Nature Neuroscience· Douglas A. Ruff·· 3 天前AI 评分53
猕猴实验发现神经元群体的信息排布方式可预测脑区对行为的不同贡献
Information formatting in neuronal populations predicts differential functional contributions to behavior
AI 导读
在猕猴完成运动方向与奖励信息整合的连续估计任务时，MT 与 dlPFC 都编码了这两类信息，但排布方式不同：MT 中二者近乎独立，dlPFC 中二者重叠。研究据此构建循环神经网络生成预测，并用微电流刺激验证：刺激 MT 使选择在视觉方向与刺激位点偏好之间取中间值，刺激 dlPFC 则出现二选一式的选择，且其行为影响随奖励条件对齐而增大。
摘要 · AI 翻译
整个大脑中的神经元几乎编码一切信息，那么为什么还需要不同的脑区？我们提出，不同脑区以不同方式格式化不同的信息来源，这暗示了它们的计算角色。在本研究中，我们比较了参与视觉运动知觉的中颞（MT）区与参与决策和奖赏的背外侧前额叶皮层（dlPFC）。在一项要求猴子整合运动与奖赏信息的任务中，这两个区域都编码了运动与奖赏信息，但格式化方式不同。MT区以可分离的方式表征这些信息，而dlPFC则将它们以与决策相关的格式进行整合。一个被训练来重现该格式化方式的循环网络模型预测，刺激这两个区域会产生不同的效应。与预测一致，刺激MT区会偏向选择，而刺激dlPFC则产生“赢者通吃”的结果。我们的发现提示，模块化结构能够灵活地重新格式化信息，从而支持复杂行为。
摘要来源：期刊原文
中文由 AI 翻译，仅供参考，以原文为准。
来源：Nature Neuroscience · nature.com