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Artículo

Perspective on equal and cross-frequency neural coupling: Integration and segregation of the function of brain networks

Mateos, Diego MartínIcon ; Jose Luis Perez Velazquez
Fecha de publicación: 01/2025
Editorial: American Physical Society
Revista: Physical Review E: Statistical, Nonlinear and Soft Matter Physics
ISSN: 1539-3755
e-ISSN: 2470-0053
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Otras Ciencias Biológicas

Resumen

We introduce a perspective that has not appeared before in the field of equal and multifrequency coupling derived from considering neuronal synchrony as a possible equivalence relation. The experimental results agree with the theoretical prediction that cross-frequency coupling results in a partition of the brain synchrony state space. We place these results in the framework of the integration and segregation of information in the processing of sensorimotor transformations by the brain cell circuits and propose that equal-frequency (1:1) connectivity favors integration of information in the brain whereas cross-frequency coupling (n:m) favors segregation. These observations may provide an outlook about how to reconcile the need for stability in the brain's operations with the requirement for diversity of activity in order to process many sensorimotor transformations simultaneously.
Palabras clave: NEURAL ENCODING , NEURAL INFORMATION , BIOLOGICAL NEURAL NETWORKS
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info:eu-repo/semantics/restrictedAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/267215
URL: https://journals.aps.org/pre/abstract/10.1103/PhysRevE.111.014408
DOI: http://dx.doi.org/10.1103/PhysRevE.111.014408
Colecciones
Articulos(CCT - SANTA FE)
Articulos de CTRO.CIENTIFICO TECNOL.CONICET - SANTA FE
Citación
Mateos, Diego Martín; Jose Luis Perez Velazquez; Perspective on equal and cross-frequency neural coupling: Integration and segregation of the function of brain networks; American Physical Society; Physical Review E: Statistical, Nonlinear and Soft Matter Physics; 111; 1; 1-2025; 1-12
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