFは、視神経節細胞のスパイクを、それぞれが固有の前シナプス双極細胞に対応する明確なサブセットに分離した。
• 分解により複数の機能的成分が明らかになり、STNMFが複雑な入力構造を解明できる能力を確認した。
• 結果は、STNMFが網膜回路組織のデコードに体系的かつ生物学的に解釈可能な手法を提供することを示している。