皮質活動は準定常状態間で反転します

動作するサルにおけるいくつかの単一の皮質ニューロンのスパイク列の並列記録を、隠されたマルコフプロセスとして分析しました。平行スパイク列車は、ベクトル発火率が時間とともに変化する多変量ポアソンプロセスと見なされました。このアプローチの結果として、完全な記録は、ダイナミクスが一次マルコフチェーンとしてモデル化されている、統計的に識別されたいくつかの隠された状態のシーケンスに分割できます。このアプローチの生物学的妥当性と利点は、いくつかの独立した方法で検討されました。（i）セグメンテーションの統計的一貫性と動物の挙動への対応。（ii）モデルによって得られた集合的な活動の反転の直接測定。（iii）記録されたスパイク列車間のセグメンテーションとペアごとの短期相互相関との関係。上記の試験のそれぞれについて、代理データとの比較も実施され、それらの重要性を保証しました。私たちの結果は、発火率がほぼ静止していた十分に分離された活動状態の存在を示していました。現在のデータを使用すると、6〜8の州を確実に区別できます。状態間の移行は速く、いくつかのニューロンの発火率の付随的な変化に関連していました。異なる行動モードと刺激は、神経活動のさまざまな状態によって一貫して反映されていました。さらに、ニューロン間のペアワイズの相関は、異なる状態間で大きく異なり、これらの異なる状態が多くのニューロンの協同作用によってもたらされたという仮説を支持しました。

Parallel recordings of spike trains of several single cortical neurons in behaving monkeys were analyzed as a hidden Markov process. The parallel spike trains were considered as a multivariate Poisson process whose vector firing rates change with time. As a consequence of this approach, the complete recording can be segmented into a sequence of a few statistically discriminated hidden states, whose dynamics are modeled as a first-order Markov chain. The biological validity and benefits of this approach were examined in several independent ways: (i) the statistical consistency of the segmentation and its correspondence to the behavior of the animals; (ii) direct measurement of the collective flips of activity, obtained by the model; and (iii) the relation between the segmentation and the pair-wise short-term cross-correlations between the recorded spike trains. Comparison with surrogate data was also carried out for each of the above examinations to assure their significance. Our results indicated the existence of well-separated states of activity, within which the firing rates were approximately stationary. With our present data we could reliably discriminate six to eight such states. The transitions between states were fast and were associated with concomitant changes of firing rates of several neurons. Different behavioral modes and stimuli were consistently reflected by different states of neural activity. Moreover, the pair-wise correlations between neurons varied considerably between the different states, supporting the hypothesis that these distinct states were brought about by the cooperative action of many neurons.