little things

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+2022-01-28-af-invivo-1;Apteronotus leptorhynchus;10.7;11;P-unit;Nerve;good;760;2429;21.8774;111.18;0.96121;0.748431;1;-0.449343;0.062394;0.452224;0.520593;0.00328947;3;0.2;InputArr_400hz_30s.dat;400;30;5;140.061;1.16742;168.327;128.608;73.5157;46.875;2060.43;42.9688;0.334177;580;62.5;1.15451;1234.42;5.47907;7540.16;100;74.2188;1.10647;1089.39;2.7861;7257.54
+2022-01-28-ah-invivo-1;Apteronotus leptorhynchus;10.7;11;P-unit;Nerve;good;759;4542;16.0602;282.909;0.882444;0.72099;1;-0.388297;0.0450116;0.609557;0.682889;0.00329381;0;0.2;InputArr_400hz_30s.dat;400;30;3;228.266;0.975535;191.569;139.537;83.8082;62.5;1897.63;42.9688;0.534334;348;312.5;1.17607;404.489;0.80569;-651.602;100;304.688;1.18;741.459;0.731602;-1783.21
+2022-01-28-ah-invivo-1;Apteronotus leptorhynchus;10.7;11;P-unit;Nerve;good;759;4542;16.0602;282.909;0.882444;0.72099;1;-0.388297;0.0450116;0.609557;0.682889;0.00329381;1;0.2;InputArr_400hz_30s.dat;400;30;4;225.99;0.95199;189.245;137.827;84.2536;66.4062;1721.13;42.9688;0.496521;464;273.438;1.22456;559.009;0.919493;-266.897;100;246.094;1.35955;1511.47;0.880114;-778.517
--- a/dataoverview.py
+++ b/dataoverview.py
@ -149,9 +149,15 @@ def si_stats(title, data, sicol, si_thresh, nsegscol):
    print('    cutoff frequencies:', ' '.join([f'{f:3.0f}Hz' for f in np.unique(fcutoff)]))
    print('    cutoff frequencies:', '   '.join([f'{np.sum(fcutoff == f):3d}' for f in np.unique(fcutoff)]))
    print(f'    cutoff frequencies: {np.min(fcutoff):.0f}Hz - {np.max(fcutoff):.0f}Hz, median={np.median(fcutoff):.0f}Hz, mean={np.mean(fcutoff):.0f}Hz, std={np.std(fcutoff):.0f}Hz')
-    contrasts = 100*data['contrast']
-    print('    contrasts:         ', ' '.join([f'{c:.2g}%' for c in np.unique(contrasts)]))
-    print(f'    contrasts:          {np.min(contrasts):.2g}% - {np.max(contrasts):.2g}%, median={np.median(contrasts):.2g}%, mean={np.mean(contrasts):.2g}%, std={np.std(contrasts):.2g}%')
+    print('    contrasts:')
+    contrasts = data['contrast']
+    for c in np.unique(contrasts):
+        nc = np.sum(contrasts == c)
+        nsi = np.sum(sidata[contrasts == c] > si_thresh)
+        print(f'        {100*c:3.2g}% n={nc:3d} ({100*nc/len(contrasts):4.1f}%):'
+              f' n={nsi:3d} ({100*nsi/nc:5.1f}%) have SI > {si_thresh:.1f}')
+    contrasts *= 100
+    print(f'        {np.min(contrasts):.2g}% - {np.max(contrasts):.2g}%, median={np.median(contrasts):.2g}%, mean={np.mean(contrasts):.2g}%, std={np.std(contrasts):.2g}%')
    nsegs = data[nsegscol]
    print(f'    number of segments: {np.min(nsegs):4.0f} - {np.max(nsegs):4.0f}, median={np.median(nsegs):4.0f}, mean={np.mean(nsegs):4.0f}, std={np.std(nsegs):4.0f}')
    nsegs = data['nsegs']
--- a/modelsusceptcontrasts.py
+++ b/modelsusceptcontrasts.py
@ -111,11 +111,17 @@ def plot_summary_contrasts(axs, s, cells):
    cdata = data[data['contrast'] == 0, :]
    nli_split = cdata['dsinorm']
    print(f'    mean SI = {np.mean(nli_split):.2f}, stdev = {np.std(nli_split):.2f}')
+    print(f'    triangle cells have SI >= {np.min(nli_split[cdata["triangle"] > 0.5]):.2f}')
+    ntriangle = np.sum(cdata['triangle'] > 0.5)
+    print(f'    triangle cells: {ntriangle:2d} ({100*ntriangle/len(cdata):.1f}%)')
+    nborder = np.sum(cdata['border'] > 0.5)
+    print(f'    border cells:   {nborder:2d} ({100*nborder/len(cdata):.1f}%)')
+    nother = len(cdata) - ntriangle - nborder
+    print(f'    other cells:    {nother:2d} ({100*nother/len(cdata):.1f}%)')
    n = np.sum(nli_split > nli_thresh)
    print(f'    {n} cells ({100*n/len(nli_split):.1f}%) have SI > {nli_thresh:.1f}:')
    for name, cv in cdata[nli_split > nli_thresh, ['cell', 'cvbase']].row_data():
        print(f'        {name:<22} CV={cv:4.2f}')
-    print(f'    triangle cells have SI >= {np.min(nli_split[cdata["triangle"] > 0.5]):.2f}')
    print()
    for i, a in enumerate([0.01, 0.03, 0.1]):
        plot_si_cv(axs[1 + i], s, data, a, cells)
@ -126,12 +132,12 @@ def plot_summary_contrasts(axs, s, cells):
        print(f'    correlation with split: r={r:.2f}, p={p:.1e}')
        print(f'    mean SI = {np.mean(nli):.2f}, stdev = {np.std(nli):.2f}')
        n = np.sum(nli > nli_thresh)
+        print(f'    triangle cells have SI >= {np.min(nli[cdata["triangle"] > 0.5]):.2f}')
        print(f'    {n} cells ({100*n/len(nli):.1f}%) have SI > {nli_thresh:.1f}:')
        for name, cv, respmod in cdata[nli > nli_thresh,
                                       ['cell', 'cvbase', 'respmod2']].row_data():
            print(f'        {name:<22} CV={cv:4.2f} '
                  f'response modulation={respmod:4.0f}Hz')
-        print(f'    triangle cells have SI >= {np.min(nli[cdata["triangle"] > 0.5]):.2f}')
        print()
    print('overall lowest baseline CV:',
          ' '.join([f'{cv:.2f}' for cv in np.unique(data['cvbase'])[:5]]))
--- a/modelsusceptlown.py
+++ b/modelsusceptlown.py
@ -81,10 +81,11 @@ def plot_si_diags(ax, s, data, alphax, alphay, xthresh, ythresh, cell_name):
            ms=s.psB1m['markersize'], mfc=color, mec='k', mew=0.8)

    box = dict(boxstyle='square,pad=0.1', fc='white', ec='none')
-    ax.text(1.0, 0.0, f'{ntn}', ha='right', fontsize='small', bbox=box)
-    ax.text(7.5, 0.0, f'{nfn}', ha='right', fontsize='small', bbox=box)
-    ax.text(1.0, 3.7, f'{nfp}', ha='right', fontsize='small', bbox=box)
-    ax.text(7.5, 3.7, f'{ntp}', ha='right', fontsize='small', bbox=box)
+    ax.text(1.00, 0.0, f'{ntn}', ha='right', fontsize='small', bbox=box)
+    ax.text(8.50, 0.0, f'{nfn}', ha='right', fontsize='small', bbox=box)
+    ax.text(1.00, 3.5, f'{nfp}', ha='right', fontsize='small', bbox=box)
+    ax.text(8.50, 3.5, f'{ntp}', ha='right', fontsize='small', bbox=box)
+    #ax.text(9.00, 2.3, f'{100*ntp/len(siy):.0f}\\,\\%', ha='right', fontsize='small', bbox=box)
    ax.set_ylim(0, 9)
    ax.set_xlim(0, 9)
    n = datax[0, 'nsegs']
--- a/nonlinearbaseline.tex
+++ b/nonlinearbaseline.tex
@ -540,10 +540,12 @@ Estimating second-order susceptibilities reliably requires large numbers (millio

 The second-order susceptibility matrices that are based on only 100 segments look flat and noisy, lacking the triangular structure (\subfigref{fig:modelsusceptlown}{B}). The anti-diagonal ridge, however, where the sum of the stimulus frequencies matches the neuron's baseline firing rate, seems to be present whenever the converged estimate shows a clear triangular structure (compare \subfigref{fig:modelsusceptlown}{B} and \subfigref{fig:modelsusceptlown}{A}). The SI($r$) characterizes the height of the ridge in the second-oder susceptibility plane at the neuron's baseline firing rate $r$. Comparing SI($r$) values based on 100 FFT segements to the ones based on one or ten million segments for all 39 model cells (\subfigrefb{fig:modelsusceptlown}{C}) supports this impression. They correlate quite well at contrasts of 1\,\% and 3\,\% ($r=0.9$, $p\ll 0.001$). At a contrast of 10\,\% this correlation is weaker ($r=0.38$, $p<0.05$), because there are only three cells left with SI($r$) values greater than 1.2. Despite the good correlations, care has to be taken to set a threshold on the SI($r$) values for deciding whether a triangular structure would emerge for a much higher number of segments. Because at low number of segments the estimates are noisier, there could be false positives for a too low threshold. Setting the threshold to 1.8 avoids false positives for the price of a few false negatives.

-Overall, observing SI($r$) values greater than about 1.8, even for a number of FFT segments as low as one hundred, seems to be a reliable indication for a triangular structure in the second-order susceptibility at the corresponding stimulus contrast. Small stimulus contrasts of 1\,\% are less informative, because of their bad signal-to-noise ratio. Intermediate stimulus contrasts around 3\,\% seem to be optimal, because there, most cells still have a triangular structure in their susceptibility and the signal-to-noise ratio is better. At RAM stimulus contrasts of 10\,\% or higher the signal-to-noise ratio is even better, but only few cells remain with weak triangularly shaped susceptibilities that might be missed as a false positives.
+Overall, observing SI($r$) values greater than about 1.8, even for a number of FFT segments as low as one hundred, seems to be a reliable indication for a triangular structure in the second-order susceptibility at the corresponding stimulus contrast. Small stimulus contrasts of 1\,\% are less informative, because of their bad signal-to-noise ratio. \notejb{Explain what we can read off from n=100} Intermediate stimulus contrasts around 3\,\% seem to be optimal, because there, most cells still have a triangular structure in their susceptibility and the signal-to-noise ratio is better. At RAM stimulus contrasts of 10\,\% or higher the signal-to-noise ratio is even better, but only few cells remain with weak triangularly shaped susceptibilities that might be missed as a false positives.

 \begin{figure*}[tp]
  \includegraphics[width=\columnwidth]{dataoverview}
+  \notejb{use color code for contrasts}
+  \notejb{add inset wih distribution of contrasts}
  \caption{\label{fig:dataoverview} Nonlinear responses in P-units and
    ampullary afferents. The second-order susceptibility is condensed
    into the susceptibility index, SI($r$) \eqnref{eq:nli_equation},
@ -592,9 +594,9 @@ Overall, observing SI($r$) values greater than about 1.8, even for a number of F
 \end{figure*}

 \subsection{Low CVs and weak stimuli are associated with distinct nonlinearity in recorded electroreceptive neurons}
-Now we are prepared to evaluate our pool of 39 P-unit model cells, 159 P-units, and 30 ampullary afferents recorded in 75 specimen of \textit{Apteronotus leptorhynchus}. For comparison across cells we condensed the structure of the second-order susceptibilities into SI($r$) values, \eqnref{eq:nli_equation}, computed from FFTs based on 100 segments of 512 samples at a temporal resolution of 0.5\,ms.
+Now we are prepared to evaluate our pool of 39 P-unit model cells, 166 P-units, and 30 ampullary afferents recorded in 76 specimen of \textit{Apteronotus leptorhynchus}. For comparison across cells we condensed the structure of the second-order susceptibilities into SI($r$) values, \eqnref{eq:nli_equation}.

-In the P-unit models, each model cell contributed with three RAM stimulus presentations with contrasts of 1, 3, and 10\,\%, resulting in $n=117$ data points. 19 (16\,\%) had SI($r$) values larger than 1.8, indicating the expected ridges at the baseline firing rate in their second-order susceptiility . The lower the cell's baseline CV, i.e. the less intrinsic noise, the higher the SI($r$) (\figrefb{fig:dataoverview}\,\pane[i]{A}). Also, the lower the response modulation, i.e. the weaker the effective stimulus, the higher the S($r$) (\figrefb{fig:dataoverview}\,\pane[ii]{A}). Cells with high SI($r$) values are the ones with baseline firing rate below 200\,Hz (\figrefb{fig:dataoverview}\,\pane[iii]{A}). In comparison to the experimentally measured P-unit recordings, the model cells are skewed to lower baseline CVs (Mann-Whitney $U=12924$, $p=1.3\times 10^{-7}$), because the models are not able to reproduce bursting, which we observe in many P-units and which leads to high CVs. Also the response modulation of the models is skewed to lower values (Mann-Whitney $U=12846$, $p=9.1\times 10^{-8}$), because in the measured cells, response modulation is positively correlated with baseline CV \notejb{(XXX)}, i.e. bursting cells are more sensitive. \notejb{cehck baseline firing rate differences.}
+In the P-unit models, each model cell contributed with three RAM stimulus presentations with contrasts of 1, 3, and 10\,\%, resulting in $n=117$ data points. 19 (16\,\%) had SI($r$) values larger than 1.8, indicating the expected ridges at the baseline firing rate in their second-order susceptiility . The lower the cell's baseline CV, i.e. the less intrinsic noise, the higher the SI($r$) (\figrefb{fig:dataoverview}\,\panel[i]{A}). Also, the lower the response modulation, i.e. the weaker the effective stimulus, the higher the S($r$) (\figrefb{fig:dataoverview}\,\panel[ii]{A}). Cells with high SI($r$) values are the ones with baseline firing rate below 200\,Hz (\figrefb{fig:dataoverview}\,\panel[iii]{A}). In comparison to the experimentally measured P-unit recordings, the model cells are skewed to lower baseline CVs (Mann-Whitney $U=12924$, $p=1.3\times 10^{-7}$), because the models are not able to reproduce bursting, which we observe in many P-units and which leads to high CVs. Also the response modulation of the models is skewed to lower values (Mann-Whitney $U=12846$, $p=9.1\times 10^{-8}$), because in the measured cells, response modulation is positively correlated with baseline CV \notejb{(XXX)}, i.e. bursting cells are more sensitive. \notejb{check baseline firing rate differences.}


 \notejb{We need to know which contrasts}
@ -789,6 +791,8 @@ We expected to see elevated values in the second-order susceptibility at $\omega
 \end{equation}
 from the second-order susceptibilities estimated from experimental data. $D(f)$ is the projection of the absolute values of the second-order susceptibility matrix onto the diagonal, calculated by taking the mean of the anti-diagonal elements. The peak of $D(f)$ at the neuron's baseline firing rate $\fbase$ was found by finding the maximum of $D(f)$ in the range $\fbase \pm 5$\,Hz. This peak was then normalized by the median of $D(f)$ (\subfigrefb{fig:punit}{G}). Since in most experimentally measured cells the second-order susceptibilities was more or less flat, normalizing by the median is working well. If the same RAM was recorded several times in a cell, each trial resulted in a separate second-order susceptibility matrix. For the population statistics in \figref{fig:dataoverview} the mean of the resulting \nli{} values is used.

+\notejb{computed from FFTs based on 100 segments of 512 samples at a temporal resolution of 0.5\,ms}
+
 For the model simulations, the second-order susceptibilities where not flat but often showed a broader bump on which the peak at the neuron's baseline firing rate occured (see, for example, \figrefb{fig:modelsusceptcontrasts}, panels \panel[i]{B}, \panel[iii]{C}, and \panel[iv]{D}). Instead of normalizing by the median, we normalized the model simulations by the mean values of the projection $D(f)$ in small ranges close to the left and right of the neuron's baseline firing rate:
 \begin{equation}
  \label{eq:nli_equation2}