Delayed mutual information infers patterns of synaptic connectivity in a proprioceptive neural network

Abstract

Understanding the patterns of interconnections between neurons in complex networks is an enormous challenge using traditional physiological approaches. Here we combine the use of an information theoretic approach with intracellular recording to establish patterns of connections between layers of interneurons in a neural network responsible for mediating reflex movements of the hind limb of an insect. By analysing delayed mutual information of the synaptic and spiking responses of sensory neurons, spiking and nonspiking interneurons in response to movement of a joint receptor that monitors the position of the tibia relative to the femur, we are able to predict the patterns of interconnections between the layers of sensory neurons and interneurons in the network, with results matching closely those known from the literature. In addition, we use cross-correlation methods to establish the sign of those interconnections and show that they also show a high degree of similarity with those established for these networks over the last 30 years. The method proposed in this paper has great potential to elucidate functional connectivity at the neuronal level in many different neuronal networks.

Identicação de sistemas neurais com redes bayesianas dinâmicas e transferência de entropia

“…domínios onde as variáveis modeladas possuem comportamentos semelhantes -o recente trabalho por Endo et al (2015) sugere, com confirmação da literatura de biologia, padrões de conectividade sináptica na rede de neurônios propriocetiva do gafanhoto utilizando apenas medidas par-a-par entre os neurônios. O raciocínio é o mesmo indicado acima: valores baixos de informação mútua (embora também suportados pelo valor de atraso encontrado) podem indicar relações mais indiretas entre os nós.…”

“…As medidas de transferência de informação apresentadas anteriormente também são utilizadas para identificar os atrasos de tempo entre dois processos ou mais (Wilmer et al, 2012;Pampu et al, 2013;Endo et al, 2015), recebendo os nomes informação mútua atrasada (DMI, do inglês delayed mutual information) e transferência de entropia atrasada (DTE, do inglês delayed transfer entropy). Estes atrasos, no entanto, exigem a suposição de que a transferência de informação entre dois processos ocorre em função de apenas um estado passado do processo de origem, ou seja, sem sinergia entre estes estados passados.…”

“…Endo et al (2015), por sua vez, utiliza um método de clustering para agrupar os neurônios spiking e nonspiking do sistema de acordo com camadas, a partir destes diferentes atrasos e dos valores de informação mútua atrasada. Os resultados obtidos confirmam a literatura de biologia: Burrows (1996) afirma que há dois padrões de caminho nos interneurônios spiking e três nos nonspiking.…”

“…Identificação de Sistemas Redes Efetivas com Transferência de Informação Modelos de Wiener-Volterra (Kondoh et al, 1995) (Vidal-Gadea et al, 2010Dewhirst et al, 2013) Informação mútua atrasada (Maciel et al, 2012;Endo et al, 2013) Redes Neurais Artificiais (Meruelo et al, 2016) Clustering dos atrasos para identificação de caminhos neurais (Endo et al, 2015) Redes Bayesianas Dinâmicas (ambas) -proposta atual Figura 4.6: Grafo com as conexões do gânglio metatorácico do sistema neuromotor do gafanhoto encontrada a partir dos experimentos de medidas de atraso com informação mútua atrasada. Os sinais 200Hz e 27Hz são os geradores de excitação utilizados no experimento, o nó Sensory é o neurônio sensor encontrado no FeCO, os interneurônios são apresentados a partir dos grupos encontrados no clustering, e os neurônios motores encontram-se divididos em flexores e extensores.…”

“…Com isso em vista, aplicou-se um método de remoção de tendências não-lineares e descontinuidades baseado em análise de espectro singular (SSA), os quais estão presentes no sinal devido ao setup experimental, que introduz uma corrente DC que varia à medida que o eletrodo se move pelo corpo da célula (seção 2.3.1). Assim, medidas de transferência de entropia atrasada puderam ser aplicadas a trechos maiores dos sinais gravados -anteriormente, em Endo et al (2015), apenas trechos pequenos do sinal, considerados estacionários, eram selecionados. A estas medidas foi aplicada também uma normalização, com a finalidade de comparar e integrar os resultados em diferentes experimentos e animais.…”