Newest papers

PyGPLA: A Python Package for Generalized Phase Locking Analysis

Amir Khani, Christian Beste, Shervin Safavi · 2026 · arXiv (Cornell University)

DOI: 10.48550/arxiv.2610.26304 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF

Vietnamese

Spike-field couplings dữ liệu đo mối liên hệ giữa neuronal spiking và địa phương trường tiềm năng (LFP) và cung cấp một công cụ để nghiên cứu làm thế nào dân số thần kinh phối hợp hoạt động trên quy mô không gian và thời gian. Trong khi điện sinh lý mật độ cao hiện đại cho phép ghi lại đồng thời của nhiều kênh LFP và các đơn vị thần kinh, quy mô lớn này đặt ra những thách thức thống kê và tính toán đáng kể cho các phân tích kết nối song song thông thường. Số lượng so sánh kênh-một số đang tăng nhanh, và một cấu trúc dân số nhất quán có thể bị che khuất bởi các ma trận kết nối chiều cao. Phân tích khóa pha chung (GPLA) giải quyết thách thức này bằng cách tổ chức thông tin giai đoạn LFP spike-triggered vào một ma trận kết nối phức tạp và tr

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Spike-field couplings measure the links between neuronal spiking and local field potential (LFP) and provide a tool to study how neural populations coordinate activity across spatial and temporal scales. While modern high-density electrophysiology enables the simultaneous recording of numerous LFP channels and neuronal units, this massive scale poses significant statistical and computational challenges for conventional pairwise coupling analyses. The number of channel-unit comparisons grows rapidly, and a coherent population-level structure can be obscured by high-dimensional coupling matrices. Generalized Phase Locking Analysis (GPLA) addresses this challenge by organizing spike-triggered LFP phase information into a complex coupling matrix and extracting dominant low-rank modes. These modes summarize whether a population is coupled to the field, which channels and units contribute to the coupling, and how their relative phases are organized. Here, we present PyGPLA, an open-source Python package implementing GPLA for high-density electrophysiological recordings. Designed for straightforward integration into existing neural data analysis pipelines, PyGPLA supports multivariate spike-LFP coupling analysis, from coupling estimation and interpretation to significance assessment using analytical and surrogate-based tests.

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Topics: Python (programming language), Computer science, Local field potential, Coupling (piping), Pairwise comparison, Population

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange