En los últimos años se han realizado numerosas mejoras en las grabaciones con múltiples electrodos (es decir, grabaciones paralelas de picos) y en la clasificación de picos, hasta el punto de que hoy en día es posible monitorizar la actividad de hasta cientos de neuronas simultáneamente. Gracias a estas mejoras, ahora es potencialmente posible identificar la actividad de ensamblaje (entendida a grandes rasgos como un pico sincrónico significativo de un grupo de neuronas) a partir de estas grabaciones, lo que -si se puede demostrar de forma fiable- mejoraría significativamente nuestra comprensión de la actividad neuronal y la codificación neuronal. Sin embargo, quedan varios problemas metodológicos al intentar hacerlo y, entre ellos, uno de los principales es la explosión combinatoria a la que uno se enfrenta al considerar todos los posibles conjuntos neuronales, ya que en principio cada subconjunto de las neuronas registradas constituye un conjunto candidato para un conjunto. Presentamos varias pruebas estadísticas para identificar las neuronas de ensamblaje (es decir, las neuronas que participan en un ensamblaje neuronal) a partir de trenes de picos paralelos con el objetivo de reducir el conjunto de neuronas a un subconjunto relevante de las mismas y facilitar así la tarea de identificar los ensamblajes neuronales en análisis posteriores. Estas pruebas son una mejora de las introducidas en el trabajo de Berger et al. (2010) basadas en características adicionales como el peso de las espigas o el solapamiento por pares y en formas alternativas de identificar las coincidencias de espigas (por ejemplo, evitando el binning temporal, que tiende a perder información).
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