Naturalistic coding of working memory in primate prefrontal cortex
Notice bibliographique
Résumé
Summary The primate lateral prefrontal cortex (LPFC) is considered fundamental for temporarily maintaining and manipulating mental representations that serve behavior, a cognitive function known as working memory 1 . Studies in non-human primates have shown that LPFC lesions impair working memory 2 and that LPFC neuronal activity encodes working memory representations 3 . However, such studies have used simple displays and constrained gaze while subjects held information in working memory 3 , which put into question their ethological validity 4,5 . Currently, it remains unclear whether LPFC microcircuits can support working memory function during natural behavior. We tested macaque monkeys in a working memory navigation task in a life-like virtual environment while their gaze was unconstrained. We show that LPFC neuronal populations robustly encode working memory representations in these conditions. Furthermore, low doses of the NMDA receptor antagonist, ketamine, impaired working memory performance while sparing perceptual and motor skills. Ketamine decreased the firing of narrow spiking inhibitory interneurons and increased the firing of broad spiking cells reducing population decoding accuracy for remembered locations. Our results show that primate LPFC generates robust neural codes for working memory in naturalistic settings and that such codes rely upon a fine balance between the activation of excitatory and inhibitory neurons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».