論文の概要: Integration of Calcium Imaging Traces via Deep Generative Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14615v3
• Date: Wed, 01 Oct 2025 14:40:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-02 14:33:21.490987
• Title: Integration of Calcium Imaging Traces via Deep Generative Modeling
• Title（参考訳）: 深部生成モデルによるカルシウムイメージングトレーサの統合
• Authors: Berta Ros, Mireia Olives-Verger, Caterina Fuses, Josep M Canals, Jordi Soriano, Jordi Abante,
• Abstract要約: スパイク推定アルゴリズムに頼らずに、カルシウムイメージング蛍光トレースから単一ニューロン表現を学習する方法を示す。 このアプローチは、バッチ効果を緩和しながら生物学的変動を保ちながら、最先端モデルよりも優れていることが判明した。 このフレームワークは、シングルニューロンダイナミクスの堅牢な可視化、クラスタリング、解釈を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Calcium imaging allows for the parallel measurement of large neuronal populations in a spatially resolved and minimally invasive manner, and has become a gold-standard for neuronal functionality. While deep generative models have been successfully applied to study the activity of neuronal ensembles, their potential for learning single-neuron representations from calcium imaging fluorescence traces remains largely unexplored, and batch effects remain an important hurdle. To address this, we explore supervised variational autoencoder architectures that learn compact representations of individual neurons from fluorescent traces without relying on spike inference algorithms. We find that this approach outperforms state-of-the-art models, preserving biological variability while mitigating batch effects. Across simulated and experimental datasets, this framework enables robust visualization, clustering, and interpretation of single-neuron dynamics.
• Abstract（参考訳）: カルシウムイメージングは、空間的に解決され、最小限の侵襲的な方法で、大きな神経細胞の同時測定を可能にし、神経細胞機能のゴールドスタンダードとなった。 神経アンサンブルの活性を研究するために深層生成モデルがうまく応用されているが、カルシウムイメージング蛍光トレースから単一ニューロン表現を学習する可能性はほとんど解明されておらず、バッチ効果は依然として重要なハードルである。 そこで本研究では,スパイク推論アルゴリズムに頼らずに蛍光トレースから個々のニューロンのコンパクトな表現を学習する教師付き変分オートエンコーダアーキテクチャについて検討する。 このアプローチは、バッチ効果を緩和しながら生物学的変動を保ちながら、最先端モデルよりも優れていることが判明した。 シミュレーションおよび実験データセット全体にわたって、このフレームワークは、シングルニューロンダイナミクスの堅牢な可視化、クラスタリング、解釈を可能にする。

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