Celdas de cuadrícula: ¿Entre qué se mide la correlación del autocorrelograma?

En su artículo seminal Hafting, Torkel, et al. " Microestructura de un mapa espacial en la corteza entorrinal ". Nature 436.7052 (2005): 801-806. Los Mosers han descubierto las celdas de la rejilla.

Para mostrar la existencia de estas celdas, contaron picos en función de la ubicación, trazaron (figura 1.b) un mapa de tasas y finalmente las figuras más conocidas de autocorrelograma que visualizan bellamente el patrón de respuesta de cuadrícula de estas celdas.

La autocorrelación se mide entre una señal y ella misma (por ejemplo, cuando una de las señales se desplaza en el tiempo). Mi pregunta es , ¿cuál es la señal a partir de la cual se calcula el autoelectrograma y cuáles son los diferentes estados de esa señal, entre los cuales se calcula la correlación (la explicación se encuentra en la sección de métodos del artículo , pero aún así no me ayudó mucho) .

Respuestas (2)

La autocorrelación se calcula entre el histograma de picos y él mismo.

El experimento se lleva a cabo mientras se registra la actividad de una neurona específica.

  1. Histograma : un animal corre en una arena circular que dividimos en múltiples contenedores cuadrados, cada vez que la celda se dispara (es decir, genera un potencial de acción), se agrega 1 contador a la ubicación (el contenedor) en el que se encuentra actualmente el animal.

  2. Autocorrelación : se observan dos instancias del histograma de picos de manera que una se "coloca encima de la otra" y se calcula la correlación entre las dos instancias.

    • Cuando las dos instancias están perfectamente alineadas , su autocorrelación es 1 (coinciden perfectamente).
    • Ahora empezamos a mover una de las instancias . La coincidencia entre las dos instancias no es perfecta (la autocorrelación es menor que 1), pero debido a que hay picos (en el histograma de picos) en toda la arena, si cambiamos una de las instancias para que esté "en la parte superior". de otro pico (por ejemplo, cada pico está alineado con el pico directamente a su derecha), la autocorrelación sería, una vez más, igual a 1.
    • (τX,τY) - El desplazamiento de una de las instancias se realiza para cada valor de x e y de la arena (es decir, para cada fase ) y el valor de autocorrelación para cada (τX,τY) desplazamiento de la primera instancia relativa a la segunda instancia estacionaria se traza - esto es lo que muestra la figura de autocorrelación.
  3. ¿Qué debemos aprender de la figura de autocorrelación ? Que la respuesta de la celda está representada por una cuadrícula . La figura ejemplifica que cuando el histograma de picos se desplaza en un solo período completo (es decir, al siguiente pico) se iguala completamente a sí mismo, por lo que el patrón de cuadrícula caracteriza de manera similar toda la arena ( teselado ).

La señal registrada son respuestas de picos (potenciales de acción) (p.2 sección Método), los diferentes estados son tasas de picos (p.4) y la correlación calculada se determina entre tasas de picos y coordenadas de laberinto (p.5).

las cifras del autocorrelograma se trazan en valores 'r'. La sección complementaria relevante establece que r es de hecho (alguna función que refleja) la similitud de las tasas de pico de la misma celda con retraso espacial (TAUx, TAUy). ¿Cuáles son los retrasos espaciales utilizados para trazar las figuras? ¿Qué debemos aprender de esta figura? ¿Que todos los vértices de los hexágonos (de los campos de disparo) tienen la misma tasa de disparo, los centros de los hexágonos tienen la misma tasa de disparo y las áreas en el medio no están tan correlacionadas entre sí?
esta respuesta es incorrecta ver la respuesta de @OhadDan.
@honi: esto es lo que hice con eso. Aparentemente OP está de acuerdo.
de los métodos complementarios citados en el título de esa figura: "Para determinar si los campos múltiples de una celda en dMEC formaban una estructura regular, calculamos la autocorrelación espacial para el mapa de tasa suavizado de cada celda"