Resumen

El análisis de trenes de picos neuronales es una tarea importante en la neurociencia computacional que tiene como objetivo comprender los mecanismos neuronales y obtener información sobre los circuitos neuronales. Con el avance de las tecnologías de grabación de múltiples electrodos y de imágenes, se ha vuelto cada vez más exigente el desarrollo de herramientas estadísticas para analizar la actividad de picos de grandes conjuntos neuronales. Aquí presentamos una visión general de los métodos bayesianos y sus aplicaciones representativas en el análisis de trenes de picos neuronales, tanto a nivel de neurona única como de población. En el lado teórico, nos centramos en varias técnicas aproximadas de inferencia bayesiana aplicadas al estado latente y a la estimación de parámetros. En cuanto a la aplicación, los temas incluyen la clasificación de picos, la estimación de la curva de sintonía, la codificación y decodificación neuronal, la deconvolución de trenes de picos a partir de señales de imágenes de calcio y la inferencia de la conectividad funcional neuronal y la sincronía. Se discuten algunos retos y oportunidades de investigación para el análisis de trenes de picos neuronales.

• Materias:Sistema nervioso Neuronas Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Imagen por resonancia magnética
• Subjects:Nervous systems Neurons Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Magnetic resonance imaging
• Palabras claves:análisis de trenes de espigas, trenes de espigas neuronales, deconvolución de espigas, técnicas de inferencia bayesiana, señal de imágenes de calcio, inferencia bayesiana aproximada, conjunto de actividades de espigas, avance de multielectrodos, conectividad funcional neuronal, herramientas estadísticas
• Keywords:spike train analysis, neural spike train, deconvolution of spike, bayesian inference techniques, calcium imaging signal, approximate bayesian inference, ensemble spike activities, advancement of multielectrode, neuronal functional connectivity, statistical tools