Mesoscale cortex-wide neural dynamics predict self-initiated actions in mice several seconds prior to movement
Notice bibliographique
Résumé
Volition - the sense of control or agency over one's voluntary actions - is widely recognized as the basis of both human subjective experience and natural behavior in nonhuman animals. Several human studies have found peaks in neural activity preceding voluntary actions, for example the readiness potential (RP), and some have shown upcoming actions could be decoded even before awareness. Others propose that random processes underlie and explain pre-movement neural activity. Here, we seek to address these issues by evaluating whether pre-movement neural activity in mice contains structure beyond that present in random neural activity. Implementing a self-initiated water-rewarded lever-pull paradigm in mice while recording widefield [Ca++] neural activity we find that cortical activity changes in variance seconds prior to movement and that upcoming lever pulls could be predicted between 3 and 5 s (or more in some cases) prior to movement. We found inhibition of motor cortex starting at approximately 5 s prior to lever pulls and activation of motor cortex starting at approximately 2 s prior to a random unrewarded left limb movement. We show that mice, like humans, are biased toward commencing self-initiated actions during specific phases of neural activity but that the pre-movement neural code changes over time in some mice and is widely distributed as behavior prediction improved when using all vs. single cortical areas. These findings support the presence of structured multi-second neural dynamics preceding self-initiated action beyond that expected from random processes. Our results also suggest that neural mechanisms underlying self-initiated action could be preserved between mice and humans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».