Pati 2:Ki efè reaktivasyon memwa pandan aprantisaj?
Mar 30, 2022
Kontakte: Audrey Hu Whatsapp/hp: 0086 13880143964 Imèl:audrey.hu@wecistanche.com
Definisyon modèl Modèl LBA (Brown and Heathcote, 2008) sipoze ke, nan chak esè, pwen depa k chak akimilatè trase owaza apati yon distribisyon inifòm sou entèval [0, A]. Lè sa a, chak akimilatè swiv yon liy ki gen yon pant d jiskaske li rive nan papòt repons b. Sou chak esè, pant nan akimilatè i trase nan yon distribisyon nòmal ak mwayen vi ak SD s (isit la, fiks nan 1). Tan pou yon akimilatè rive nan papòt la se (bk)/d. Nou te modle tès enferans twa altènatif chwa fòse yo lè l sèvi avèk twa akimilatè ak pousantaj drift mwayen v1 (pou repons kòrèk la) ak v2 (pou de lòt repons yo). Kòm sòti nan deskripsyon inisyal modèl LBA a (Brown and Heathcote, 2008), fonksyon dansite pwobabilite (PDF) pou akimilatè I nan moman t se jan sa a:
Kote f ak U se fonksyon dansite pwobabilite ak fonksyon distribisyon kimilatif, respektivman, nan distribisyon nòmal nòmal la. Fonksyon distribisyon kimilatif (CDF) pou akimilatè I nan tan t se jan sa a:
PDF pou akimilatè I frape papòt la an premye, nan tan t, se pwobabilite pou akimilatè I fini nan tan t, kondisyon si lòt akimilatè yo poko fini jan sa a:
Paske pousantaj drift d a soti nan yon distribisyon nòmal, gen kèk pwobabilite pou pa gen okenn akimilatè fini. Apre travay anvan
(Brown and Heathcote, 2008; Annis et al., 2017), nou kondisyone sou pwobabilite pou omwen yon akimilatè ki gen yon to derive pozitif jan sa a:
Pou chak nan kat chèn yo, te gen yon faz akor 1000 iterasyon ak yon pousantaj akseptasyon sib 0.99, ki te swiv pa 5000 echantiyon. Konvèjans yo te evalye lè l sèvi avèk gwosè echantiyon an gwo efikas ak ran-normalize estatistik rediksyon echèl potansyèl R^ (Vehtari et al., 2017). Nou te evalye anfòm modèl la lè nou kalkile paramèt posterior yo vle di pou chak jijman ak similye repons ak tan repons yo. Nou simulation 50 replikasyon chak esè pou jwenn yon estimasyon solid pèfòmans modèl. Finalman, nou kalkile 95 pousan entèval wo dansite (HDI) pou chak paramèt mwayèn nan nivo gwoup (egzanp, mCA1 pou CA1) pou detèmine si yo te diferan de zewo, sa ki endike yon relasyon ant chanjman resanblans oswa reyaktivasyon ak enferans AC. pèfòmans.
benefis cistanche dezè
Rezilta yo
Pèfòmans konpòtman
Rive nan fen faz aprantisaj premye pè (AB), patisipan yo te fòme memwa fò sou pè fòm figi ak fòm sèn. Tout patisipan yo te pi wo pase chans nan tès final la (mwayèn pwopòsyon kòrèk =0.91, SD{=0.01) epi yo te kidonk enkli nan analiz ki vin apre yo.memwapou sipèpoze (BC) fòm-objè pè yo te enfliyanse pa resanblans vizyèl nan atik ki lye a atravè aprantisaj (figi 2A, B). Yon ANOVA repete-mezi ak faktè andedan-sijè yo
nan blòk pè sipèpoze (1, 2, 3, 4) ak resanblans vizyèl (korespondans egzak, resanblans segondè, resanblans ki ba, nouvo) revele ke resanblans vizyèl modilememwapresizyon (efè prensipal blòk, F(3,75)=79.93,p,0.{{30}}01, h{{6 }}.762; bloke entèraksyon resanblans vizyèl, F(9,225) {{1{{5{0}}}}.88, p =0.003 , h2=0.103) ak tan repons (efè prensipal resanblans sou esè kòrèk, F(3,72)=5.14, p =0 .003, h2=0.176). Pou premye blòk aprantisaj nan pè sipèpoze, pèfòmans te siperyè (figi 2A) lè atik ki lye a (B) te yon matche egzak ak pè yo te aprann okòmansman (AB) parapò ak tout lòt kondisyon. Te gen yon efè resanblans vizyèl nan premye blòk tès la (efè resanblans vizyèl nan premye kous la, F(3,75)=6.901, p,0.001, h2=0.216) men pa nan kouri ki vin apre (F valè 0.479, tout p 0.698, tout h2 0.019). Nan premye kous la, tès t aprè yo te revele ke presizyon te pi wo pou pè ki gen yon matche egzak parapò ak tout lòt pè (konpare ak gwo resanblans: t(25)=3.33,p =0 .003, d =0.654; resanblans ki ba: t(25)=4.52, p,0.001, d =0.894; nouvo: t (25) {{55} }.74, p =0.011, d =0.539). Pèfòmans te pi gwo pou pè resanblans segondè pase pè resanblans ki ba (t(25)=2.306, p =0.03, d=0.459). Pa te gen okenn diferans nan pèfòmans ant resanblans ki wo ak nouvo pè (t(25)=0.87, p =0.394, d=0.172) oswa resanblans ki ba ak nouvo. pè (t(25)=0.76, p =0.452, d=0.151). Lè tonbe nan tout blòk, pè ak alimèt egzak te gen tan repons ki pi rapid (figi 2B) sou esè kòrèk (konpare ak tout lòt kondisyon, t valè 2.206, tout p, 0.05, tout d 0.445). Tan repons pa t 'diferan ant resanblans segondè a, resanblans ki ba, oswa nouvo pè (tout valè t 1.748, tout p . 0.05, tout d 0.348).
Resanblans vizyèl atik ki lye a te enfliyanse tou yon presizyon enferans kwa epizòd (F(3,75)=26.61, p ,0.001, h2=0.516). Patisipan yo te gen plis chans pou yo dedwi yon relasyon pami endirèkteman ki gen rapòmemwaeleman (AC) lè atik ki lye a (B) te yon match egzak oswa trè menm jan an atravè pè sipèpoze (Fig. 2C). Pèfòmans enferans pa t 'diferan ant matche egzak ak triyad resanblans segondè (t(25)=1.20, p =0.24, d=0.23{ {19}}), men pèfòmans pou triyad matche egzak te siperyè tou de triyad ki ba resanblans (t(25)=6.82, p,0.001, d=1.327) ak nouvo triyad (t (25)=6.61, p,0.001, d=1.286). Menm jan an tou, pèfòmans pou triyad resanblans segondè depase ba
triyad resanblans (t(25)=5.05, p,0.001, d =0.987) ak nouvo triyad (t(25) {{8 }}.38, p,0.001, d =1.055). Swiv akpèfòmans (pèfòmans Enferans pa t 'diferan ant resanblans ki ba a ak nouvo triyad (t(25)=1.17, p =0.254, d=0.224). Sepandan, pa- fòmans pou triyad ki ba resanblans te pi bon pase chans (t(25)=2.22,p =0.04, d=0.435), tandiske pèfòmans pou nouvo triyad yo te. pa (t(25)=0.47,p =0.64, d =0.093).
Desizyon enferans yo te pi rapid tou pou matche egzak la ak kondisyon resanblans segondè yo parapò ak nouvo kondisyon an (F(3,72)=11.79,p,0.001, h{ {6}}.329), ak enferans pou kondisyon matche egzak la ki pi rapid an jeneral (figi 2D). Tan repons te pi rapid pou triyad matche egzak parapò ak kondisyon resanblans segondè (t(25) {{10}}.41, p =0.002, d=0.669) ak nouvo triyad (t(24)=5.00, p,0.001, d =0.999), men pa diferan de triyad ki ba resanblans (t(25) =1.64, p =0.114, d =0.321). Tan repons te pi rapid pou triyad resanblans ki wo konpare ak nouvo triyad (t(24)=2.93, p =0.007, d =0.585), men li pa t diferan de ba. triyad resanblans (t(25)=1.11, p =0.28, d =0.217). Triyad resanblans ki ba yo te pi vit pase nouvo triyad (t(24) =3.86, p =0.001, d =0.773). Ansanm, rezilta sa yo montre ke asosyasyonmemwaak yon enferans kwa-episod, de pwosesis ke yo panse ke yo dwe sipòte pa subfields ipokanp (Schapiro et al., 2017), yo enfliyanse pa resanblans nan pèsepsyon nan eleman evènman pataje, ak pèfòmans fasilite ak pi wo nivo nan yon. resanblans kwa epizòd.
Reyaktivasyon memwa ki sipèpoze pandan aprantisaj Pou teste kijan kortikalmemwareaktivasyon pandan aprantisaj pè sipèpoze enpak sou reprezantasyon ipokanp yo, nou te premye itilize yon analiz rechèch pou idantifye kote enfòmasyon sou pè inisyal yo te reaktive nan cortical a pandan aprantisaj la. Nan chak esfè Searchlight, yo te fòme yon klasifikatè modèl sou done ki sòti nan yon faz lokalizatè epi yo te aplike nan faz etid pè sipèpoze (Zeithamova et al., 2012). Rechèch la te idantifye rejyon kote prèv klasifikasyon pou kategori sib atik ki gen rapò a (fè fas oswa sèn A atik ki soti nan pè inisyal yo) depase yon endèks debaz prèv klasifikasyon pou menm kategori ki sòti nan esè nouvo (oswa ki pa sipèpoze). Nou te jwenn prèv ki montre memwa ki gen rapò yo te reaktive lèaprann pè yo sipèpoze nan cortical cingulate posterior, cortical oksipital, ak cortical parietal (figi 3A).
Sa ki enpòtan, pa te gen okenn diferans nan fòs reactivation kòm yon fonksyon nan yon kategori atik (figi, sèn) atravè rejyon yo idantifye nan analiz la Searchlight (Fig. 3B). Yon ANOVA repete-mezi ak faktè nan-sijè yo nan rejyon an (gòch parietal, paryetal dwat, cingulate, oksipital siperyè, oksipital enferyè) ak kategori estimilis (figi, sèn) te demontre ke reyaktivasyon varye atravè rejyon yo (efè prensipal rejyon an, F(4,100)=2.84, p =0.028, h2=0.102) men pa t diferan selon kategori estimilis (efè prensipal kategori, F(1,25) { {15}}.002,p =0.967, h2 =0;kategori rejyon entè-aksyon, F(4,100)=0.375, p =0.826, h2=0.015). Kidonk, rezilta nou yo pa te kondwi pa yon kategori estimilis sèl ak refletememwareaktivasyon olye ke angajman rejyon pwosesis espesifik kategori yo.
Nou teste plis si wi ou non resanblans vizyèl atik B pataje atravè aprantisaj la enfliyanse fòs lamemwareaktivasyon pou atik A yo. Nou te predi samemwareaktivasyon pandan aprantisaj ta pi fò pou pè ki lye pa yon atik ki pi sanble vizyèlman. Sèvi ak yon apwòch ki sanble ak analiz anvan an, analiz rechèch separe te idantifye rejyon kote prèv klasifikasyon pou atik ki gen rapò ak A te pi gwo pou kondisyon matche egzak la pase pou kondisyon ki wo ak ba resanblans yo. Konfòm ak ipotèz nou an, nou te jwenn ke resanblans nan eleman evènman modulation fòs la nanmemwareaktivasyon nan cortical parietal gòch la ak cortical oksipital (figi 3C).
eksperyans cistanche: amelyore pwodwi memwa cistanche
Reyaktivasyon memwa afekte kodaj neral nan subfields ipokanp yo
Pou teste ipotèz nou an ke reaktivasyon souvni ki gen rapò pandan nouvo kodaj ta mennen nan reprezantasyon disosyab nan memwa sipèpoze nan DG/CA2,3 ak CA1, nou quantifier kodaj ipokanp subfield kòm yon fonksyon de.memwafòs reyaktif pandan aprantisaj la. Tou de anvan ak apre aprann pè yo, patisipan yo te tcheke pandan y ap gade imaj endividyèl nan atik yo A ak C soti nan pè sipèpoze nan kondisyon an resanblans segondè (figi 1A). Nou endèks diferansyasyon ak entegrasyon lè nou mezire chanjman ki gen rapò ak aprantisaj nan resanblans modèl pou atik A ak C ki gen rapò endirèkteman ki soti nan menm triyad la (Schlichting et al., 2015). Chanjman resanblans nan menm triyad la te konpare ak yon debaz chanjman resanblans ant atik nan diferan triyad. Nou mezire diferansyasyon pa tès pou yon diminisyon nan resanblans modèl ant atik A ak C apre aprann (figi 4A). Nan contrast, entegrasyon ta dwe make pa resanblans modèl ogmante nan mitan atik ki gen rapò endirèkteman A ak C, ki reflete fòmasyon nan kòd sipèpoze pou memwa ki gen rapò (figi 4A).
Pou evalye enpak lamemwareaktivasyon pandan aprantisaj sou kodaj neral ki gen rapò endirèktemanmemwaeleman yo, nou kalkile chanjman reprezantasyon pou triyad ki baze sou fòs reaktivasyon atravè esè aprantisaj sipèpoze yo. Pou chak patisipan, nou klase pè sipèpoze nan sa yo ki asosye ak pi fò ak pi fèb reyaktivasyon nan pè inisyal ki koresponn lan, ki baze sou yon fann medyàn nan endis reyaktivasyon mwayèn atravè tout grap yo idantifye nan searchlight a réactivation (Fig. 3A). Lè sa a, nou konpare kodaj neral ant atik ki gen rapò endirèkteman A ak C ki asosye ak diferan nivo reyaktivasyon. Kritikman, tout analiz ki evalye chanjman reprezantasyon nan subfields ipokanp yo te baze sou done ki soti nan triad resanblans segondè sèlman. Apwòch sa a kenbe resanblans vizyèl nan atik ki lye a konstan, bay yon tès kritik pou konnen si reyaktif memwa medyatè chanjman reprezantasyon pi wo pase chanjman nan anviwònman fizik la.
Nou te fè kat analiz searchlight nan subfields endividyèl ipokanp yo pou teste efè reaktivasyon sou chanjman reprezantasyon ki gen rapò ak aprantisaj pou endirèkteman.memwaeleman (figi 4B). Premyèman, nou te itilize de analiz rechèch pou idantifye rejyon ipokanp ki te montre diferansyasyon oswa entegrasyon atik A ak C kèlkeswa degre nan.memwareaktivasyon pandan aprantisaj pè sipèpoze (DifferentiationOverall ak IntegrationOverall, respektivman) ak obsève pa gen okenn efè enpòtan nan ipokanp la.
Olye de sa, nou te prevwa ke resanblans nan reprezantasyon nan atik ki gen rapò endirèkteman nan subfields ipokanp yo ta depann de fòs nan.memwareaktivasyon pandan aprantisaj pè ki sipèpoze yo. Pou teste ipotèz sa a, nou te fè de analiz rechèch adisyonèl ki te chèche yon entèraksyon ant chanjman reprezantasyon ki gen rapò ak aprantisaj akmemwareyaktivasyon; projectlights sa yo izole rejyon ipokanp yo ki montre swa diferansyasyon oswa entegrasyon sou esè ak reaktivasyon pi fò pandan aprantisaj pè sipèpoze (DifferentiationReactivation ak IntegrationReactivation).
Nou te jwenn ke pi fò reyaktif souvni premye pè pandan aprann nan pè yo sipèpoze te gen konsekans diferan sou direksyon chanjman reprezantasyon yo obsève nan subfields ipokanp yo. Lè inisyal (A) memwa yo te fòtman reaktive pandan sipèpoze (BC) aprantisaj pè, DG/CA2,3 resanblans modèl diminye ant atik A ak C soti nan aprantisaj apre aprantisaj (Fig. 4C, D; DifferentiationReactivation). Subiculum te montre menm modèl DG/CA2,3, ak pi fò reyaktif ki mennen ale nan diminye resanblans modèl pou atik A ak C. Kontrèman, CA1 te montre yon modèl opoze nan chanjman reprezantasyon lèmemwareyaktivasyon te pi fò, ak ogmante resanblans nan mitan atik A ak C apre aprann (figi 4C, D; IntegrationReactivation). Konklizyon sa yo sijere ke reprezantasyon nan memwa sipèpoze nan subfields ipokanp yo depann soumemwareaktivasyon pandan aprantisaj, ak menm kondisyon yo ki mennen nan kòd reprezantasyon disosyab nan DG/CA2,3, CA1, ak subiculum.
Finalman, nou te fè yon seri analiz post hoc sou chak subchamp ipokanp ki idantifye nan analiz rechèch la pou plis konprann ki jan reaktivasyon modile kodaj nan chak rejyon. Nou premye mezire si te gen nenpòt chanjman mondyal nan resanblans neral tou senpleman kòm yon fonksyon nan aprantisaj pa kalkile atravè-triad D a pou atik ki pa gen rapò A ak C (sa vle di, liy debaz atravè-triad). Atravè-triad D pa t 'siyifikativman diferan de zewo nan CA1 (t(24)=0.383, p =0.705, d =0.077) oswa subiculum (t (25)=1.233, p =0.229, d =0.242), men li te pi gran pase zewo pou DG/CA2,3 (t(25)=3.431 ,p =0.002, d =0.673). Rezilta sa yo demontre enpòtans pou konpare chanjman resanblans pou evènman ki gen rapò ak yon debaz, paske menm atik ki pa gen rapò ka chanje nan resanblans apre aprann.
Apre sa, nou te konpare D nan triyad pou triyad ki asosye ak reaktivasyon fò ak liy debaz D atravè triyad la kòm yon validasyon rezilta rechèch nou an (Fig. 4D). Kòm mansyone deja, yon opozisyon nan analiz sa a se ke rezilta yo se potansyèlman partial pa chwazi voxels yo idantifye nan analiz la rechèch kodaj neral. Konfòm ak modèl yo prevwa nan diferansye yo Searchlight (Fig. 4B), nou te jwenn prèv pou diferansyasyon, kidonk chanjman resanblans neral pou triyad ki asosye ak reyaktif fò te mwens pase liy debaz la atravè-triad nan DG/ CA2,3 (t (25)=2.298, p =0.030, d=0.451) ak subiculum (t(25)=3.158, p =0.004, d=0.619). Nan CA1, nou te montre yon tandans pou entegrasyon ak pi gwo resanblans nan triyad ki asosye ak reaktivasyon pi fò apre aprann parapò ak liy debaz atravè triyad la (t(24)=1.766, p =0.090, d =0.353). Ansanm, analiz post hoc sa yo sipòte rezilta analiz rechèch la epi montre ke reprezantasyon evènman ki sipèpoze nan subfield yo enfliyanse pa reaktivasyon souvni ki gen rapò pandan aprantisaj la.
Kòm yon analiz eksploratwa, nou menm tou nou quantifier nan triyad D pou triyad ki asosye ak pi fèb reyaktivasyon pandan aprantisaj. Nou te jwenn prèv pou entegrasyon nan DG/CA2,3 (t(25)=3.709, p =0.001, d=0.727) ak yon tandans nan subiculum (t( 25)=1.849, p =0.076, d =0.363), kote D pou triyad ki asosye ak reaktivasyon pi fèb te pi gran pase sa yo obsève pou liy debaz atravè triyad la. Rezilta sa a sijere ke chanjman reprezantasyon nan DG/CA2,3 ka varye kòm yon fonksyon nan nivo nan konpetisyon, ki ka diferan lè memwa yo fòtman oswa fèb reaktive. Yo pa te obsève diferans ki genyen ant debaz pou triyadki asosye ak pi fèb reyaktivasyon nan CA1 (t(24)=1.062, p =0.299, d =0.212).
Entegrasyon memwa sipòte desizyon enferans
Nou te itilize yon modèl Bayezyen plizyè nivo pou egzamine relasyon ki genyen ant chanjman resanblans apre aprann (sa vle di, entegrasyon oswa diferansyasyon) ak pèfòmans nan tès la enferans AC. Nou te egzamine tou relasyon ki genyen ant reaktivasyon memwa ki gen rapò pandan aprantisaj ak pèfòmans enferans. Yon patisipan te eskli nan analiz sa a paske nan yon kantite voxels ensifizan nan CA1 (,10 voxels). Nou te itilize yon modèl LBA an menm tan modèl presizyon enferans ak tan repons. Nou itilize echantiyon Bayesyen ak modèl la pou estime pant relasyon ant pèfòmans enferans ak varyasyon nivo triyad nan chanjman resanblans akmemwareaktivasyon. Nou te premye evalye si echantiyon Bayezyen an te konvèje. Pa te gen okenn divèjans pandan pran echantiyon; pou chak paramèt nan modèl la, [Rhat] te, 1.00102 ak gwosè echantiyon efikas la te omwen 5225. Rezilta sa yo endike ke echantiyon an avèk siksè konvèje, e te gen ase echantiyon yo estime chak paramèt.
Nou te itilize paramèt dèyè mwayen pou simulation repons modèl yo epi nou te jwenn ke te gen yon bon anfòm nan presizyon an obsève (Fig. 5A) ak tan repons (Fig. 5B) nan tès la enferans, ak eksepsyon de yon ti kantite esè. ak tan repons trè long. Paramèt pant mwayen pou chanjman ki gen rapò ak aprantisaj yo (figi 5C) te pozitif pou subiculum (95 pousan HDI=[0.043, 0.477], d =1 .37) akmemwareyaktivasyon (HDI {{0}} [0.005, 0.437], d=1.51). Paramèt pant yo pou CA1 (HDI=[{{20}}.189, 0.244], d=0.15) ak DG/CA2,3 (HDI=[0.393, {{40}}.102], d =0.50) pa t diferan de zewo. 95 pousan HDI pou lòt paramèt modèl yo te jan sa a: A=[2.{{50}}59, 5.6{01], t {{31} } [0.00,009, 0.515], m2=[0.130, 0.812], s{{ 42}} [0.191, 0.831], sCA1=[0.004, 0.458], sDG/CA2, 3=[0.010, 0.577], sSubiculum=[0.002, 0.408React]=[0.0002, 0.327]. Rezilta sa yo endike ke pi gwomemwareyaksyon pandan aprantisaj ak pi gwo resanblans AC apre aprann nan subiculum predi pi rapid ak pi egzak enferans nan nivo esè endividyèl yo.
cistanche tubolosa benefis sante: amelyore memwa
Diskisyon
Rezilta nou yo endike ke memwa reaktive gide fason reprezantasyon evènman ki gen rapò yo òganize nan kous ipokanp la. Reyaktivasyon memwa anvan yo pandan kodaj nouvo evènman ki sipèpoze te prevwa pèfòmans nan enferans atravè epizòd la epi li te gen konsekans diferan pou reprezantasyon nan subfields ipokanp yo; reaktivasyon fò te mennen nan diferansyasyon nan memwa sipèpoze nan DG/CA2,3 ak subiculum, pandan y ap ankouraje entegrasyon nan memwa sa yo menm nan CA1. Travay anvan yo te konsantre sou eksplike kodaj ipokanp subfield an tèm de yon fonksyon transfè nan ki chanjman nan siyal anviwònman yo mennen nan pwodiksyon neral diferans (Leutgeb et al., 2004, 2007; Lacy et al., 2011; Yassa and Stark, 2011). Isit la, nou montre ke chanjman nan opinyon pèsepsyon yo se pa sèlman faktè ki detèmine aprantisaj reprezantasyon nan subfields ipokanp yo. Olye de sa, done nou yo endike ke kodaj ipokanp subfield se plis kondwi pa degre nan ki yon nouvo eksperyans deklannche reyaktivasyon nan epizòd ki gen rapò. Rezilta nou yo pwolonje rezilta anvan yo montre, nan yon nivo reprezantasyon, kortik sa amemwareaktivasyon kondui dissociations nan kodaj subfield ipokanp nan fè fas a konpetisyon ant memwa ki sanble anpil.
Travay alavans sou reprezantasyon ipokanp yo te prensipalman konsèptualize kodaj subfield kòm yon pwosesis otomatik an repons a chanjman nan anviwònman an, kote entrées sansoryèl yo sipoze yo dwe chofè prensipal repons ipokanp yo. Pou egzanp, syans elektwofizyolojik byen bonè nan wonjè yo te mezire ki jan yo mete repons jaden yo nan subfields ipokanp yo remap kòm bèt yo navige anviwònman ak karakteristik pèsepsyon piti piti chanje (Guzowski et al., 2004; Lee et al., 2004; Leutgeb et al., 2004, 2007). ; Vazdarjanova ak Guzowski, 2004). Travay sa a te revele ke ti chanjman nan karakteristik anviwònman yo te mennen nan chanjman dramatik nan repons DG ak CA3, ki reflete orthogonalization nan modèl opinyon. Kontrèman, repons CA1 yo te chanje piti piti, dekale lineyè ak kantite chanjman pèsepsyon ant anviwònman yo; pou anviwònman ki te gen plis pèsepsyon menm jan an, CA1 aktivite te montre yon pi gwo sipèpoze nan reponn. Travay alavans nan imen yo te pran yon apwòch menm jan an, prezante patisipan yo ak pè imaj vizyèl ki sanble anpil (egzanp, foto de pòm diferan) ak mezire grandè repons subfield ipokanp nan tou de imaj (Bakker et al., 2008; Lacy et al. , 2011). Nan etid sa yo, DG/CA2,3 te montre yon repons kado pou tou de imaj ki sanble anpil, sijere kodaj separe de imaj yo. CA1 ak repons subiculum nan dezyèm imaj la ki sanble anpil nan yon pè, sepandan, te siprime relatif nan prezantasyon an nan premye manm pè a, sijere yon reprezantasyon menm jan an nan imaj yo pè.
Pandan ke travay bèt ak imen sot pase yo te revele disosyasyon enpòtan ant pwosesis subfield ipokanp, rezilta nou yo bati sou travay sa a pou montre ke aprantisaj reprezantasyon ipokanp lan se pa tou senpleman yon pwosesis pasif, men olye se aktivman enfliyanse pa.memwareyaktivasyon (Hulbert and Norman, 2015; Kim et al., 2017; Ritvo et al., 2019). Nou montre ke disosyasyon subfield ipokanp yo pi aparan lè memwa sot pase yo fòtman reaktive, pwodui yon eta aprantisaj konpetitif ki ankouraje diferansyasyon nan DG/CA2,3 ak subiculum, ansanm ak entegrasyon nan CA1. Done nou yo konsa endike nesesite pou quantifier tou de resanblans pèsepsyon nan mitan evènman yo ak ki jan sipèpoze karakteristik pèsepsyon deklanche reyaktivasyon memwa totalman kont pou jan reprezantasyon disosyab parèt nan kous la ipokanp. Youn nan aspè enteresan nan travay imen anvan yo dekri pi wo a se ke disosyasyon nan mitan sub-domen yo depann de nati travay la ke yo te fè (Kirwan and Stark, 2007; Bakker et al., 2008; Lacy et al., 2011). Lè manipilasyon eksperimantal kritik la (sa vle di, resanblans vizyèl nan mitan atik) te ensidan nan travay patisipan yo te fè, yo te obsève disosyasyon ant subfields (Bakker et al., 2008; Lacy et al., 2011). Sepandan, lè menm stimuli yo ak pwosedi prezantasyon yo te konbine avèk yon konsantre sou travay entansyonèl, disosyasyon yo te mwens aparan (Kirwan and Stark, 2007). Sous mekanik rezilta divergent sa yo poko devwale. Pa quantifiermemwareaktivasyon pandan travay ak yon konsantrasyon entansyonèl oswa ensidan, yo ka jwenn plis lide sou fason objektif travay yo enfliyanse dinamik ki jan konpetisyon memwa afekte reprezantasyon neral (Richter et al., 2016).
Konklizyon nou yo ka konsèptualize an tèm de modèl aprantisaj sipèvize ak san sipèvizyon, ki chak konsantre sou diferan objektif aprantisaj. Tandiske aprantisaj sipèvize dirije pa matche reprezantasyon ak siyal sansoryèl yo obsève dirèkteman nan anviwònman an, aprantisaj san sipèvizyon ajiste reprezantasyon yo diminye konpetisyon ant yon eksperyans aktyèl ak reaktive.memwareprezantasyon deklanche pa nouvo evènman an (Ritvo et al., 2019) atravè entegrasyon oswa diferansyasyon. Pandan ke aprantisaj gen anpil chans reflete yon balans ant mekanis sipèvize ak san sipèvizyon, rezilta nou yo endike ke souvni reaktive se yon aspè enpòtan nan fason estrateji kodaj disosyab parèt atravè subfields ipokanp yo.
Jouk jounen jodi a, se sèlman yon lòt etid sou imen ki itilize analiz reprezantasyon miltivarye pou quantifier yon disosyasyon ant subfields ipokanp yo, espesyalman lè moun yo te jwenn enfòmasyon sou kontèks espasyal pataje oswa diferan (Dimsdale-Zucker et al., 2018). Etid sa a te montre ke atik yo te aprann nan menm kontèks espasyal la te pwovoke sipèpoze modèl aktivasyon nan CA1 ak modèl diferansye nan DG/CA2,3 pandan rekiperasyon an parapò ak atik ki pa t pataje enfòmasyon kontèks. Konklizyon prezan yo diferan de etid sa a nan plizyè fason kle. Premyèman, etid anvan an te mezire kòd sous-jaden pandanmemwarekiperasyon, pandan ke travay nou an revele pwosesis aprantisaj aktif ki kondwi fòmasyon nan reprezantasyon subchamp disosyab. Espesyalman, etid anvan sa a pa t 'quantifier ki jan reyaktivasyon nan memwa menm jan an, swa pandan aprantisaj oswa rekipere, ki gen rapò ak kodaj subfield ipokanp. Isit la, nou montre yon disosyasyon nan kodaj subfield ipokanp kòm yon reziltamemwareaktivasyon. Anplis de sa, nou montre kòd neral ki fòme pa subrejyon ipokanp yo pa sèlman sipòte rekonesans senp (Dimsdale-Zucker et al., 2018) oswa memwa espasyal (Leutgeb et al., 2004, 2007), men tou, enferans sou relasyon ki genyen ant memwa (gade tou Schlichting et al., 2014). Desizyon enferans yo te pi rapid ak pi egzak ak ogmante resanblans pami atik endirèk apre yo fin aprann nan subiculum la, ki endike ki jan yo sipèpoze kòd ankouraje ekstraksyon konesans pi lwen pase eksperyans dirèk.
konbyen tan li pran cistanche pou travay
Konklizyon nou an ke reprezantasyon subiculum swiv desizyon enferans yo ka reflete ke subiculum se estrikti pwodiksyon sikwi ipokanp la (O'Mara et al., 2001), ki jwe yon wòl kle nan rekoleksyon (Viskontas et al., 2009; Lindberg et al. , 2017). Pandan ke subiculum la te montre prèv diferansyasyon ki gen rapò ak aprantisaj pou pè sipèpoze an jeneral, done modèl nou yo endike ke chanjman reprezantasyon nan subiculum la reflete yon kontinyèl nan repons. Ogmantasyon entegrasyon (ki kapab tou konsidere kòm mwens diferansyasyon) ankouraje enferans pi vit ak pi egzak. Rezilta nou yo sijere ke, lè memwa yo plis entegre (oswa mwens diferansye), se enferans la fasilite pa rekipere yon koneksyon ki estoke ant atik ki gen rapò endirèkteman (Shohamy and Wagner, 2008; Schlichting et al., 2014); nan kontras, diferansyasyon ta ka ralanti enferans ant de tras separe ki ta dwe rekipere ak rekonbine nan tès la (Koster et al., 2018).
Menm jan ak subiculum, DG/CA2,3 montre diferansyasyon ki gen rapò ak aprantisaj nan endirèkteman ki gen rapòmemwaeleman lèmemwareaktivasyon te pi fò pandan kodaj. Sepandan, li ta dwe remake ke diferansyasyon DG/CA2,3 nan sipèpozememwaeleman yo te sèlman obsève parapò ak debaz ki pa gen rapò, atravè-triad; pa te gen okenn chanjman nan resanblans soti nan aprantisaj afiche aprantisaj pou atik yo endirèkteman ki gen rapò sou pwòp yo (Fig. 4D, ensèk). Konklizyon sa a ki konsistan avèk travay anvan yo ki montre diferansyasyon ipokanp pou relasyon ki gen rapò ak evènman ki pa gen rapò apre aprann (Favila et al., 2016; Dimsdale-Zucker et al., 2018), pandan y ap kontwole tou pou chanjman debaz nan resanblans ki rive sou tan. Anplis, DG/CA2,3 te montre prèv poumemwaentegrasyon lè reyaktivasyon memwa te pi fèb pandan aprantisaj, sa ki sijere potansyèl pou dinamik reprezantasyon plis nuans nan rejyon sa a. Pou egzanp, konpetisyon memwa pwovoke pa reyaktivasyon ka gen yon relasyon ki pa monotonik ak chanjman reprezantasyon nan DG/CA2,3 (Ritvo et al., 2019). Pi fò reyaktif ka ankouraje diferansyasyon aktif; Nivo ki pi fèb oswa entèmedyè nan reyaktivasyon ka mennen nan entegrasyon, epi pa gen okenn reyaktivasyon ka pwodwi reprezantasyon ki pa sipèpoze ki separe atravè orthogonalization pasif. Estrateji kodaj konplèks sa a ta ka eksplike poukisa DG/ CA2,3 montre prèv reprezantasyon diferansye (Kim et al., 2017) ak entegre (Schapiro et al., 2012) nan diferan sikonstans. Altènativman, rezilta nou yo ka reflete itilizasyon yon rejyon konbine DG/CA2,3, konpozan yo panse yo montre diferan fonksyon transfè ant siyal anviwònman yo ak rezilta yo.memwareprezantasyon yo (Yassa and Stark, 2011). Modèl rezilta yo obsève yo endike ke kantite reaktivasyon memwa ansanm ak chanjman reprezantasyon nesesè pou konprann byen kijan konpetisyon memwa afekte aprantisaj reprezantasyon nan DG/ CA2,3.
An konklizyon, rezilta anpirik nou yo sipòte yon modèl enfòmatik dènyèman pwopoze nan kous ipokanp lan (Schapiro et al., 2017); simulation nan modèl sa a sijere ke CA1 ka reprezante relasyon atravè evènman, tandiske DG ak CA3 reprezantasyon yo ka mete aksan sou diferans ki genyen ant epizòd menm jan an. Konklizyon nou yo aliman ak prediksyon enfòmatik sa yo, ak CA1 fòme reprezantasyon entegre pou memwa menm jan an, pandan y ap DG/CA2,3 ak subiculum diferansye menm eksperyans sa yo. Anplis de sa, nou montre ke reprezantasyon ipokanp sipòte enferans roman, fasilite dekouvèt relasyon ki pa obsève ant eksperyans diferan men ki gen rapò. Travay prezan an montre plis ke disosyasyon subfield ipokanp yo se pa yon fonksyon senp nan opinyon sansoryèl, men rezilta nanmemwa-konpetisyon ki baze sou pandan aprantisaj. Ansanm, etid prezan an avanse konpreyansyon nou sou fason konesans anvan yo fòme fason nouvo evènman yo reprezante nan kous ipokanp la, bay yon tès anpirik nan prediksyon kle nan modèl enfòmatik nan ipokanp.memwafonksyon.