Accurate statistical models of neural spike responses can characterize the information carried by neural populations. But the limited samples of spike counts during recording usually result in model overfitting. Besides, current models assume spike counts to be Poisson-distributed, which ignores the fact that many neurons demonstrate over-dispersed spiking behaviour. Although the Negative Binomial Generalized Linear Model (NB-GLM) provides a powerful tool for modeling over-dispersed spike counts, the maximum likelihood-based standard NB-GLM leads to highly variable and inaccurate parameter estimates. Thus, we propose a hierarchical parametric empirical Bayes method to estimate the neural spike responses among neuronal population. Our method integrates both Generalized Linear Models (GLMs) and empirical Bayes theory, which aims to (1) improve the accuracy and reliability of parameter estimation, compared to the maximum likelihood-based method for NB-GLM and Poisson-GLM; (2) effectively capture the over-dispersion nature of spike counts from both simulated data and experimental data; and (3) provide insight into both neural interactions and spiking behaviours of the neuronal populations. We apply our approach to study both simulated data and experimental neural data. The estimation of simulation data indicates that the new framework can accurately predict mean spike counts simulated from different models and recover the connectivity weights among neural populations. The estimation based on retinal neurons demonstrate the proposed method outperforms both NB-GLM and Poisson-GLM in terms of the predictive log-likelihood of held-out data. Codes are available in https://doi.org/10.5281/zenodo.4704423


翻译:准确的神经螺旋反应统计模型可以成为神经人口所携带信息的特征。但是,记录期间有限的峰值计数样本通常导致模型超配。此外,目前模型假设峰值计数为Poisson分布式,忽视了许多神经元表现出过度分散的弹簧行为的事实。虽然负二进制通用线性模型(NB-GLM)提供了一种强大的工具,用于模拟超分散的峰值计数,但基于最大可能性的标准NB-GLM 导致高度可变和不准确的参数估计。因此,我们建议采用一个等级参数性实验性巴耶斯方法来估计神经人群的神经峰值反应反应反应。我们的方法结合了通用线性模型(GLMS)和实验性巴耶斯理论,目的是(1) 提高参数估算的准确性和可靠性,而NB-GLM和Pois23代码-GLM则提供了基于最大可能性的方法;(2) 从模拟数据和实验性数据中有效了解过分散的钉值预测性预测性数值;以及(3)对神经级模型的精确性模型进行观察,从而可以进行数据模拟数据流流流流流流数据流数据流数据流数据分析。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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