2-qism: O'rganish jarayonida xotirani qayta faollashtirish qanday ta'sir ko'rsatadi?

Aloqa: Audrey Xu Whatsapp/hp: 0086 13880143964 Email:audrey.hu@wecistanche.com

Iltimos, 1-qism uchun bu yerni bosing

Cistanche xotirani yaxshilashi mumkin

Model ta'rifi LBA modeli (Brown va Heathcote, 2008) har bir sinovda har bir akkumulyatorning boshlang'ich nuqtasi k [0, A] oralig'ida bir xil taqsimotdan tasodifiy ravishda olinadi, deb faraz qiladi. Keyin har bir akkumulyator javob chegarasi b ga yetguncha d nishabli chiziq bo'ylab boradi. Har bir sinovda i akkumulyatorining qiyaligi o'rtacha vi va SD s bilan normal taqsimotdan olinadi (bu erda 1 da o'rnatiladi). Akkumulyatorning chegaraga yetib borish vaqti (bk)/d. Biz o'rtacha drift tezligi v1 (to'g'ri javob uchun) va v2 (boshqa ikkita javob uchun) bo'lgan uchta akkumulyator yordamida uchta muqobil majburiy tanlov testlarini modellashtirdik. LBA modelining dastlabki tavsifida (Brown va Heathcote, 2008) olinganidek, t vaqtida I akkumulyator uchun ehtimollik zichligi funksiyasi (PDF) quyidagicha:

Bu yerda f va U standart normal taqsimotning mos ravishda ehtimollik zichligi funksiyasi va kümülatif taqsimot funksiyalari. I akkumulyator uchun t vaqtidagi kümülatif taqsimot funksiyasi (CDF) quyidagicha:

I akkumulyatori uchun PDF, t vaqtida chegaraga birinchi bo'lib tegsa, I akkumulyatorning t vaqtida tugash ehtimoli, boshqa akkumulyatorlarning hali tugamaganligi quyidagicha:

Drift tezligi normal taqsimotdan olinganligi sababli, hech qanday akkumulyator tugamasligi ehtimoli bor. Oldingi ishlardan keyin

(Brown va Heathcote, 2008; Annis va boshq., 2017), biz kamida bitta akkumulyatorning ijobiy siljish tezligiga ega bo'lish ehtimolini quyidagicha shartlashtirdik:

To'rtta zanjirning har biri uchun 1000 ta iteratsiyadan iborat sozlash bosqichi bo'lib, maqsadli qabul qilish darajasi 0,99, keyin esa 5000 ta namuna bo'ldi. Konvergentsiya ommaviy samarali namuna hajmi va daraja-normallashtirilgan bo'linish potentsial shkalasini qisqartirish statistikasi R ^ yordamida baholandi (Vehtari va boshq., 2017). Biz har bir sinov uchun o'rtacha orqa parametrlarni hisoblash, shuningdek, javoblar va javob vaqtlarini taqlid qilish orqali modelning mosligini baholadik. Biz model ishlashining ishonchli bahosini olish uchun har bir sinovning 50 ta takrorlanishini simulyatsiya qildik. Nihoyat, biz guruh darajasidagi o'rtacha parametrlarning har biri uchun 95 foizli yuqori zichlik oralig'ini (HDI) hisoblab chiqdik (masalan, CA1 uchun mCA1), ular noldan farq qiladimi yoki yo'qmi, bu o'xshashlikning o'zgarishi yoki qayta faollashuvi va AC xulosasi o'rtasidagi munosabatni ko'rsatadi. ishlash.

cho'l cistanche foydalari

Natijalar

Xulq-atvor ko'rsatkichlari

Dastlabki juftlik (AB) o'rganish bosqichining oxiriga kelib, ishtirokchilar yuz shakli va sahna shakli juftligi haqida kuchli xotiralarni shakllantirdilar. Barcha ishtirokchilar yakuniy testda imkoniyatdan yuqori boʻlgan (oʻrtacha nisbat toʻgʻri=0.91, SD=0.01) va shuning uchun keyingi tahlillarga kiritildi.XotiraBir-biriga o'xshash (BC) shakl-ob'ekt juftliklari uchun o'rganish bo'ylab bog'lovchi elementning vizual o'xshashligi ta'sir ko'rsatdi (2A, B-rasm). Mavzular ichidagi omillar bilan takroriy o'lchovli ANOVA

Bir-biriga mos keladigan juftlik bloklari (1, 2, 3, 4) va vizual o'xshashlik (aniq moslik, yuqori o'xshashlik, past o'xshashlik, yangi) vizual o'xshashlikning modulyatsiyalanganligini aniqladi.xotiraaniqlik (blokning asosiy effekti, F(3,75)=79.93,p,0.{{30}}01, h{{6 }}.762; vizual oʻxshashlik oʻzaro taʼsirini bloklash, F(9,225) {{1{{50}}}}.88, p =0.003 , h2=0.103) va javob vaqti (to'g'ri sinovlarga o'xshashlikning asosiy ta'siri, F(3,72)=5.14, p =0 .003, h2=0.176). Bir-biriga o'xshash juftliklarning birinchi o'rganish bloki uchun ulanish elementi (B) boshqa barcha shartlarga nisbatan dastlab o'rganilgan juftliklarga (AB) to'liq mos kelganda, unumdorlik ustun edi (2A-rasm). Birinchi test blokida vizual oʻxshashlik effekti bor edi (birinchi ishdagi vizual oʻxshashlikning taʼsiri, F(3,75)=6.901, p,0.001, h2=0.216), lekin keyingi ishlarda emas (F qiymatlari 0,479, barcha p 0,698, barcha h2 0,019). Birinchi bosqichda post hoc juftlashgan t testlari aniqlik boshqa barcha juftliklarga nisbatan aniq mos keladigan juftliklar uchun eng yuqori ekanligini ko‘rsatdi (yuqori o‘xshashlik bilan solishtirganda: t(25)=3.33,p =0 .003, d =0.654; past oʻxshashlik: t(25)=4.52, p,0.001, d =0.894; yangi: t(25) {{55} }.74, p =0.011, d =0.539). Yuqori oʻxshashlik juftliklari uchun unumdorlik past oʻxshashlik juftliklariga qaraganda yuqoriroq boʻldi (t(25)=2.306, p =0.03, d=0.459). Yuqori o'xshashlik va yangi juftliklar (t(25)=0.87, p =0.394, d=0.172) yoki past o'xshashlik va yangi juftliklar o'rtasida ishlashda farq yo'q edi. juftlar (t(25)=0.76, p =0.452, d=0.151). Blok bo'ylab yiqilganda, aniq mos keladigan juftliklar to'g'ri sinovlarda (barcha boshqa shartlar bilan solishtirganda, t qiymatlari 2,206, barcha p , 0,05, barchasi d 0,445) eng tez javob vaqtiga ega (2B-rasm). Javob vaqti yuqori o'xshashlik, past o'xshashlik yoki yangi juftliklar o'rtasida farq qilmadi (barcha t qiymatlari 1,748, barcha p. 0,05, barchasi d 0,348).

Bog'lovchi elementning vizual o'xshashligi epizodlar bo'yicha xulosa chiqarishning aniqligiga ham ta'sir qildi (F(3,75)=26.61, p , 0.001, h2=0.516). Ishtirokchilar bilvosita bog'liq bo'lganlar o'rtasidagi munosabatlarni ko'proq taxmin qilishdixotiraelementlarni (AC) bog'lovchi element (B) bir-biriga mos keladigan yoki bir-biriga o'xshash juftliklar bo'ylab juda o'xshash bo'lganida (2C-rasm). Xulosa samaradorligi aniq moslik va yuqori o'xshashlik triadalari o'rtasida farq qilmadi (t(25)=1.20, p =0.24, d=0.23{ {19}}), lekin aniq mos triadalar unumdorligi past oʻxshashlik triadalaridan (t(25)=6.82, p,0.001, d=1.327) va yangi triadalardan (t) ustun edi. (25)=6.61, p,0.001, d=1.286). Xuddi shunday, yuqori o'xshashlik triadalari uchun unumdorlik past darajadan oshib ketdi

o'xshashlik triadalari (t(25)=5.05, p,0.001, d =0.987) va yangi triadalar (t(25) {{8) }}.38, p,0.001, d =1.055). bilan kuzatib boringsamaradorlik (Xulosa qilish samaradorligi past o'xshashlik va yangi triadalar o'rtasida farq qilmadi (t(25)=1.17, p =0.254, d=0.224). Biroq, per- O'xshashligi past triadalar uchun ko'rsatkich tasodifiylikdan ishonchli tarzda yaxshiroq edi (t(25)=2.22,p =0.04, d=0.435), holbuki, yangi triadalar uchun emas (t(25)=0.47,p =0.64, d =0.093).

Yangi shartga nisbatan aniq moslik va yuqori o'xshashlik shartlari uchun xulosa chiqarish qarorlari ham tezroq edi (F(3,72)=11.79,p,0.001, h{ {6}}.329), aniq moslik holati uchun xulosalar umumiy eng tezdir (2D-rasm). Yuqori o'xshashlik shartlariga (t(25) {{1{19}}}.41, p =0.002, d=0.669) nisbatan aniq mos triadalar uchun javob vaqti tezroq bo'ldi. yangi triadalar (t(24)=5.00, p,0.001, d =0.999), lekin oʻxshashligi past triadalardan farqi yoʻq (t(25) =1.64, p. =0.114, d =0.321). Yangi triadalar bilan solishtirganda (t(24)=2.93, p =0.007, d =0.585) nisbatan yuqori oʻxshashlik triadalari uchun javob vaqti tezroq boʻldi, lekin pastdan farq qilmadi. o'xshashlik triadalari (t(25)=1.11, p =0.28, d =0.217). Kam oʻxshashlik triadalari yangi triadalarga qaraganda tezroq edi (t(24) =3.86,p =0.001, d =0.773). Bu topilmalar birgalikda bu assotsiativlikni ko'rsatadixotirava epizodlar o'rtasidagi xulosa, hipokampal pastki maydonlar tomonidan qo'llab-quvvatlanadigan ikkita jarayon (Schapiro va boshq., 2017) umumiy hodisa elementlarining idrok o'xshashligi bilan ta'sirlanadi, bu esa yuqori darajadagi yuqori darajadagi ishlashga yordam beradi. epizodlararo o'xshashlik.

O'rganish jarayonida bir-biriga o'xshash xotiralarni qayta faollashtirish kortikal qandayligini tekshirish uchunxotirabir-biriga o'xshash juftliklarni o'rganish jarayonida reaktivatsiya hipokampal subfield ko'rinishlariga ta'sir qiladi, biz o'rganish jarayonida dastlabki juftliklar haqidagi ma'lumotlar korteksda qayerda qayta faollashtirilganligini aniqlash uchun birinchi navbatda projektor tahlilidan foydalandik. Har bir projektör sferasida naqsh tasniflagichi lokalizator bosqichidagi ma'lumotlar bo'yicha o'qitildi va keyin bir-biriga mos keladigan juftlikni o'rganish bosqichiga qo'llanildi (Zeithamova va boshq., 2012). Projektör mos keladigan ob'ektning maqsadli toifasi uchun tasniflagich dalillari (boshlang'ich juftlikdagi yuz yoki sahna A ob'ektlari) yangi (yoki bir-biriga mos kelmaydigan) sinovlardan olingan bir xil toifa uchun tasniflovchi dalillarning asosiy indeksidan oshib ketgan hududlarni aniqladi. Tegishli xotiralar qachon qayta faollashgani haqida dalillar topdikposterior singulat korteks, oksipital qobiq va parietal korteksdagi bir-biriga yopishgan juftlarni o'rganish (3A-rasm).

Muhimi, projektor tahlilida aniqlangan hududlar bo'yicha A element toifasi (yuz, sahna) funksiyasi sifatida qayta faollashtirish kuchida farqlar yo'q edi (3B-rasm). Mintaqa (chap parietal, o'ng parietal, singulat, yuqori oksipital, pastki oksipital) va ogohlantiruvchi toifadagi (yuz, sahna) sub'ektlarning ichki omillari bilan takroriy o'lchovlar ANOVA reaktivatsiyaning mintaqalar bo'ylab turlicha ekanligini ko'rsatdi (mintaqaning asosiy ta'siri). F(4,100)=2.84, p =0.028, h2=0.102), lekin stimul toifasi boʻyicha farq qilmadi (toifaning asosiy taʼsiri, F(1,25) { {15}}.002,p =0.967, h2 =0;kategoriya mintaqasi oʻzaro taʼsiri, F(4.100)=0.375, p =0.826, h2=0.015). Shunday qilib, bizning natijalarimiz bitta rag'batlantiruvchi kategoriya tomonidan boshqarilmagan va aks ettirilganxotiratoifalarga xos ishlov beruvchi hududlarni jalb qilishdan ko'ra qayta faollashtirish.

Biz o'rganish bo'yicha umumiy B elementining vizual o'xshashligi uning kuchiga ta'sir qiladimi yoki yo'qligini tekshirdikxotiraA elementlari uchun qayta faollashtirish. Biz buni bashorat qilgan edikxotiraTa'lim jarayonida qayta faollashtirish vizual jihatdan o'xshash ob'ekt bilan bog'langan juftliklar uchun kuchliroq bo'ladi. Oldingi tahlilga o'xshash yondashuvdan foydalanib, alohida projektor tahlillari tegishli A elementi uchun tasniflagich dalillari yuqori va past o'xshashlik shartlariga qaraganda aniq moslik holati uchun kattaroq bo'lgan hududlarni aniqladi. Bizning gipotezamizga muvofiq, biz hodisa komponentlarining o'xshashligi kuchini modulyatsiya qilganligini aniqladikxotirachap parietal korteks va oksipital korteksdagi reaktivatsiya (3C-rasm).

cistanche tajribasi: xotira cistanche mahsulotlarini yaxshilash

Xotirani qayta faollashtirish hipokampal pastki sohalarda neyron kodlashga ta'sir qiladi

Yangi kodlash paytida tegishli xotiralarning qayta faollashishi DG/CA2,3 va CA1-da bir-biriga o'xshash xotiralarning ajralmas ifodalanishiga olib keladi degan gipotezamizni sinab ko'rish uchun biz hipokampal pastki maydon kodlash funktsiyasini aniqladik.xotirao'rganish jarayonida reaktivatsiya kuchi. Juftliklarni o'rganishdan oldin ham, keyin ham ishtirokchilar yuqori o'xshashlik holatida bir-biriga o'xshash juftliklardan A va C elementlarining individual tasvirlarini ko'rish paytida skanerdan o'tkazildi (1A-rasm). Biz bir xil triadadan bilvosita bog'langan A va C elementlari uchun naqsh o'xshashligidagi o'rganish bilan bog'liq o'zgarishlarni o'lchash orqali differentsiatsiya va integratsiyani indeksladik (Schlichting va boshq., 2015). Xuddi shu triadadagi o'xshashlik o'zgarishlari turli triadalardagi elementlar o'rtasidagi o'xshashlik o'zgarishlarining asosiy chizig'i bilan solishtirildi. Biz o'rganishdan so'ng A va C elementlari o'rtasidagi naqsh o'xshashligining kamayishini tekshirish orqali farqlashni o'lchadik (4A-rasm). Bundan farqli o'laroq, integratsiya bilvosita bog'liq bo'lgan A va C elementlari o'rtasidagi o'xshashlik o'xshashligi bilan ajralib turadi, bu tegishli xotiralar uchun bir-biriga o'xshash kodlarning shakllanishini aks ettiradi (4A-rasm).

Ta'sirini baholash uchunxotirabilvosita bog'liq bo'lgan neyron kodlashni o'rganish jarayonida qayta faollashtirishxotiraelementlarni hisobga olgan holda, biz bir-biriga o'xshash o'rganish sinovlarida qayta faollashish kuchiga asoslangan triadalar uchun vakillik o'zgarishini hisobladik. Har bir ishtirokchi uchun biz mos keladigan dastlabki juftlikning kuchliroq va kuchsizroq qayta faollashuvi bilan bog'liq bo'lgan juftliklarni saralab oldik, bu esa qayta faollashtirish svetoforida aniqlangan barcha klasterlar bo'ylab o'rtacha reaktivatsiya indekslarining o'rtacha bo'linishiga asoslanadi (3A-rasm). Keyin biz turli darajadagi reaktivatsiya bilan bog'liq bo'lgan bilvosita bog'liq A va C elementlari o'rtasida neyron kodlashni solishtirdik. Tanqidiy jihatdan, hipokampal pastki maydonlardagi vakillik o'zgarishini baholaydigan barcha tahlillar faqat yuqori o'xshashlik triadlari ma'lumotlariga asoslangan. Ushbu yondashuv bog'lovchi elementning vizual o'xshashligini doimiy ravishda ushlab turadi va xotirani qayta faollashtirish jismoniy muhitdagi o'zgarishlardan yuqori va undan tashqari vakillik o'zgarishiga vositachilik qiladimi yoki yo'qligini tanqidiy tekshirishni ta'minlaydi.

Biz bilvosita bog'liq bo'lgan o'rganish bilan bog'liq vakillik o'zgarishiga qayta faollashtirishning ta'sirini tekshirish uchun individual hipokampal kichik maydonlarda to'rtta svetofor tahlilini o'tkazdik.xotiraelementlar (4B-rasm). Birinchidan, biz ikkita svetofor tahlilidan foydalangan holda hipokampal hududlarni aniqlash uchun foydalandik, ular A va C elementlarining farqlanishi yoki integratsiyasini ko'rsatdi.xotiraBir-biriga o'xshash juftliklarni o'rganish (mos ravishda DifferentiationOverall va IntegrationOverall) paytida qayta faollashdi va hipokampus ichida sezilarli ta'sir ko'rsatmadi.

Buning o'rniga, biz hipokampal pastki maydonlardagi bilvosita bog'liq elementlarning vakillik o'xshashligi ularning kuchiga bog'liq bo'lishini taxmin qildik.xotirabir-biriga o'xshash juftlarni o'rganish jarayonida qayta faollashtirish. Ushbu gipotezani sinab ko'rish uchun biz ikkita qo'shimcha svetofor tahlilini o'tkazdik, ular o'rganish bilan bog'liq vakillik o'zgarishi vaxotiraqayta faollashtirish; Bu projektorlar bir-biriga o'xshash juftliklarni o'rganish (Differentiatsiyani qayta tiklash va integratsiyani qayta tiklash) jarayonida kuchliroq reaktivatsiyaga ega bo'lgan sinovlarda farqlanish yoki integratsiyani ko'rsatadigan hipokampal hududlarni ajratdi.

Biz bir-biriga o'xshash juftlarni o'rganish jarayonida dastlabki juftlik xotiralarining kuchliroq qayta faollashishi hipokampal pastki sohalarda kuzatilgan vakillik o'zgarishi yo'nalishi bo'yicha turli xil oqibatlarga olib kelishini aniqladik. Bir-biriga o'xshash (BC) juftliklarni o'rganish jarayonida dastlabki (A) xotiralar kuchli qayta faollashtirilganda, DG/CA2,3 naqsh o'xshashligi o'rganishdan keyingi o'rganishgacha A va C elementlari o'rtasida kamaydi (4C, D-rasm; Differentiatsiyani qayta faollashtirish). Subiculum DG/CA2,3 bilan bir xil naqshni ko'rsatdi, kuchli reaktivatsiya A va C elementlari uchun naqsh o'xshashligini pasayishiga olib keldi. Bundan farqli o'laroq, CA1 qachon vakillik o'zgarishining qarama-qarshi naqshini ko'rsatdixotiraqayta faollashtirish kuchliroq bo'lib, o'rganishdan so'ng A va C elementlari o'rtasida o'xshashlik kuchaygan (4C, D-rasm; IntegrationReactivation). Ushbu topilmalar hipokampal pastki sohalarda bir-biriga o'xshash xotiralarning ifodalanishiga bog'liqligini ko'rsatadi.xotiraDG/CA2,3, CA1 va subikulum ichida dissosiable vakillik kodlariga olib keladigan bir xil shartlar bilan o'rganish jarayonida qayta faollashtirish.

Nihoyat, biz har bir mintaqada kodlashni qayta faollashtirish qanday modulyatsiyalanganligini tushunish uchun qidiruv yorug'ligi tahlilida aniqlangan har bir hipokampal kichik sohada bir qator post hoc tahlillarini o'tkazdik. Biz birinchi navbatda o'rganish funktsiyasi sifatida neyron o'xshashligida global siljishlar bor-yo'qligini aniqladik, ular bir-biriga bog'liq bo'lmagan A va C ob'ektlari (ya'ni, triadalar orasidagi asosiy chiziq) uchun D-triadani hisoblash orqali. CA1 (t(24)=0.383, p =0.705, d =0.077) yoki subikulumda (t(25)) D triadasi boʻyicha noldan sezilarli farq qilmadi.=1.233, p =0.229, d =0.242), lekin DG/CA2,3 (t(25)=3.431 uchun noldan katta edi. ,p =0.002, d =0.673). Ushbu natijalar bog'liq hodisalar uchun o'xshashlik o'zgarishini asosiy holat bilan solishtirish muhimligini ko'rsatadi, chunki hatto bog'liq bo'lmagan narsalar ham o'rganishdan keyin o'xshashlikda o'zgarishi mumkin.

Keyinchalik, kuchli qayta faollashuv bilan bog'liq bo'lgan triada ichidagi D triadasini qidiruv yorug'ligi natijalarini tasdiqlash sifatida bo'ylab triad D asosiy chizig'iga solishtirdik (4D-rasm). Yuqorida aytib o'tganimizdek, ushbu tahlil uchun ogohlantirish shundan iboratki, natijalar neyron kodlash qidiruv nuri tahlilida aniqlangan voksellarni tanlash orqali potentsial noxolisdir. Projektör kontrastlarining bashorat qilingan naqshlariga mos ravishda (4B-rasm), biz differentsiatsiya uchun dalillarni topdik, bunda kuchli reaktivatsiya bilan bog'liq triadalar uchun neyron o'xshashlik o'zgarishi DG/CA2,3 (t(25)) dagi triadalar orasidagi asosiy chiziqdan kamroq edi.=2.298, p =0.030, d=0.451) va subikulum (t(25)=3.158, p =0.004, d=0.619). CA1 doirasida biz triadlar orasidagi oʻxshashlik bilan integratsiya tendentsiyasini koʻrsatdik (t(24)=1.766, p =0.090, d) =0.353). Birgalikda, ushbu post hoc tahlillar svetoforni tahlil qilish natijalarini qo'llab-quvvatlaydi va pastki sohalarda bir-biriga o'xshash hodisalarning namoyishi o'rganish jarayonida tegishli xotiralarning qayta faollashishiga ta'sir qilishini ko'rsatadi.

Tekshirish tahlili sifatida biz o'rganish jarayonida zaifroq reaktivatsiya bilan bog'liq bo'lgan triadalar uchun triada ichidagi D miqdorini ham aniqladik. Biz DG/CA2,3 (t(25)=3.709, p =0.001, d=0.727) va subikulumdagi tendentsiya (t() da integratsiya uchun dalil topdik. 25)=1.849, p =0.076, d =0.363), bunda kuchsizroq reaktivatsiya bilan bogʻliq boʻlgan triadalar uchun D koʻrsatkichi triadalar orasidagi boshlangʻich chiziq uchun kuzatilganidan kattaroq edi. Bu natija shuni ko'rsatadiki, DG/CA2,3 dagi vakillik o'zgarishlari raqobat darajasiga qarab o'zgarishi mumkin, bu xotiralar kuchli yoki zaif qayta faollashtirilganda farq qilishi mumkin. Triadalar uchun boshlang'ich qiymatdan farqlar kuzatilmadiCA1da zaifroq reaktivatsiya bilan bog'liq (t (24)=1.062, p =0.299, d =0.212).

Xotira integratsiyasi xulosa chiqarish qarorlarini qo'llab-quvvatlaydi

Biz o'rganishdan keyin o'xshashlik o'zgarishi (ya'ni, integratsiya yoki farqlash) va AC xulosasi testida ishlash o'rtasidagi bog'liqlikni tekshirish uchun Bayes ko'p darajali modeldan foydalandik. Shuningdek, biz o'rganish jarayonida tegishli xotiralarni qayta faollashtirish va xulosa chiqarish o'rtasidagi munosabatni ko'rib chiqdik. Bir ishtirokchi CA1 (,10 voksel) da voksellar soni yetarli emasligi sababli ushbu tahlildan chiqarildi. Biz bir vaqtning o'zida xulosa chiqarishning aniqligi va javob vaqtini modellashtirish uchun LBA modelidan foydalandik. Xulosa ko'rsatkichlari va o'xshashlik o'zgarishidagi triad darajasidagi o'zgaruvchanlik o'rtasidagi bog'liqliklarni baholash uchun model bilan Bayes tanlamasidan foydalandik.xotiraqayta faollashtirish. Biz birinchi navbatda Bayes tanlamasining birlashtirilganligini baholadik. Namuna olish paytida hech qanday farq yo'q edi; modeldagi har bir parametr uchun [Rhat] 1,00102 va samarali tanlama hajmi kamida 5225 edi. Bu natijalar namuna olish muvaffaqiyatli birlashganligini va har bir parametrni baholash uchun yetarli namunalar mavjudligini ko'rsatadi.

Biz model javoblarini taqlid qilish uchun o'rtacha orqa parametrlardan foydalandik va oz sonli sinovlar bundan mustasno, xulosalar testida kuzatilgan aniqlik (5A-rasm) va javob vaqtlari (5B-rasm) yaxshi mos ekanligini aniqladik. juda uzoq javob vaqtlari bilan. O'rganish bilan bog'liq o'zgarish uchun o'rtacha qiyalik parametrlari (5C-rasm) subikulum uchun ijobiy bo'ldi (95 foiz HDI=[0.043, 0,477], d =1 .37) vaxotiraqayta faollashtirish (HDI {0}} [0.005, 0.437], d=1.51). CA1 (HDI=[ {{20}}.189, 0.244], d=0.15) va DG/CA2,3 uchun nishab parametrlari (HDI=[ 0.393, {{4{43}}}}.102], d =0.50) noldan farq qilmadi. Boshqa model parametrlari uchun 95 foiz HDI quyidagicha edi: A=[2.{{50}}59, 5,601], 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], sSubikulum=[0,002, 0,408s] va=[0,0002, 0,327]. Bu natijalar ko'proq ekanligini ko'rsatadixotiraTa'lim jarayonida reaktivatsiya va subikulumda o'rganishdan keyin kattaroq AC o'xshashligi individual sinovlar darajasida tezroq va aniqroq xulosa chiqarishni bashorat qiladi.

cistanche tubolosa sog'liq uchun foydalari: xotirani yaxshilash

Munozara

Natijalarimiz shuni ko'rsatadiki, qayta faollashtirilgan xotiralar hipokampal doirada tegishli voqealar tasvirlari qanday tashkil etilishini boshqaradi. Epizodlar bo'ylab xulosa chiqarishning prognoz qilingan yangi, bir-biriga o'xshash hodisalarni kodlash paytida oldingi xotiralarni qayta faollashtirish va hipokampal pastki maydonlarda namoyish qilish uchun turli xil oqibatlarga olib keldi; kuchli reaktivatsiya DG/CA2,3 va subikulum ichida bir-biriga o'xshash xotiralarning farqlanishiga olib keldi, shu bilan birga bir vaqtning o'zida CA1da bir xil xotiralarning integratsiyasini rag'batlantirdi. Oldingi ishlar, atrof-muhit belgilaridagi o'zgarishlar differensial neyron chiqishiga olib keladigan transfer funktsiyasi nuqtai nazaridan hipokampal pastki maydon kodlashni tushuntirishga qaratilgan (Leutgeb va boshq., 2004, 2007; Lacy va boshq., 2011; Yassa va Stark, 2011). Bu erda biz idrok etishdagi o'zgarishlar hipokampal pastki sohalarda vakillikni o'rganishni belgilovchi yagona omil emasligini ko'rsatamiz. Aksincha, bizning ma'lumotlarimiz shuni ko'rsatadiki, hipokampal pastki maydonni kodlash yangi tajriba tegishli epizodlarni qayta faollashtirish darajasiga bog'liq. Shunday qilib, bizning natijalarimiz kortikalni vakillik darajasida ko'rsatish uchun oldingi topilmalarni kengaytiradixotirareaktivatsiya juda o'xshash xotiralar o'rtasidagi raqobat sharoitida hipokampal pastki maydon kodlashda dissotsiatsiyalarga olib keladi.

Gippokampal tasvir bo'yicha oldingi ishlar asosan atrof-muhit o'zgarishlariga javoban avtomatik jarayon sifatida subfield kodlashni kontseptsiyalashtirgan, bunda hissiy kirishlar hipokampal javoblarning asosiy haydovchisi hisoblanadi. Masalan, kemiruvchilarda o'tkazilgan dastlabki elektrofiziologik tadqiqotlar, hayvonlarning asta-sekin o'zgarib turadigan idrok xususiyatlariga ega bo'lgan muhitda navigatsiya qilishda qayta ko'rsatilgan hipokampal pastki maydonlarda dala javoblarini qanday joylashtirishni o'lchadi (Guzowski va boshq., 2004; Li va boshq., 2004; Leutgeb va boshq., 2004, 2007). Vazdarjanova va Guzovski, 2004). Bunday ish atrof-muhit xususiyatlaridagi kichik o'zgarishlar DG va CA3 javoblarida keskin o'zgarishlarga olib kelganligini va bu kirish naqshlarining ortogonalizatsiyasini aks ettirganligini aniqladi. Bundan farqli o'laroq, CA1 javoblari asta-sekin o'zgarib, atrof-muhit o'rtasidagi pertseptiv o'zgarish miqdori bilan chiziqli ravishda o'zgardi; idrok etish jihatidan o'xshash bo'lgan muhitlar uchun CA1 faolligi javob berishda ko'proq mos kelishini ko'rsatdi. Odamlarda oldingi ishlar shunga o'xshash yondashuvni qo'llagan, ishtirokchilarga bir-biriga juda o'xshash vizual tasvirlarni (masalan, ikki xil olma rasmlari) taqdim etgan va ikkala rasmga hipokampal subfield javoblarining kattaligini o'lchagan (Bakker va boshq., 2008; Lacy va boshq. , 2011). Ushbu tadqiqotlarda DG/CA2,3 ikkala tasvirni alohida kodlashni taklif qiluvchi juda o'xshash tasvirlar uchun yangilik javobini ko'rsatdi. CA1 va subikulumning juftlikdagi ikkinchi, juda o'xshash tasvirga javoblari, birinchi juftlik a'zosining taqdimotiga nisbatan bostirildi, bu juftlashtirilgan tasvirlarning o'xshash namoyishini taklif qiladi.

O'tmishdagi hayvonlar va odamlarning ishi hipokampal subfieldni qayta ishlash o'rtasidagi muhim dissosiatsiyalarni aniqlagan bo'lsa-da, bizning topilmalarimiz hipokampal vakillikni o'rganish shunchaki passiv jarayon emas, balki uning o'rniga faol ta'sir ko'rsatishini ko'rsatish uchun ushbu ishlarga asoslanadi.xotiraqayta faollashtirish (Hulbert va Norman, 2015; Kim va boshq., 2017; Ritvo va boshq., 2019). Biz shuni ko'rsatamizki, hipokampal subfield dissotsiatsiyalari o'tmishdagi xotiralar kuchli qayta faollashtirilganda eng aniq namoyon bo'ladi, bu esa DG/CA2,3 va subikulumda differensiatsiyani rag'batlantiradigan raqobatbardosh o'rganish holatini keltirib chiqaradi, bir vaqtning o'zida CA1da integratsiya. Shunday qilib, bizning ma'lumotlarimiz voqealar o'rtasidagi idrok etish o'xshashligini va bir-biriga o'xshash idrok etish xususiyatlarining hipokampal pallada qanday qilib ajraladigan namoyishlar paydo bo'lishini to'liq hisobga olish uchun xotirani qayta faollashtirishni qanday aniqlash zarurligini ko'rsatadi. Yuqorida tavsiflangan avvalgi inson ishining qiziqarli jihati shundaki, kichik maydonlar orasidagi dissotsiatsiyalar bajarilayotgan vazifaning tabiatiga bog'liq edi (Kirvan va Stark, 2007; Bakker va boshq., 2008; Lacy va boshq., 2011). Tanqidiy eksperimental manipulyatsiya (ya'ni, ob'ektlar orasidagi vizual o'xshashlik) bajarilgan vazifa ishtirokchilari uchun tasodifiy bo'lsa, kichik maydonlar o'rtasidagi dissotsiatsiyalar kuzatildi (Bakker va boshq., 2008; Lacy va boshq., 2011). Biroq, bir xil stimullar va taqdimot protseduralari qasddan maqsadli vazifaga qaratilgan bo'lsa, dissotsiatsiyalar kamroq ko'rinardi (Kirvan va Stark, 2007). Ushbu xilma-xil topilmalarning mexanik manbai hali aniqlanmagan. Miqdorni aniqlash orqalixotiraqasddan yoki tasodifiy diqqat markazida bo'lgan vazifalarni qayta faollashtirish, vazifalarning maqsadlari xotira raqobati neyron vakillikka qanday ta'sir qilish dinamikasiga qanday ta'sir qilishi haqida qo'shimcha ma'lumotlarga ega bo'lishi mumkin (Richter va boshq., 2016).

Bizning topilmalarimiz har biri turli ta'lim maqsadlariga qaratilgan nazorat va nazoratsiz ta'lim modellari nuqtai nazaridan kontseptuallashtirilishi mumkin. Nazorat ostidagi o'rganish tasvirlarni bevosita atrof-muhitda kuzatilgan sensorli signallarga moslashtirish orqali yo'naltirilgan bo'lsa, nazoratsiz o'rganish mavjud tajriba va qayta faollashtirilgan o'rtasidagi raqobatni kamaytirish uchun tasvirlarni moslashtiradi.xotiraintegratsiya yoki farqlash orqali yangi hodisa (Ritvo va boshq., 2019) tomonidan qo'zg'atilgan vakolatlar. O'rganish nazorat ostidagi va nazoratsiz mexanizmlar o'rtasidagi muvozanatni aks ettirsa-da, bizning topilmalarimiz shuni ko'rsatadiki, qayta faollashtirilgan xotiralar gippokampal pastki sohalarda ajraladigan kodlash strategiyalari qanday paydo bo'lishining muhim jihati hisoblanadi.

Bugungi kunga kelib, odamlarda o'tkazilgan boshqa bir tadqiqotda, ayniqsa, odamlar umumiy yoki alohida fazoviy kontekstlar haqida ma'lumot olganlarida, hipokampal pastki maydonlar orasidagi dissotsiatsiyani aniqlash uchun ko'p o'zgaruvchan vakillik tahlillaridan foydalangan (Dimsdale-Zucker va boshq., 2018). Ushbu tadqiqot shuni ko'rsatdiki, bir xil fazoviy kontekstda o'rganilgan elementlar kontekstual ma'lumotga ega bo'lmagan elementlarga nisbatan CA1 va DG / CA2,3 da farqlangan naqshlarni bir-biriga mos keladigan faollashtirish naqshlarini keltirib chiqardi. Hozirgi topilmalar ushbu tadqiqotdan bir necha asosiy jihatlari bilan farq qiladi. Birinchidan, oldingi tadqiqot davomida pastki maydon kodlari o'lchandixotiraizlash, shu bilan birga bizning ishimiz dissociable subfield vakolatxonalari shakllanishini boshqaradigan faol o'quv jarayonlarini ochib beradi. Xususan, o'sha oldingi tadqiqot o'rganish yoki qayta tiklash jarayonida shunga o'xshash xotiralarning qayta faollashishi hipokampal pastki maydonni kodlash bilan bog'liqligini aniqlamadi. Bu erda biz hipokampal pastki maydonni kodlashda dissotsiatsiyani ko'rsatamizxotiraqayta faollashtirish. Bundan tashqari, biz hipokampal subregionlar tomonidan yaratilgan neyron kodlari nafaqat oddiy tanib olishni (Dimsdale-Zucker va boshq., 2018) yoki fazoviy xotirani (Leutgeb va boshq., 2004, 2007), balki xotiralar o'rtasidagi munosabatlar haqida xulosa chiqarishni ham ko'rsatamiz (qarang. shuningdek, Schlichting va boshqalar, 2014). Xulosa qarorlari tezroq va aniqroq bo'lib, subikulumda o'rgangandan so'ng bilvosita elementlar o'rtasidagi o'xshashlik ortib bormoqda, bu bir-biriga o'xshash kodlar to'g'ridan-to'g'ri tajribadan tashqari bilim olishni qanday rag'batlantirishni ko'rsatadi.

cistanche qancha vaqt ishlaydi

Subikulum tasvirlari xulosa chiqarish qarorlarini kuzatib borishi haqidagi topilmamiz, subikulum eslashda asosiy rol o'ynaydigan hipokampal zanjirning chiqish tuzilishi ekanligini aks ettirishi mumkin (O'Mara va boshq., 2001), (Viskontas va boshq., 2009; Lindberg va boshq. , 2017). Subikulum umumiy juftliklar uchun o'rganish bilan bog'liq farqlanishni ko'rsatgan bo'lsa-da, bizning modellashtirish ma'lumotlarimiz subikulumdagi vakillik o'zgarishi javoblarning uzluksizligini aks ettiradi. Integratsiyaning kuchayishi (buni kamroq farqlash deb hisoblash mumkin) tezroq va aniqroq xulosa chiqarishga yordam berdi. Bizning natijalarimiz shuni ko'rsatadiki, xotiralar ko'proq integratsiyalashgan (yoki kamroq farqlangan), xulosa chiqarish bilvosita bog'liq bo'lgan narsalar o'rtasida saqlangan aloqani olish orqali osonlashtiriladi (Shohamy va Vagner, 2008; Schlichting va boshq., 2014); farqli o'laroq, farqlash ikki alohida iz o'rtasidagi xulosani sekinlashtirishi mumkin, ular sinovda olinishi va qayta birlashtirilishi kerak (Koster va boshq., 2018).

Subiculum singari, DG/CA2,3 bilvosita bog'liq bo'lgan o'rganish bilan bog'liq farqlashni ko'rsatdi.xotiraelementlar qachonxotirakodlash paytida qayta faollashuv kuchliroq bo'ldi. Biroq, shuni ta'kidlash kerakki, DG / CA2,3 bir-birining ustiga chiqishning farqlanishixotiraelementlar faqat bir-biriga bog'liq bo'lmagan, triad bo'ylab asosiy chiziqqa nisbatan kuzatilgan; bilvosita bog'liq bo'lgan elementlar uchun o'rganishdan keyingi o'rganishga o'xshashlikda o'zgarishlar kuzatilmadi (4D-rasm, ichki qism). Ushbu topilma o'rganishdan keyin bog'liq bo'lmagan hodisalarga nisbatan hipokampal farqlashni ko'rsatadigan oldingi ishlarga mos keladi (Favila va boshq., 2016; Dimsdale-Zucker va boshq., 2018), shuningdek, vaqt o'tishi bilan yuzaga keladigan o'xshashlikning asosiy o'zgarishlarini nazorat qiladi. Bundan tashqari, DG/CA2,3 uchun dalil ko'rsatdixotiraintegratsiya, o'rganish jarayonida xotirani qayta faollashtirish zaifroq bo'lsa, bu mintaqada yanada nozik vakillik dinamikasi uchun potentsialni ko'rsatadi. Masalan, qayta faollashtirish natijasida yuzaga kelgan xotira raqobati DG / CA2,3 dagi vakillik o'zgarishi bilan monotonik bo'lmagan munosabatga ega bo'lishi mumkin (Ritvo va boshq., 2019). Kuchliroq qayta faollashuv faol farqlanishga yordam berishi mumkin; kuchsizroq yoki oraliq darajadagi reaktivatsiya integratsiyaga olib kelishi mumkin va hech qanday qayta faollashuv passiv ortogonalizatsiya orqali ajratilgan bir-biriga mos kelmaydigan tasvirlarni keltirib chiqarishi mumkin emas. Ushbu murakkab kodlash strategiyasi nima uchun DG / CA2,3 turli sharoitlarda tabaqalashtirilgan (Kim va boshq., 2017) va integratsiyalashgan (Schapiro va boshq., 2012) taqdimotlarning dalillarini ko'rsatishini tushuntirishi mumkin. Shu bilan bir qatorda, bizning natijalarimiz birlashtirilgan DG/CA2,3 mintaqasidan foydalanishni aks ettirishi mumkin, uning tarkibiy qismlari atrof-muhit belgilari o'rtasida turli xil uzatish funktsiyalarini namoyish etadi va natijadaxotiravakolatxonalar (Yassa va Stark, 2011). Natijalarning kuzatilgan namunasi shuni ko'rsatadiki, xotirani qayta faollashtirishni vakillik o'zgarishi bilan birga miqdoriy aniqlash xotira raqobati DG/CA2,3 da vakillikni o'rganishga qanday ta'sir qilishini to'liq tushunish uchun zarur.

Xulosa qilib aytganda, bizning empirik topilmalarimiz hipokampal sxemaning yaqinda taklif qilingan hisoblash modelini qo'llab-quvvatlaydi (Schapiro va boshq., 2017); Ushbu modeldagi simulyatsiyalar shuni ko'rsatadiki, CA1 hodisalar bo'yicha munosabatlarni ifodalashi mumkin, DG va CA3 tasvirlari esa o'xshash epizodlar orasidagi farqlarni ta'kidlashi mumkin. Bizning topilmalarimiz ushbu hisoblash bashoratlariga mos keladi, CA1 o'xshash xotiralar uchun integratsiyalashgan tasvirlarni hosil qiladi, DG/CA2,3 va subikulum esa o'sha tajribalarni farqlaydi. Bundan tashqari, biz ko'rsatamizki, gippokampal tasvirlar yangi xulosalarni qo'llab-quvvatlaydi, bu aniq, ammo bog'liq tajribalar o'rtasidagi kuzatilmagan munosabatlarni aniqlashga yordam beradi. Hozirgi ish shuni ko'rsatadiki, hipokampal subfield dissotsiatsiyalari hissiy kirishning oddiy funktsiyasi emas, balki ular natijasidaxotira-ta'lim jarayonida raqobatga asoslangan. Birgalikda ushbu tadqiqot oldingi bilimlar hipokampal sxemada yangi hodisalar qanday namoyon bo'lishini qanday shakllantirishi haqidagi tushunchamizni rivojlantiradi va hipokampalning hisoblash modellarining asosiy bashoratlarining empirik sinovini taqdim etadi.xotirafunktsiyasi.