工作记忆LFP网络和spike网络协同机制的研究

发布时间：2017-08-08 21:18

  本文关键词：工作记忆LFP网络和spike网络协同机制的研究

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【摘要】：研究目的:工作记忆是重要的认知功能,从神经信息连接网络的角度研究工作记忆的机制是神经科学研究的前沿科学问题。本论文以大鼠Y迷宫工作记忆为研究对象,研究工作记忆责任脑区(前额叶皮层)两种不同模态的神经信号局部场电位(local field potential,LFP)和锋电位(spike)在工作记忆过程中的网络协同机制。为研究工作记忆的机制提供新思路。研究方法:1.大鼠Y迷宫工作记忆行为学实验:雄性SD成年大鼠6只,体重300-350g,通过Y迷宫工作记忆任务训练,直到工作记忆行为达到学会标准(连续两天行为学正确率超过85%)。2.获取大鼠工作记忆过程中LFPs和spikes:应用在体多通道微电极阵列记录技术,记录大鼠在工作记忆过程中前额叶皮层神经电活动,从中获取16通道局部场电位(LFPs)和锋电位(spikes)数据。3.时频分析与工作记忆主要频率分量的提取:通过LFPs时频分析得到工作记忆主频段为θ频段,应用带通滤波提取LFPθ分量。4.构建工作记忆LFPθ分量网络:应用定向传递函数(directed transfer functional,DTF),计算LFPθ分量的连接矩阵,基于每个节点的DTF值构建网络。5.构建工作记忆spike网络:应用极大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE),计算锋电位的连接矩阵,基于每个节点的因果值构建网络。6.工作记忆过程中LFP网络和spike网络的典型相关分析:在工作记忆过程中,采用滑动窗口计算LFP网络和spike网络间的典型相关值(canonical correlation,CC),定量描述这两个网络在工作记忆过程中的协同机制。研究结果:1.工作记忆过程中LFP时频分布:工作记忆LFP的θ频段的能量高于其他频段,θ分量的能量峰值出现在工作记忆行为学参考点前。2.工作记忆过程中LFPθ分量网络的动态特性:工作记忆过程中LFP的连接矩阵(网络节点矩阵)是动态变化的,矩阵平均值DTF在工作记忆行为学参考点之前增加并达到峰值,之后下降。3.工作记忆过程中spike网络的动态特性:工作记忆过程中spike的连接矩阵(网络节点矩阵)是动态变化的,连接矩阵平均值GC在工作记忆行为学参考点之前增加并达到峰值,之后下降。4.工作记忆过程中LFP网络和spike网络的典型相关值的动态特性:工作记忆过程中LFP网络和spike网络间的典型相关值(CC)是动态变化的,CC曲线在行为学参考点之前逐渐增加并达到峰值,之后开始下降。最大值出现在工作记忆行为学参考点前1秒内,依次为:0.7265?0.0106、0.6998?0.0129、0.7150?0.0207、0.6620?0.0126、0.6602?0.0088、0.6231?0.0121(均值?标准误)。6只大鼠在工作记忆状态下的CC值(0.8436?0.0102)显著高于静息状态下的CC值(0.3291?0.0121)(t检验,p0.01)。研究结论:1.工作记忆过程中,前额叶皮层LFP的能量主要分布在θ频段。2.工作记忆过程中,前额叶皮层LFP网络、spike网络的连接增强,均在工作记忆行为学参考点以前达到最大值。3.工作记忆过程中,前额叶皮层LFP网络和spike网络的典型相关协同增强,在工作记忆行为学参考点前达到最大值。工作记忆的神经信息网络机制:两种模态神经信息LFP和spike网络的连接增强,LFP网络与spike网络的协同性增强。
【关键词】：大鼠 工作记忆 局部场电位网络 锋电位网络 典型相关分析 网络协同
【学位授予单位】：天津医科大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R338.64
【目录】：

• 中文摘要4-6
• Abstract6-12
• 缩略语/符号说明12-13
• 一、前言13-19
• 1.1 研究背景13-18
• 1.1.1 工作记忆13-14
• 1.1.2 两种不同模态的神经信号及其对工作记忆的编码14-16
• 1.1.3 神经信息的网络连接与网络化的脑16-18
• 1.2 研究目的18
• 1.3 研究内容18-19
• 二、原理和方法19-33
• 2.1 大鼠Y迷宫工作记忆中两种模态神经信号的获取20-27
• 2.1.1 工作记忆大鼠Y迷宫行为学测试实验20-22
• 2.1.2 大鼠前额叶在体植入多通道微电极阵列22-24
• 2.1.3 多通道局部场电位与锋电位的获取24-27
• 2.2 工作记忆局部场电位 θ 分量网络的构建27-30
• 2.2.1 信号预处理27-28
• 2.2.2 局部场电位时频分析与工作记忆主要频率分量的提取28
• 2.2.3 工作记忆局部场电位 θ 分量的因果连接矩阵28-29
• 2.2.4 构建工作记忆局部场电位 θ 分量网络29-30
• 2.3 工作记忆锋电位网络的构建30-31
• 2.3.1 工作记忆锋电位的因果连接矩阵30-31
• 2.3.2 构建工作记忆锋电位网络31
• 2.4 工作记忆局部场电位网络和锋电位网络的典型相关31-32
• 2.4.1 典型相关分析的基本原理31-32
• 2.4.2 工作记忆LFP网络与spike网络的典型相关分析32
• 2.5 结果的统计学分析32-33
• 三、结果33-55
• 3.1 大鼠工作记忆行为学结果及电极植入位置的组织切片验证33-36
• 3.1.1 大鼠Y迷宫工作记忆行为学结果33-34
• 3.1.2 微电极阵植入位置的组织切片验证34-36
• 3.2 局部场电位的时频分布36-40
• 3.2.1 工作记忆局部场电位36
• 3.2.2 工作记忆局部场电位的时频分布36-38
• 3.2.3 工作记忆局部场电位 θ 分量38-40
• 3.3 大鼠工作记忆局部场电位 θ 分量网络40-47
• 3.3.1 局部场电位的因果连接40-43
• 3.3.2 工作记忆过程中局部场电位 θ 分量网络的动态特性43-46
• 3.3.3 工作记忆状态局部场电位 θ 分量网络的连接矩阵46-47
• 3.4 大鼠工作记忆锋电位网络47-52
• 3.4.1 锋电位的因果连接47-48
• 3.4.2 工作记忆过程中锋电位网络的动态特性48-51
• 3.4.3 工作记忆状态锋电位网络的连接矩阵51-52
• 3.5 大鼠工作记忆局部场电位和锋电位的网络协同52-55
• 3.5.1 工作记忆局部场电位网络和锋电位网络之间典型相关值的动态特性4052-54
• 3.5.2 工作记忆和静息状态局部场电位网络和锋电位网络典型相关值比较42四、结论与讨论54-55
• 四、讨论与结论55-64
• 4.1 讨论55-62
• 4.1.1 从LFP网络与spike网络的协同来理解工作记忆的机制55-56
• 4.1.2 工作记忆行为学发生错误时LFP和spike的网络协同性56-59
• 4.1.3 关于随机重排假设检验59-62
• 4.1.4 关于工作记忆局部场电位 γ 频带62
• 4.1.5 关于工作记忆中各鼠的差异62
• 4.2 结论62-64
• 五、总结与展望64-66
• 参考文献66-76
• 发表论文和参加科研情况说明76-78
• 综述78-90
• 综述参考文献86-90
• 致谢90

【共引文献】

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1 涂q，

本文编号：642100