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现代记录技术现在使我们能够从不同大脑网络中不同神经元群体中记录。但是，尤其是当我们考虑多个（超过两个）人群时，需要新的概念和统计框架来表征这些人群中信号的多维，同时流动。在这里，我们开发了一个确定每个潜在维度所描述的人群的子集，（2）这些人群之间信号流的方向，以及（3）这些信号在实验试验内部和整个实验试验中如何演变。我们在模拟中说明了这些特征，并通过将其应用于猕猴视觉区域V1和V2中神经元种群的先前研究的录音来进一步验证该方法。然后，我们研究了与多个Neuropixels探针同时记录的区域V1，V2和V3D区域跨层隔室的相互作用。我们的方法揭示了与视网膜一致性相关的这三个领域的选择性交流的签名。这项工作推进了多个神经元种群中并发信号的研究。
揭示多个神经元种群中并发信号的基序
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