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2021-12-17-ad-invivo-1;Apteronotus leptorhynchus;13;7.4;P-unit;Brain;awesome;515;21329;105.577;202.03;0.784883;0.892102;1;-0.630756;0.0228606;0.589366;0.589366;0.00291262;7;0.01;gwn300Hz10s0.3.dat;300;2.99998;128;199.636;0.795489;23.7668;17.2737;9.68446;82.0312;5367.22;7.8125;0.0200051;1280;156.25;1.35369;1.29993;10;203.125;1.55246;1.15671;10;203.125;1.55246;1.15671
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2021-12-17-ad-invivo-1;Apteronotus leptorhynchus;13;7.4;P-unit;Brain;awesome;515;21329;105.577;202.03;0.784883;0.892102;1;-0.630756;0.0228606;0.589366;0.589366;0.00291262;9;0.1;gwn300Hz10s0.3.dat;300;2.99998;128;208.632;0.852708;108.014;86.1085;49.9415;70.3125;2692.54;15.625;0.590848;1280;152.344;1.28036;2.08644;10;156.25;1.34483;1.15748;10;156.25;1.34483;1.15748
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2021-12-17-ad-invivo-1;Apteronotus leptorhynchus;13;7.4;P-unit;Brain;awesome;515;21329;105.577;202.03;0.784883;0.892102;1;-0.630756;0.0228606;0.589366;0.589366;0.00291262;12;0.001;gwn300Hz10s0.3.dat;300;2.99998;256;203.173;0.779194;14.7383;10.6011;6.82135;70.3125;20217.4;35.1562;0.00166669;2560;175.781;1.17253;1.06684;10;160.156;1.64755;1.4768;10;160.156;1.64755;1.4768
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||||
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||||
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@ -33,45 +33,52 @@ def plot_corr(ax, data, xcol, ycol, zcol, zmin, zmax, xpdfmax, cmap, color,
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||||
xmax = ax.get_xlim()[1]
|
||||
ymax = ax.get_ylim()[1]
|
||||
mask = (data[xcol] < xmax) & (data[ycol] < ymax)
|
||||
if 'stimindex' in data:
|
||||
for cell, run in example + split_example + examples:
|
||||
mask &= ~((data['cell'] == cell) & (data['stimindex'] == run))
|
||||
else: # simulations
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||||
for cell, alpha in example + split_example + examples:
|
||||
mask &= ~((data['cell'] == cell) & (data['contrast'] == alpha))
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||||
sc = ax.scatter(data[mask, xcol], data[mask, ycol], c=data[mask, zcol],
|
||||
s=4, marker='o', linewidth=0, edgecolors='none',
|
||||
clip_on=False, cmap=cmap, vmin=zmin, vmax=zmax, zorder=20)
|
||||
elw = 0.3
|
||||
if 'stimindex' in data:
|
||||
for cell, run in example:
|
||||
mask = (data['cell'] == cell) & (data['stimindex'] == run)
|
||||
ax.scatter(data[mask, xcol], data[mask, ycol], c=data[mask, zcol],
|
||||
s=6, marker='^', linewidth=0.5, edgecolors='black',
|
||||
s=6, marker='^', linewidth=elw, edgecolors='black',
|
||||
clip_on=False, cmap=cmap, vmin=zmin, vmax=zmax,
|
||||
zorder=20)
|
||||
for cell, run in split_example:
|
||||
mask = (data['cell'] == cell) & (data['stimindex'] == run)
|
||||
ax.scatter(data[mask, xcol], data[mask, ycol], c=data[mask, zcol],
|
||||
s=6, marker='s', linewidth=0.5, edgecolors='black',
|
||||
s=6, marker='s', linewidth=elw, edgecolors='black',
|
||||
clip_on=False, cmap=cmap, vmin=zmin, vmax=zmax,
|
||||
zorder=20)
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||||
for cell, run in examples:
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||||
mask = (data['cell'] == cell) & (data['stimindex'] == run)
|
||||
ax.scatter(data[mask, xcol], data[mask, ycol], c=data[mask, zcol],
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||||
s=5, marker='o', linewidth=0.5, edgecolors='black',
|
||||
s=6, marker='o', linewidth=elw, edgecolors='black',
|
||||
clip_on=False, cmap=cmap, vmin=zmin, vmax=zmax,
|
||||
zorder=20)
|
||||
else:
|
||||
else: # simulations
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||||
for cell, alpha in example:
|
||||
mask = (data['cell'] == cell) & (data['contrast'] == alpha)
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||||
ax.scatter(data[mask, xcol], data[mask, ycol], c=data[mask, zcol],
|
||||
s=6, marker='^', linewidth=0.5, edgecolors='black',
|
||||
s=6, marker='^', linewidth=elw, edgecolors='black',
|
||||
clip_on=False, cmap=cmap, vmin=zmin, vmax=zmax,
|
||||
zorder=20)
|
||||
for cell, alpha in split_example:
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||||
mask = (data['cell'] == cell) & (data['contrast'] == alpha)
|
||||
ax.scatter(data[mask, xcol], data[mask, ycol], c=data[mask, zcol],
|
||||
s=6, marker='s', linewidth=0.5, edgecolors='black',
|
||||
s=6, marker='s', linewidth=elw, edgecolors='black',
|
||||
clip_on=False, cmap=cmap, vmin=zmin, vmax=zmax,
|
||||
zorder=20)
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||||
for cell, alpha in examples:
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||||
mask = (data['cell'] == cell) & (data['contrast'] == alpha)
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||||
ax.scatter(data[mask, xcol], data[mask, ycol], c=data[mask, zcol],
|
||||
s=5, marker='o', linewidth=0.5, edgecolors='black',
|
||||
s=6, marker='o', linewidth=elw, edgecolors='black',
|
||||
clip_on=False, cmap=cmap, vmin=zmin, vmax=zmax,
|
||||
zorder=20)
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# color bar:
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@ -250,23 +257,29 @@ if __name__ == '__main__':
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sep=';')
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si_thresh = 1.8
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||||
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||||
u, p = mannwhitneyu(punit_model['cvbase'], punit_data['cvbase'])
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||||
cvmodel = punit_model['cvbase']
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||||
cvdata = punit_data['cvbase']
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||||
u, p = mannwhitneyu(cvmodel, cvdata)
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||||
print('CV differs between P-unit models and data:')
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||||
print(f' U={u:g}, p={p:.2g}')
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||||
print(f' median model: {np.median(punit_model["cvbase"]):.2f}')
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||||
print(f' median data: {np.median(punit_data["cvbase"]):.2f}')
|
||||
print(f' CV model: min={np.min(cvmodel):4.2f} max={np.max(cvmodel):4.2f} median={np.median(cvmodel):4.2f}')
|
||||
print(f' CV data: min={np.min(cvdata):4.2f} max={np.max(cvdata):.2f} median={np.median(cvdata):4.2f}')
|
||||
print()
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||||
u, p = mannwhitneyu(punit_model['respmod2'], punit_data['respmod2'])
|
||||
rmmodel = punit_model['respmod2']
|
||||
rmdata = punit_data['respmod2']
|
||||
u, p = mannwhitneyu(rmmodel, rmdata)
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||||
print('Response modulation differs between P-unit models and data:')
|
||||
print(f' U={u:g}, p={p:.2g}')
|
||||
print(f' median model: {np.median(punit_model["respmod2"]):.2f}')
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||||
print(f' median data: {np.median(punit_data["respmod2"]):.2f}')
|
||||
print(f' response modulation model: min={np.min(rmmodel):3.0f}Hz max={np.max(rmmodel):3.0f}Hz median={np.median(rmmodel):3.0f}Hz')
|
||||
print(f' response modulation data: min={np.min(rmdata):3.0f}Hz max={np.max(rmdata):3.0f}Hz median={np.median(rmdata):3.0f}Hz')
|
||||
print()
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||||
u, p = mannwhitneyu(punit_model['dnli100'], punit_data['nli'])
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||||
simodel = punit_model['dnli100']
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||||
sidata = punit_data['nli']
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||||
u, p = mannwhitneyu(simodel, sidata)
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||||
print('SI does not differ between P-unit models and data:')
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||||
print(f' U={u:g}, p={p:.2g}')
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||||
print(f' median model: {np.median(punit_model["dnli100"]):.1f}')
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||||
print(f' median data: {np.median(punit_data["nli"]):.1f}')
|
||||
print(f' SI model: min={np.min(simodel):4.1f} max={np.max(simodel):4.1f} median={np.median(simodel):4.1f}')
|
||||
print(f' SI data: min={np.min(sidata):4.1f} max={np.max(sidata):4.1f} median={np.median(sidata):4.1f}')
|
||||
print()
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||||
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||||
s = plot_style()
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@ -307,4 +320,3 @@ if __name__ == '__main__':
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fig.common_yticks(axs[2, :])
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fig.tag(axs, xoffs=-3.5, yoffs=2)
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||||
fig.savefig()
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print()
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||||
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@ -553,7 +553,7 @@ Overall, observing \nli{} values greater than at least 1.6, even for a number of
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\begin{figure*}[tp]
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\includegraphics[width=\columnwidth]{dataoverview}
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\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}, that quantifies the relative amplitude of the ridge where the two stimulus frequencies add up to the cell's baseline firing rate (see \subfigrefb{fig:punit}{G}). The SI($r$) is plotted against the cells' CV of its baseline interspike intervals (left column), the response modulation (the standard deviation of firing rate evoked by the band-limited white-noise stimulus) --- a measure of effective stimulus strenght (center column), and the CV of the interspike intervals during stimulation with the white-noise stimulus (right column). Pearson's correlation coefficient $R$ and the number of data points $n$ are indicated; all correlations are significant at a level below $p=0.0002$. Kernel-density estimates of the distributions of the displayed quantities are plotted on top and right. Data points are color coded by a third quantity as indicated by the color bars. The horizontal dashed line marks a threshold for SI($r$) values at 1.8 and the percentages to the right denote the fractions above and below this threshold. \figitem{A} The SI($r$) of all 39 model P-units (table~\ref{modelparams}) measured at contrasts of 1, 3, and 10\,\% of RAM stimuli with a cutoff frequency of 300\,Hz. The SI($r$) was estimated based on 100 FFT segments. The black square marks the cell from \subfigrefb{fig:noisesplit}{C}, the circles the four cells shown in \subfigref{fig:modelsusceptcontrasts}{A--D}, and the triangle the cell from \subfigref{fig:modelsusceptlown}{A--B}. \figitem{B} Electrophysiological data from 159 P-units. Each cell contributes on average with 2 (min. 1, max. 10) RAM stimulus presentations to the $n=382$ data points. The RAMs with cutoff frequency of 300\,Hz were presented at contrasts ranging from 0.1\,\% to 20\,\% (median 5\,\%). The number of available FFT segements ranged from 105 to 2560 (median 235). The two black triangles mark the responses of the example P-unit from \subfigrefb{fig:punit}{E,F}, the circles the other four examples from \subfigrefb{fig:punit}{H}, and the triangle the unit from \subfigrefb{fig:noisesplit}{A}. \figitem{C} Recordings from 30 ampullary afferents, each contributing on average 3 RAM stimulus presentations to $n=89$ data points. Stimuli had a cutoff frequency of 150\,Hz and their contrasts ranged from 2.5\,\% to 20\,\% (median 5\,\%). 105 to 3648 FFT segements were available per stimulus (median 722). The two black triangles mark the responses of the example ampullary afferent from \subfigrefb{fig:ampullary}{E,F}, and the circles the other four examples from \subfigrefb{fig:ampullary}{H}.}
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\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}, that quantifies the relative amplitude of the ridge where the two stimulus frequencies add up to the cell's baseline firing rate $r$ (see \subfigrefb{fig:punit}{G}). The SI($r$) is plotted against the cells' CV of its baseline interspike intervals (left column), the response modulation (the standard deviation of firing rate evoked by the band-limited white-noise stimulus) --- a measure of effective stimulus strength (center column), and the CV of the interspike intervals during stimulation with the white-noise stimulus (right column). Pearson's correlation coefficient $R$ and the number of data points $n$ are indicated; all correlations are significant at a level below $p=0.0002$. Kernel-density estimates of the distributions of the displayed quantities are plotted on top and right. Data points are color coded by CV$_{\text{base}}$ or response modulation as indicated by the color bars. The horizontal dashed line marks a threshold for SI($r$) values at 1.8 and the percentages to the right denote the fractions above and below this threshold. \figitem{A} The SI($r$) of all 39 model P-units (table~\ref{modelparams}) measured at contrasts of 1, 3, and 10\,\% of RAM stimuli with a cutoff frequency of 300\,Hz. The SI($r$) was estimated based on 100 FFT segments. The black square marks the cell from \subfigrefb{fig:noisesplit}{C}, the circles the four cells shown in \subfigref{fig:modelsusceptcontrasts}{A--D}, and the triangle the cell from \subfigref{fig:modelsusceptlown}{A--B}. \figitem{B} Electrophysiological data from 159 P-units. Each cell contributes on average with 2 (min. 1, max. 6) RAM stimulus presentations to the $n=329$ data points. The RAMs with cutoff frequency of 300\,Hz were presented at contrasts ranging from 2.5\,\% to 20\,\% (average 8\,\%). The number of available FFT segements ranged from 105 to 1520 (median 301). The two black triangles mark the responses of the example P-unit from \subfigrefb{fig:punit}{E,F}, the circles the other four examples from \subfigrefb{fig:punit}{H}, and the triangle the unit from \subfigrefb{fig:noisesplit}{A}. \figitem{C} Recordings from 30 ampullary afferents, each contributing on average 3 RAM stimulus presentations to $n=89$ data points. Stimuli had a cutoff frequency of 150\,Hz and their contrasts ranged from 2.5\,\% to 20\,\% (average 7\,\%). 105 to 3648 FFT segements were available per stimulus (median 722). The two black triangles mark the responses of the example ampullary afferent from \subfigrefb{fig:ampullary}{E,F}, and the circles the other four examples from \subfigrefb{fig:ampullary}{H}.}
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\end{figure*}
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\subsection{Low CVs and weak stimuli are associated with distinct nonlinearity in recorded electroreceptive neurons}
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@ -11,7 +11,8 @@ example_cell = [['2020-10-27-ag-invivo-1', 0],
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['2020-10-27-ag-invivo-1', 1]]
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example_cells = [
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['2021-06-18-ae-invivo-1', 3], # 98Hz, 1%, ok
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#['2021-06-18-ae-invivo-1', 3], # 98Hz, 1%, ok
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['2021-06-18-ae-invivo-1', 2], # 98Hz, 10%, ok
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['2012-03-30-ah', 2], # 177Hz, 2.5%, 2.0, nice
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##['2012-07-03-ak', 0], # 120Hz, 2.5%, 1.8, broader, the one model cell, nice triangle up to 1%!
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##['2012-12-20-ac', 0], # 213Hz, 2.5%, 2.1, ok, model cell, weak triangle up to 1%!
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