Neuronal activation sequences in lateral prefrontal cortex encode visuospatial working memory during virtual navigation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The brain can maintain and flexibly manipulate complex visuospatial information ‘in mind’, an ability known as working memory. The neural codes underlying this function have been a matter of debate. We simultaneously recorded the activity of hundreds of neurons in the lateral prefrontal cortex of monkeys during a visuospatial working memory task that required navigation in a virtual 3D environment. During task trials, animals perceived the location of a transient visual cue, remembered that location for a few seconds, and finally navigated toward it using a joystick to collect a reward. We found time boundary neurons that transiently activated just before the beginning and end of the memory period. Moreover, distinct neuronal activation sequences encoded specific remembered target locations in the virtual 3D environment, as viewed from the subject’s own visual perspective. This sequence code outperformed persistent firing codes for the remembered location during the virtual reality task, but did not occur during a classical working memory task using stationary stimuli and homogeneous displays. Finally, blocking NMDA receptors using low doses of ketamine selectively deteriorated the sequence code during the working memory task. Our results reveal a novel mechanism, NMDA-dependent neural activation sequences, for encoding visuospatial working memory in complex naturalistic environments. They further reveal the versatility and adaptability of neural codes supporting working memory function in the primate lateral prefrontal cortex.
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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 ».