論文の概要: Identifying the impact of local connectivity patterns on dynamics in excitatory-inhibitory networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06802v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 08:57:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:10:04.192485
• Title: Identifying the impact of local connectivity patterns on dynamics in excitatory-inhibitory networks
• Title（参考訳）: 興奮抑制ネットワークにおける局所接続パターンのダイナミクスへの影響の同定
• Authors: Yuxiu Shao, David Dahmen, Stefano Recanatesi, Eric Shea-Brown, Srdjan Ostojic,
• Abstract要約: 接続の特定のパターンである連鎖モチーフが、他のペアのモチーフよりも支配的な固有モチーフに強い影響を与えることを示す。 連鎖モチーフの過剰表現は、阻害支配ネットワークにおいて強い正の固有値を誘導する。 これらの知見は、オプトジェネティックな摂動に対する応答を計測し、皮質回路の動的構造を推測する実験の解釈に直接的な意味を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.913318028439159
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• Abstract: Networks of excitatory and inhibitory (EI) neurons form a canonical circuit in the brain. Seminal theoretical results on dynamics of such networks are based on the assumption that synaptic strengths depend on the type of neurons they connect, but are otherwise statistically independent. Recent synaptic physiology datasets however highlight the prominence of specific connectivity patterns that go well beyond what is expected from independent connections. While decades of influential research have demonstrated the strong role of the basic EI cell type structure, to which extent additional connectivity features influence dynamics remains to be fully determined. Here we examine the effects of pairwise connectivity motifs on the linear dynamics in EI networks using an analytical framework that approximates the connectivity in terms of low-rank structures. This low-rank approximation is based on a mathematical derivation of the dominant eigenvalues of the connectivity matrix and predicts the impact on responses to external inputs of connectivity motifs and their interactions with cell-type structure. Our results reveal that a particular pattern of connectivity, chain motifs, have a much stronger impact on dominant eigenmodes than other pairwise motifs. An overrepresentation of chain motifs induces a strong positive eigenvalue in inhibition-dominated networks and generates a potential instability that requires revisiting the classical excitation-inhibition balance criteria. Examining effects of external inputs, we show that chain motifs can on their own induce paradoxical responses where an increased input to inhibitory neurons leads to a decrease in their activity due to the recurrent feedback. These findings have direct implications for the interpretation of experiments in which responses to optogenetic perturbations are measured and used to infer the dynamical regime of cortical circuits.
• Abstract（参考訳）: 興奮性および抑制性(EI)ニューロンのネットワークは、脳内の正準回路を形成する。 このようなネットワークの力学に関する基礎理論的結果は、シナプス強度が結合するニューロンの種類に依存するが、統計的に独立であるという仮定に基づいている。 しかし、近年のシナプス生理学データセットは、独立した接続から期待されるものを超えた、特定の接続パターンの卓越性を浮き彫りにしている。 何十年にもわたる影響力のある研究が、基本的なEI細胞型の構造の強い役割を証明してきたが、接続性に影響を及ぼす影響は、まだ完全に決定されていない。 本稿では,低ランク構造で接続を近似する解析フレームワークを用いて,EIネットワークの線形力学に対する対接続モチーフの影響について検討する。 この低ランク近似は、接続行列の支配的固有値の数学的導出に基づいており、接続モチーフの外部入力に対する応答と、セル型構造との相互作用に対する影響を予測する。 以上の結果から,チェーンモチーフという特定の接続パターンが,他のペアのモチーフよりも優越的な固有モチーフに強い影響を与えることが明らかとなった。 連鎖モチーフの過剰表現は、阻害支配ネットワークにおいて強い正の固有値を誘導し、古典的な励起抑制バランス基準の再検討を必要とする潜在的な不安定を生成する。 外部入力の影響を調べたところ、連鎖モチーフが自己のパラドックス反応を誘発し、抑制ニューロンへの入力が増加し、繰り返しのフィードバックによって活動が減少することが明らかとなった。 これらの知見は、オプトジェネティックな摂動に対する応答を計測し、皮質回路の動的構造を推測する実験の解釈に直接的な意味を持つ。

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