El análisis de trenes de picos neuronales es una tarea importante en la neurociencia computacional que tiene como objetivo comprender los mecanismos neuronales y obtener información sobre los circuitos neuronales. Con el avance de las tecnologías de grabación de múltiples electrodos y de imágenes, se ha vuelto cada vez más exigente el desarrollo de herramientas estadísticas para analizar la actividad de picos de grandes conjuntos neuronales. Aquí presentamos una visión general de los métodos bayesianos y sus aplicaciones representativas en el análisis de trenes de picos neuronales, tanto a nivel de neurona única como de población. En el lado teórico, nos centramos en varias técnicas aproximadas de inferencia bayesiana aplicadas al estado latente y a la estimación de parámetros. En cuanto a la aplicación, los temas incluyen la clasificación de picos, la estimación de la curva de sintonía, la codificación y decodificación neuronal, la deconvolución de trenes de picos a partir de señales de imágenes de calcio y la inferencia de la conectividad funcional neuronal y la sincronía. Se discuten algunos retos y oportunidades de investigación para el análisis de trenes de picos neuronales.
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