TU Darmstadt / ULB / TUprints

Studies of Local Functional Network Connectivity in Cat Visual Cortex

Schmitz, Sarah Katharina (2020)
Studies of Local Functional Network Connectivity in Cat Visual Cortex.
Technische Universität Darmstadt
doi: 10.25534/tuprints-00014188
Ph.D. Thesis, Primary publication, Publisher's Version

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Item Type: Ph.D. Thesis
Type of entry: Primary publication
Title: Studies of Local Functional Network Connectivity in Cat Visual Cortex
Language: English
Referees: Galuske, Prof. Dr. Ralf A. W. ; Pipa, Prof. Dr. Gordon
Date: 2020
Place of Publication: Darmstadt
Collation: 167 Seiten
Date of oral examination: 9 October 2020
DOI: 10.25534/tuprints-00014188
Abstract:

In the mammalian brain, network structures are apparent on multiple temporal and spatial scales. While substantial knowledge is available about the action potential on the level of the individual cell, as well as about large-scale networks across brain areas, the intermediate level of local functional neuronal networks within one brain area has not been analyzed to the same extent. The advancement of multi-electrode recordings in the brain enables the analysis of functional connectivity between simultaneously recorded groups of neurons. With this, there is an increasing need for analysis approaches to study the characteristics of the recorded local functional networks. In this context, the present study had two main goals: 1) the extension and development of analysis methods, and 2) the application of these methods to electrophysiological data in order to contribute to the knowledge in the field of local functional connectivity. The data which were analyzed in this study had been collected as part of a cycle of studies on visual hemineglect. The study of neglect is closely linked to the study of feedback signals between areas in the visual system: electrophysiological signals were recorded from the primary visual area 18 in the anaesthetized cat, while a hierarchically higher area, the posterior middle suprasylvian (pMS) sulcus, was thermally deactivated. This deactivation silences the feedback signals from pMS to area 18. The deactivation was performed unilaterally – on the same (ipsilateral) and on the opposite (contralateral) hemisphere to the recording – as well as bilaterally. The effect of the pMS deactivation was probed on multiple temporal and spatial scales: on the singlecell level, spike rates and tunings were assessed for both multi- and single-unit data. On the level of local functional network connectivity, multiple approaches were explored to extract different aspects of the deactivation effects. Parallel Factor Analysis (PARAFAC) was applied as a means to scan the effect of deactivation of pMS on cross-correlations between multi-units in area 18 over all recording sessions. PARAFAC proved to be a suitable approach to extract the deactivation effects. To the author's knowledge, this is the first application of PARAFAC to electrophysiological spike data. Functional networks were created based on joint-spike events by application of "NeuroXidence", and effective connectivity was computed based on the application of a Generalized Linear Model (GLM) to the spike data. Network connectivity was then assessed with a variety of graph theoretical measures. After excluding randomness (in the sense of Erdös-Rényi graphs), connection density was compared for short and long-range connections, and units with a similar or differing orientation or direction preference, respectively. Entire graphs were examined for similarity between different experimental conditions, based on a test using the Hamming distance. Effects of the pMS deactivation on the local network structure in area 18 could be observed on all probed spatial and temporal scales, namely LFP and spike rates, as well as millisecond-precise synchrony based on NeuroXidence, and directed connectivity based on the GLM. Overall, the results were in line with previous findings in the context of studies on the visual hemineglect in the anaesthetized cat: ipsi- and bilateral pMS deactivation led to lower activity and connectivity levels as compared to the "warm" condition, while contralateral pMS deactivation left rates and coordinated activity largely unaltered. However, a large variability of the deactivation effects was observed. In order to find a possible correlate for this variability, the data were divided into three subsets based on the level of gamma activity in the LFP prior to thermal deactivation of pMS. The group with the highest initial gamma power was observed to be the most dynamic and showed the largest effects during deactivation, both for rates and correlated activity. This raised the notion that the presence of low or medium initial gamma activity could be an indication that the global network was partially disconnected even before the deactivation of pMS, and for this reason did not exhibit the same extent of deactivation effects as compared to the "high initial gamma" group. Thus it is concluded that global brain state bears a significant relevance for local networks and should be taken into account for any study of local connectivity in the brain.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

Im Gehirn von Säugetieren werden Netzwerkstrukturen auf verschiedenen zeitlichen und räumlichen Skalen beobachtet. Während umfangreiches Wissen über das Aktionspotential auf dem Level der individuellen Zelle, ebenso wie über globale Netzwerke zwischen Hirnarealen, vorhanden ist, ist das intermediäre Level der lokalen funktionellen neuronalen Netzwerke innerhalb eines Hirnareals bisher weniger umfassend untersucht. Die Fortentwicklung von Multi-Elektroden-Ableitungen im Gehirn ermöglicht dabei die Analyse funktioneller Konnektivität unter simultan aufgenommenen Gruppen von Neuronen. Damit steigt der Bedarf nach Analysemethoden, um die Charakteristika der aufgenommenen lokalen funktionellen Netzwerke zu untersuchen. In diesem Kontext hatte die vorliegende Studie vornehmlich zwei Ziele: 1) die Erweiterung und Entwicklung von Analysemethoden und 2) die Anwendung dieser Methoden auf elektrophysiologische Daten, um zum Wissen im Bereich der lokalen funktionellen Konnektivität beizutragen. Die Daten, die der vorliegenden Dissertation zugrunde liegen, stammen aus einem Zyklus von Studien zum visuellen Hemineglekt, einem Phänomen, das beispielsweise als Folge eines Schlaganfalls auftreten kann, und bei dem der Patient eine Hälfte seines Gesichtsfeldes nicht mehr wahrnimmt. Die Studie des Neglekts ist eng mit der Erforschung von Feedback-Signalen zwischen Arealen im visuellen System verknüpft: Elektrophysiologische Signale wurden vom primären visuellen Areal 18 in der anästhesierten Katze abgeleitet, während ein hierarchisch höheres Areal, der posteromediale suprasylvische Sulkus (pMS), thermal, das heißt durch Kühlen, deaktiviert wurde. Diese Deaktivierung schaltet die Feedback-Signale vom pMS nach Area 18 aus. Die Deaktivierung erfolgte sowohl unilateral – auf derselben (ipsilateral) und auf der gegenüberliegenden (kontralateral) Hemisphäre – als auch bilateral. Die Untersuchung des pMS-Deaktivierungseffekts erfolgte auf verschiedenen zeitlichen und räumlichen Skalen: Auf dem Niveau einzelner Zellen wurden Feuerraten und Orientierungs- sowie Richtungspräferenzen für Multi- sowie für Single-Units betrachtet. Auf dem Level der Netzwerk-Konnektivität wurden verschiedene Ansätze erprobt, um unterschiedliche Aspekte des Deaktivierungseffekts zu extrahieren. Die Anwendung der Parallelen Faktorenanalyse (PARAFAC) erfolgte mit dem Ziel, den Effekt der pMS-Deaktivierung auf die Kreuzkorrelation zwischen Multi-Units in Area 18 über alle Aufnahmesitzungen zu scannen. PARAFAC bewies sich hierbei als geeigneter Ansatz, die auftretenden Deaktivierungseffekte sichtbar zu machen. Nach dem Wissen der Autorin ist dies die erste Anwendung von PARAFAC auf elektrophysiologische Spike-Signale. Funktionelle Netzwerke wurden auf der Basis von Joint-Spike-Events unter Verwendung der Methode "NeuroXidence" berechnet. Zur Bestimmung effektiver Konnektivität wurde ein Ansatz basierend auf einem Generalisierten Linearen Modell (GLM) gewählt. Im Anschluss wurde die Netzwerk-Konnektivität mit einer Auswahl an graphentheoretischen Methoden untersucht. Nachdem Zufälligkeit (im Sinne von Erdös-Rényi-Graphen) ausgeschlossen werden konnte, wurde die Verbindungsdichte für kurze und lange Verbindungen sowie für Units mit ähnlicher und unterschiedlicher Orientierungspräferenz verglichen. Ganze Graphen wurden außerdem mit Hilfe eines auf der Hamming-Distanz basierenden Tests auf ihre Ähnlichkeit untersucht. Effekte der pMS-Deaktivierung auf die lokale Netzwerkstruktur in Area 18 konnten auf allen räumlichen und zeitlichen Skalen, das heißt im LFP und den Feuerraten sowie in der millisekundengenauen Synchronität basierend auf NeuroXidence und der gerichteten Konnektivität basierend auf dem GLM, beobachtet werden. Die Ergebnisse sind dabei im Einklang mit früheren Erkenntnissen im Kontext der Studien zum visuellen Hemineglekt in der anästhesierten Katze: Ipsi- und bilaterale pMSDeaktivierung führten im Vergleich zur "warm"-Bedingung zu niedrigeren Aktivitäts- und Korrelationsniveaus, während kontralaterale Deaktivierung Raten und Korrelationen kaum veränderte. Allerdings zeigte sich eine hohe Variabilität der Deaktivierungseffekte. Um ein mögliches Korrelat für diese Variabilität zu identifizieren, wurden die Daten in drei Untergruppen, basierend auf dem Niveau der Gamma-Aktivität im LFP vor der thermalen Deaktivierung, aufgeteilt. Die Gruppe mit der höchsten initialen Gamma-Power zeigte sich dabei als die dynamischste und wies die größten Veränderungen unter der Deaktivierung auf, sowohl für die Spikeraten, als auch für die korrelierte Spikeaktivität. Dies führte zu der Auffassung, dass das Vorhandensein niedriger oder mittlerer initialer Gamma-Aktivität ein Indikator dafür sein könnte, dass das globale Netzwerk bereits vor der pMS-Deaktivierung gestört war und aus diesem Grund im Vergleich zur "High Initial Gamma"-Gruppe nicht dasselbe Ausmaß der Deaktivierungseffekte zeigte. Abschließend wird deshalb festgehalten, dass der Zustand des globalen Netzwerks im Gehirn einen maßgeblichen Einfluss auf die lokale Netzwerkstruktur in einzelnen Arealen hat und bei jeder Untersuchung von lokaler Konnektivität berücksichtigt werden sollte.

German
Status: Publisher's Version
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-141882
Classification DDC: 500 Science and mathematics > 570 Life sciences, biology
Divisions: 10 Department of Biology > Systems Neurophysiology
Date Deposited: 23 Dec 2020 09:21
Last Modified: 23 Dec 2020 21:13
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/14188
PPN: 474417387
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