未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本的版权持有人(该版本发布于2024年5月9日。; https://doi.org/10.1101/2024.05.05.08.593265 doi:biorxiv Preprint
摘要的分期夹带被认为可以在全球范围内坐落在不同结构(例如海马和新皮层)跨不同结构的活性。在识别和决策过程中,最佳处理感觉输入可能需要此协调。In quadruple-area ensemble recordings from male rats engaged in a multisensory discrimination task, we investigated phase entrainment of cells by theta oscillations in areas along the corticohippocampal hierarchy: somatosensory barrel cortex (S1BF), secondary visual cortex (V2L), perirhinal cortex (PER), and dorsal hippocampus (DHC)。大鼠区分以仅触觉,仅视觉或触觉和视觉方式呈现的两个3D对象。在任务参与期间,S1BF,V2L,PER和DHC LFP信号显示出连贯的theta波段活性。我们发现单细胞尖峰活性的相位夹带到S1BF,V2L,PER和DHC中的局部记录以及海马theta活性。虽然在任务试验的持续时期期间发生海马尖峰的阶段夹带发生在局部theta振荡中,并且对行为和模态的行为和模态,体感和视觉皮质细胞无可置疑,仅在刺激效果期间被置于刺激期间,主要是在其首选模式中(S1BF,触觉,crossit crossit; v2;刺激表现(S1BF:Visual; V2L:触觉)。这种效果无法通过发射速率或theta振幅的调制来解释。因此,海马细胞是长时间时期的相夹具,而感觉和周围神经元在感觉刺激呈现过程中被选择性地夹住,为活动协调提供了短暂的时间窗口。
简介:慢性脚踝不稳定性(CAI)是一种肌肉骨骼状况,它是从急性踝关节扭伤中演变而来的,其潜在机制尚未达成共识。越来越多的证据表明,踝关节损伤后大脑的神经塑性变化在CAI的发展中起关键作用。平衡缺陷是与CAI相关的重要危险因素,但是关于与受影响个体平衡控制有关的感觉运动皮质可塑性的证据很少。本研究旨在评估单腿姿态期间CAI和未受伤个体患者之间的皮质活性和平衡能力的差异,以及这些因素之间的相关性,以阐明CAI患者平衡控制的神经生理变化。
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电动机皮层最突出的特征是在移动执行过程中激活其激活,但是当我们简单地想象在没有实际电动机输出的情况下移动时,它也很活跃。尽管进行了数十年的行为和成像研究,但在秘密运动影像过程中,运动皮层中的特定活动模式和时间动力学与运动执行过程中的特定活动模式和时间动力学如何相关。在这里,我们记录了两个人的运动皮层,他们在脊髓损伤不完全的情况下保留了一些残留手腕功能,因为他们既进行实际和想象中的等距腕部伸展)。我们发现,我们可以将人口活动分解为三个正交子空间,在动作和图像中,一个人群同样活跃,而其他人只有在单个任务类型(Action或Imagery)中活跃。尽管它们居住在正交神经维度,但动作唯一和唯一的图像子空间包含了一组非常相似的动态特征。我们的结果表明,通过将与电机输出相关的组件和/或反馈重新定位为独特的输出无效图像子空间,Motor Cortex保持与执行期间相同的总体人口动态。
1哈佛医学院神经生物学系,马萨诸塞州波士顿220 Longwood Ave. 02115 2 Dominick P. Purpura神经科学系,艾伯特·爱因斯坦医学院,纽约州布朗克斯市1300 Morris Park Avenue,NY 10461 300神经科学,阿尔伯特·爱因斯坦医学院,纽约州布朗克斯市莫里斯公园大道1300神经科学,阿尔伯特·爱因斯坦医学院,纽约州布朗克斯市莫里斯公园大道1300
本文描述的追踪通路的方法包括对来自同一组 171 名人类连接组计划参与者的 7T 结构和功能 MRI 数据执行的扩散纤维束成像 (Huang et al., 2021)、功能连接和有效连接 (Ma et al., 2022; Rolls et al., 2022a; Rolls et al., 2022b; Rolls et al., 2023a; Rolls et al., 2023b; Rolls et al., 2023d),以及对 88 名人类连接组计划 (Larson-Prior et al., 2013) 参与者执行的脑磁图 (Rolls et al., 2023c)。扩散拓扑图测量的是大脑区域之间的直接解剖通路,而不是方向,不提供有关连接方向的证据,并且在上述研究中,功能和有效连接可以作为有益的补充,因为扩散纤维束成像有时可能会在通路交叉的地方产生假阳性,并且可能会错过一些特别长的通路。功能连接是通过一对皮质区域中的 BOLD 信号之间的 Pearson 相关性来衡量的,可能反映间接相互作用和共同输入,并且不提供有关任何影响方向的证据。然而,高功能连接确实反映了一对大脑区域的相互作用程度,并且确实反映了功能,因为它在静息状态和任务执行之间是不同的。本文描述的调查中使用了静息状态连接,因为它可以提供一个基本的连接矩阵,即使参与者可能无法执行特定任务(如某些精神障碍),也可以对其进行调查。有效连接旨在衡量两个大脑区域在每个方向上相互影响的程度,并利用时间延迟来估计有时被描述为因果关系的东西。有效的连接对于测量皮质区域之间尤其重要,因为至少在皮质层次结构中,解剖结构是不对称的,通常皮质层 2 和 3 向前投射到下一个皮质区域的层 2 和 3,而反向投影往往起源于更深的皮质层,并投射回前一个皮质区域的层 1,终止于皮质锥体细胞的顶端树突,因此可能具有较弱的影响,可以通过自下而上的前向输入分流(Markov et al., 2013; Markov and Kennedy, 2013; Markov et al., 2014; Rolls, 2016, 2023)。我们测量的有效连接被描述为全脑生成有效连接,因为它是可以生成所有 360 个皮质区域之间的功能连接和延迟功能连接(fMRI 为 2 秒,MEG 为 20 毫秒)的有效连接矩阵,并使用基于相互作用的 Stuart-Landau 振荡器的皮质连接模型的 Hopf 算法(Deco 等人,2019 年;Rolls 等人,2022b 年;Deco 等人,2023 年;Rolls 等人,2023c 年)。
Darby M. Losey, 1 , 2 , 3 Jay A. Hennig, 1 , 2 , 3 , 13 Emily R. Oby, 2 , 7 , 13 Matthew D. Golub, 2 , 4 , 5 , 12 Patrick T. Sadtler, 2 , 7 Kristin M. Quick, 2 , 7 Stephen I. Ryu, 5 , 8 Elizabeth C. Tyler-Kabara, 2 , 9 , 10 , 11 Aaron P. Batista, 2 , 7 , 13 , * Byron M. Yu, 1 , 2 , 4 , 6 , 13 , * 和 Steven M. Chase 1 , 2 , 6 , 13 , 14 , * 1 卡内基梅隆大学神经科学研究所,宾夕法尼亚州匹兹堡15213,美国 2 认知神经基础中心,匹兹堡,宾夕法尼亚州 15213,美国 3 卡内基梅隆大学机器学习系,匹兹堡,宾夕法尼亚州 15213,美国 4 卡内基梅隆大学电气与计算机工程系,匹兹堡,宾夕法尼亚州 15213,美国 5 斯坦福大学电气工程系,斯坦福,加利福尼亚州 94305,美国 6 卡内基梅隆大学生物医学工程系,匹兹堡,宾夕法尼亚州 15213,美国 7 匹兹堡大学生物工程系,匹兹堡,宾夕法尼亚州 15213,美国 8 帕洛阿尔托医学基金会神经外科系,帕洛阿尔托,加利福尼亚州 94301,美国 9 匹兹堡大学物理医学与康复系,匹兹堡,宾夕法尼亚州 15213,美国10 匹兹堡大学神经外科系,宾夕法尼亚州匹兹堡 15213,美国 11 德克萨斯大学奥斯汀分校戴尔医学院神经外科系,德克萨斯州奥斯汀 78712,美国 12 华盛顿大学 Paul G. Allen 计算机科学与工程学院,华盛顿州西雅图 98195,美国 13 这些作者贡献相同 14 主要联系人 *通信地址:aaron.batista@pitt.edu (APB)、byronyu@cmu.edu (BMY)、schase@andrew.cmu.edu (SMC) https://doi.org/10.1016/j.cub.2024.03.003
。cc-by-nc 4.0国际许可证(未经同行评审证明)获得的是作者/资助者,他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可,以永久显示预印本。这是该版本的版权所有,该版本于2024年3月28日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.12.16.571081 doi:Biorxiv Preprint
皮质皮质配对 - 促进性刺激(CCPA)是一种高级双位点经颅磁刺激技术,可利用Hebbian原理诱导功能网络中的塑性变化并调节皮层大脑区域之间的相互作用。本综述总结了CCPAS研究基于视觉感知的网络动力学研究的不断增长。研究揭示了视觉系统中皮质形成的连接中的功能解离,其中独特的分层有组织的电路塑造了视觉处理的各个方面,包括运动感知,情感识别和元认知判断。将CCPA与EEG/MEG等神经影像学技术集成的前瞻性应用有望进行微调干预措施,并更深入地了解视觉系统网络动态和功能架构,并在神经和精神病学条件下进行潜在的临床应用。