डायनेमिक मेमोरी के लिए एक इमर्जेंट न्यूरल कोएक्टिविटी कोड

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सार

बाहरी चरों के तंत्रिका सहसंबंध संभावित आंतरिक कोड प्रदान करते हैं जो किसी जानवर के व्यवहार का मार्गदर्शन करते हैं। विशेष रूप से, तंत्रिका गतिविधि के प्रथम-क्रम की विशेषताएं, जैसे एकल-न्यूरॉन फायरिंग दर, को एन्कोडिंग जानकारी में फंसाया गया है। हालाँकि, उच्च-क्रम की विशेषताएं, जैसे कि मल्टी-न्यूरॉन सहक्रियाशीलता, एन्कोडिंग जानकारी में प्राथमिक भूमिका निभाती हैं या एकल-न्यूरॉन कोड का समर्थन करने में माध्यमिक भूमिकाएँ स्पष्ट नहीं हैं। यहाँ हम दिखाते हैं कि हिप्पोकैम्पस CA1 न्यूरॉन्स के बीच मिलीसेकंड-टाइमस्केल सहक्रियाशीलता अलग-अलग मिलीसेकंड-जीवित व्यवहार संबंधी आकस्मिकताओं में भेदभाव करती है। यह आकस्मिक भेदभाव अलग-अलग न्यूरॉन्स की ट्यूनिंग से संबंधित नहीं था, बल्कि उनकी सहक्रियाशीलता की एक आकस्मिक संपत्ति थी। सीखने के बाद आकस्मिक भेदभाव पैटर्न को ऑफ़लाइन पुन: सक्रिय किया गया और उनकी बहाली ने परीक्षण-दर-परीक्षण की भविष्यवाणी कीस्मृतिप्रदर्शन। इसके अलावा, अपस्ट्रीम CA3 क्षेत्र से इनपुट का ऑप्टोजेनेटिक दमन चुनिंदा रूप से CA1 में बिगड़ा हुआ सह-सक्रियता-आधारित आकस्मिक जानकारी सीखने के दौरान और बाद में गतिशीलस्मृतिपुनर्प्राप्ति ये निष्कर्ष तंत्रिका फायरिंग की प्राथमिक विशेषता के रूप में सहक्रियाशीलता की पहचान करते हैं जो अलग-अलग व्यवहार-प्रासंगिक चर और समर्थन में भेदभाव करते हैंस्मृतिपुनर्प्राप्ति

याददाश्त में सुधारसिस्टांचेपरिशिष्ट

मस्तिष्क बाहरी दुनिया के बारे में जानकारी को सांकेतिक शब्दों में बदलने के लिए तंत्रिका गतिविधि की किन विशेषताओं का उपयोग करता है? पर्याप्त सबूत बताते हैं कि व्यक्तिगत न्यूरॉन्स की फायरिंग दर1,2 और अस्थायी ट्यूनिंग गुण3,4 बाहरी चर के साथ मजबूत संबंध दिखाते हैं। तंत्रिका गतिविधि की ये प्रथम-क्रम की विशेषताएं तंत्रिका कोड के रूप में काम कर सकती हैं जो बाद में व्यवहार को निर्देशित करने के लिए डाउनस्ट्रीम संरचनाओं द्वारा पढ़ी जाती हैं। इसके अलावा, विवो मल्टी-यूनिट रिकॉर्डिंग में प्रगति ने आंतरिक प्रतिनिधित्व का समर्थन करने में न्यूरोनल जनसंख्या गतिशीलता की भूमिका के लिए एक और सराहना की अनुमति दी है- जिस समय पर जनसंख्या गतिविधि का आयोजन किया जाता है वह महत्वपूर्ण हो सकता है। विशेष रूप से, एक न्यूरॉन के झिल्ली समय स्थिरांक (कॉर्टिकल न्यूरॉन्स के लिए ~ 10-30 एमएस) के समय पर संयोग से स्पाइकिंग प्रभावी रूप से डाउनस्ट्रीम रिसीवर न्यूरॉन्स को चलाता है, नेटवर्क दोलनों के भीतर पार्स किया जा सकता है जो न्यूरोनल आबादी की गति फायरिंग और हो सकता है स्पाइक-टाइमिंग-डिपेंडेंट प्लास्टिसिटी (STDP) l1,2 के माध्यम से तेजी से स्थिर। दरअसल, मिलीसेकंड-टाइमस्केल कोएक्टिविटी कुछ न्यूरल कोड 5-15 की पहचान है। इस तरह के शॉर्ट-टाइम-स्केल सह-सक्रियता बाहरी चर से संबंधित ट्यूनिंग के साथ न्यूरॉन्स की फायरिंग का आयोजन करती है, जो मजबूत, जनसंख्या-आधारित प्रतिनिधित्व को जन्म देती है जो उनके भाग लेने वाले न्यूरॉन्स के अनुरूप होते हैं। इसके अलावा, मिलीसेकंड टाइमस्केल कोएक्टिविटी भी एन्कोडिंग जानकारी में प्राथमिक भूमिका निभा सकती है। अर्थात्, न्यूरॉन्स के समूह अपनी संयुक्त गतिविधि के एक कार्य के रूप में एक चर को सांकेतिक शब्दों में बदलना कर सकते हैं, भले ही प्रत्येक न्यूरॉन व्यक्तिगत रूप से इस चर के लिए ट्यून किया गया हो। हालांकि इस प्रकार के आकस्मिक, सह-सक्रियता-आधारित कोडिंग को शारीरिक रूप से अच्छी तरह से परिभाषित चर जैसे विशिष्ट संवेदी इनपुट और क्रियाओं -20 के लिए वर्णित किया गया है, इसके संभावित संज्ञानात्मक कार्य का पता नहीं लगाया गया है।

सिस्टांचेअल्जाइमर का इलाज कर सकते हैंडेजर्ट सिस्टैन्च लाभ

मिलीसेकंड-टाइमस्केल सहसक्रियता के आधार पर तंत्रिका कोड के तेजी से स्थिरीकरण और पुनर्प्राप्ति की क्षमता को देखते हुए, ऐसे कोड व्यवहार प्रदर्शन का समर्थन कर सकते हैं जब जानवरों को तेजी से सीखना चाहिए और लचीले ढंग से मुख्य जानकारी प्राप्त करना चाहिए-एक प्रक्रिया जिसे हम यहां "गतिशील" के रूप में संदर्भित करते हैं।स्मृति"। अभिसरण साक्ष्य इस तरह के तेजी से और लचीले सीखने के लिए हिप्पोकैम्पस की एक प्रमुख भूमिका का सुझाव देता है21-23, ऐसे मॉडल का समर्थन करता है जो हिप्पोकैम्पस को तेजी से सीखने की प्रणाली के रूप में फ्रेम करते हैं। इसके अलावा, हिप्पोकैम्पस में तंत्रिका गतिविधि अस्थायी रूप से सटीक सहक्रियाशीलता pattrns15 में आयोजित की जाती है, 225. इसलिए, हमने अनुमान लगाया कि हिप्पोकैम्पस में मिलीसेकंड-टाइमस्केल कोएक्टिविटी पैटर्न एन्कोडिंग में प्राथमिक भूमिका निभाते हैं

गतिशील का समर्थन करने वाली व्यवहारिक रूप से प्रासंगिक जानकारीस्मृति, इस परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए। हमने एक दिवसीय, दो-आकस्मिक भेदभाव कार्य विकसित किया जिसे हमने हिप्पोकैम्पस सीएएल न्यूरॉन्स की बहु-इकाई रिकॉर्डिंग और इंट्रा-हिप्पोकैम्पल सिनैप्स के कारण ऑप्टोजेनेटिक हेरफेर के साथ जोड़ा। हमारे निष्कर्ष आकस्मिक जानकारी को कूटने और गतिशील स्मृति पुनर्प्राप्ति का समर्थन करने में आकस्मिक सहक्रियाशीलता-आधारित अभ्यावेदन के लिए एक भूमिका प्रदर्शित करते हैं।

1मेडिकल रिसर्च काउंसिल ब्रेन नेटवर्क डायनेमिक्स यूनिट, नफ़िल्ड डिपार्टमेंट ऑफ़ क्लिनिकल न्यूरोसाइंसेस, यूनिवर्सिटी ऑफ़ ऑक्सफ़ोर्ड, ऑक्सफ़ोर्ड, OX1 3TH, यूनाइटेड किंगडम

2फिजियोलॉजिकल लेबोरेटरी, डिपार्टमेंट ऑफ फिजियोलॉजी डेवलपमेंट एंड न्यूरोसाइंस, यूनिवर्सिटी ऑफ कैम्ब्रिज, कैम्ब्रिज, सीबी2 3ईजी, यूनाइटेड किंगडम

3औषध विज्ञान विभाग, ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय, ऑक्सफोर्ड, OX1 3TH, यूनाइटेड किंगडम

परिणाम

चूहे हर दिन दो नई व्यवहार संबंधी आकस्मिकताओं को सीखते हैं और गतिशील रूप से पुनः प्राप्त करते हैं

हमने पहले एक दिवसीय व्यवहार प्रतिमान स्थापित किया जो गतिशील स्मृति (चित्र 1) की भर्ती करता है। एक श्रवण क्यू (पूर्व-प्रशिक्षण चरण एल; विस्तारित डेटा छवि 1) की प्रस्तुति के बाद एक तरल डिस्पेंसर से सुक्रोज की एक क्षणिक रूप से उपलब्ध (5- सेकेंड) बूंद इकट्ठा करने के लिए चूहे को शुरू में पूर्व-प्रशिक्षित किया गया था। इसके बाद, जानवरों ने हर दिन एक उपन्यास सीखने के बाड़े का अनुभव किया, जिसे एक नई स्थानिक टोपोलॉजी, दीवार पर लगे एलईडी डिस्प्ले के दो नए सेट और दो नए तैनात डिस्पेंसर (पूर्व-प्रशिक्षण चरण 2; विस्तारित डेटा चित्र 1) द्वारा परिभाषित किया गया था। इस सीखने के घेरे में, जानवरों को निम्नलिखित नियम का सामना करना पड़ा: टोन प्रस्तुति के तुरंत बाद, एक डिस्पेंसर सुक्रोज समाधान की एक बूंद बचाता है जबकि दूसरा एक साथ कड़वा (कुनैन) समाधान प्रदान करता है; दोनों बूंदें क्षणिक रूप से उपलब्ध हैं। महत्वपूर्ण रूप से, डिस्पेंसर-सॉल्यूशन पेयरिंग आकस्मिक थी, जिस पर एलईडी संकेतों के दो सेटों को टोन के साथ समवर्ती रूप से प्रकाशित किया जाता है (चित्र ला, बी)। जब जानवरों ने इस पूर्व-प्रशिक्षण चरण में औसतन 80 प्रतिशत प्रदर्शन किया, तो हमने प्रशिक्षण चरण शुरू किया, जिसमें हर दिन तीन चरण शामिल थे (चित्र। आईसी)। पहले चरण में, जानवरों ने दो सत्रों में नए सीखने के बाड़े की खोज की, प्रत्येक दो एलईडी सेटों में से एक के साथ लगातार रोशन लेकिन बिना टोन प्रस्तुति या ड्रॉप डिलीवरी के, साथ ही एक नियंत्रण (कार्य-असंबंधित) संलग्नक ("अन्वेषण" चरण; चित्र, एलसी और विस्तारित डेटा Fig.2a) में एक और अन्वेषण सत्र। दूसरे चरण में, जानवरों ने सक्रिय एल ई डी ("लियरिंग'स्टेज; अंजीर। एलसी) के बीच बारी-बारी से चार सत्रों में प्रत्येक डिस्पेंसर पर एक चयनात्मक ड्रॉप परिणाम की टोन-ट्रिगर डिलीवरी के साथ प्रत्येक एलईडी सेट को जोड़ना सीखा।

डेजर्ट सिस्टैन्च लाभ

हम इन संघों को एलईडी-परिभाषित व्यवहार "आकस्मिकता" (Xand Y, Fig, la) के रूप में संदर्भित करते हैं, जिसमें जानवर हर दिन दो नई आकस्मिकताओं को सीखते हैं (विस्तारित डेटा चित्र। 2b)। सीखने के दौरान, चूहों ने प्रत्येक आकस्मिकता (छवि एलडी, ई और विस्तारित डेटा छवि 2 बी) में गलत (कुनैन) डिस्पेंसर पर सही (सुक्रोज) डिस्पेंसर के लिए एक सफल दृष्टिकोण प्रतिक्रिया विकसित की। के अंत में आयोजित अंतिम चरण में प्रत्येक दिन (सीखने की समाप्ति के एक घंटे बाद), एक जांच सत्र में नई सीखी गई आकस्मिकताओं के लिए मेमोरी का परीक्षण किया गया था, जहां दो एलईडी सेट ("जांच" चरण; अंजीर) के बीच छद्म-यादृच्छिक रूप से स्विच करते हुए टोन को बिना ड्रॉप डिलीवरी के प्रस्तुत किया गया था। .1c)। इन जांच परीक्षणों में, चूहों ने सही डिस्पेंसर (चित्र, 1f, और विस्तारित डेटा Fig.2c) की पहचान करना जारी रखा। किसी दिए गए दिन पर मेमोरी का प्रदर्शन पिछले दिन (विस्तारित डेटा चित्र 3 ए) से असंबंधित था और प्रत्येक व्यक्तिगत माउस (विस्तारित डेटा छवि 3 बी) के लिए सभी जांच प्रदर्शनों के औसत पर आयोजित किया गया था।

इसके अलावा, जबकि जानवरों ने अन्य परीक्षणों (विस्तारित डेटा छवि 3 सी) की तुलना में एल ई डी में एक स्विच के बाद पहले जांच परीक्षण में अधिक गलतियां कीं, जांच सत्र की प्रगति के रूप में प्रदर्शन में कोई गिरावट नहीं आई (विस्तारित डेटा छवि 3 डी)। इस प्रकार, चूहों ने सफलतापूर्वक प्रत्येक दिन दो नई व्यवहार संबंधी आकस्मिकताओं में भेदभाव करना सीखा और लचीले ढंग से इस भेदभाव की स्मृति को पुनः प्राप्त किया, गतिशील स्मृति के तंत्रिका सब्सट्रेट्स का अध्ययन करने के लिए एक प्रतिमान प्रदान किया।

व्यवहारिक आकस्मिकताओं का आकस्मिक मिलीसेकंड-टाइमस्केल सहसक्रियता भेदभाव

यह जांचने के लिए कि क्या हमारे कार्य में एक आकस्मिक सहक्रियाशीलता कोड विकसित होता है, हमने प्रशिक्षण के दिनों में हिप्पोकैम्पस सीएएल न्यूरोनल पहनावा की निगरानी की। हमने सबसे पहले एक बायेसियन क्लासिफायरियर को ट्रायल-बाय-ट्रायल आधार पर प्रचलित आकस्मिकता को प्रमुख न्यूरॉन्स की औसत फायरिंग दरों और शॉर्ट-टाइमस्केल (25-ms) न्यूरोनल स्पाइक ट्रेनों के बीच जोड़ीदार अस्थायी सहसंबंधों से डिकोड करने के लिए प्रशिक्षित किया। परीक्षण-दर-परीक्षण औसत फायरिंग दरों को संरक्षित करते हुए, परीक्षणों में अस्थायी सहसंबंधों में फेरबदल, चल रही आकस्मिकता के महत्वपूर्ण रूप से बिगड़ा हुआ डिकोडिंग (छवि 2 ए; विस्तारित डेटा छवि 4 ए)। इसके अलावा, प्रत्येक परीक्षण (छवि 2 बी) में जनसंख्या फायरिंग दर के धीमे उतार-चढ़ाव के कारण सहसंबंधों को बनाए रखते हुए, कम-समय की सहक्रियाशीलता को नष्ट करने के लिए स्पाइक्स को स्थानांतरित करते समय अकेले अस्थायी सहसंबंधों में आकस्मिक जानकारी काफी बिगड़ा हुआ था। शॉर्ट-टाइमस्केल सहसंबंधों ने भी कार्य आकस्मिकताओं (छवि 2 सी) के लिए विचरण को महत्वपूर्ण रूप से समझाया था। इन परिणामों ने एकल-न्यूरॉन फायरिंग दरों में जानकारी से परे अल्पकालिक सहक्रियाशीलता में आकस्मिकता से संबंधित जानकारी की उपस्थिति का संकेत दिया।

आकस्मिकता से संबंधित सहक्रियाशीलता की कार्य प्रासंगिकता की जांच करने के लिए, हमने सीखने के घेरे के भीतर प्रत्येक आकस्मिकता में अलग-अलग 25-ms टाइम-विंडो26 के भीतर नेस्टेड कोएक्टिविटी पैटर्न को अलग कर दिया। हमने प्रत्येक पैटर्न को एक भार वेक्टर द्वारा दर्शाया जिसमें प्रत्येक न्यूरॉन का योगदान उस पैटर्न को रेखांकित करने वाली सहक्रियाशीलता में था (चित्र 2d)। ये सहसक्रियता पैटर्न नियंत्रण बाड़े (चित्र 2e, f) में निकाले गए लोगों से भिन्न थे, जो उनके स्थानिक संदर्भ-चयनात्मक अभिव्यक्ति को दर्शाते हैं। इसके अलावा, कुछ सीखने के संलग्नक पैटर्न ने दो आकस्मिकताओं में भेदभाव किया, या तो Xor Y (Fig.2e, f; विस्तारित डेटा चित्र। 4b; नारंगी) के लिए चयनात्मक होना। ऐसे पैटर्न के कार्यात्मक महत्व की जांच करने के लिए, हमने उनकी तुलना एक मिलान समूह से की। उच्च आकस्मिक समानता (छवि 2e, f विस्तारित डेटा Fig.4b; नीला) के साथ संलग्नक पैटर्न सीखने की। हम इन्हें क्रमशः आकस्मिक-विभेदकारी और आकस्मिक-अपरिवर्तनीय सहक्रियाशीलता पैटर्न के रूप में संदर्भित करते हैं। किसी दिए गए पैटर्न में सबसे अधिक योगदान देने वाले न्यूरॉन्स को अब उस पैटर्न के "सदस्य" के रूप में संदर्भित किया जाता है (विधि देखें)।

हमने पुष्टि की कि समान आकस्मिकता के सदस्यों के लिए भेदभाव, लेकिन अपरिवर्तनीय नहीं, पैटर्न एक आकस्मिकता में दूसरे की तुलना में अधिक सहसंबद्ध था (चित्र 3 ए)। महत्वपूर्ण रूप से, हालांकि, आकस्मिकता-भेदभाव पैटर्न के सदस्य व्यक्तिगत रूप से आकस्मिक चयनात्मक नहीं थे (छवि 3 बी; विस्तारित डेटा छवि। 4 सी), भले ही सदस्यता सीमा का उपयोग किया गया हो (विस्तारित डेटा छवि। 4 डी, ई); और इसलिए पहले से रिपोर्ट किए गए प्रासंगिक रूप से संशोधित न्यूरॉन्स 2-29 से अलग हैं। इसके अलावा, इस तरह के सह-सक्रियता-आधारित आकस्मिक भेदभाव को आकस्मिकताओं (छवि 3c-e) के बीच व्यक्तिगत सदस्य न्यूरॉन्स के अस्थायी फायरिंग गुणों में अंतर द्वारा नहीं समझाया गया था। इसके अलावा, आकस्मिक-विभेदकारी पैटर्न के सदस्यों को लक्ष्य (छवि 3fg) के लिए ट्यून नहीं किया गया था और इसलिए उन्होंने लक्ष्य 30 के लिए प्रक्षेपवक्र की रिपोर्ट नहीं की। हमने यह भी नोट किया कि सीएएल के अनुप्रस्थ अक्ष के साथ न्यूरॉन्स की भागीदारी में आकस्मिक-भेदभाव और कोई अंतर नहीं है। अपरिवर्तनीय पैटर्न (52.1 प्रतिशत और 48.2 प्रतिशत पैटर्न सदस्य न्यूरॉन्स क्रमशः समीपस्थ और बाहर के सीएएल में पाए जाते हैं; फिशर का सटीक परीक्षण: विषम अनुपात =1 .17; पी =0 .55), गोलार्ध द्वारा कोई अलगाव नहीं ( विस्तारित डेटा Fig.4f) और आकस्मिक-अपरिवर्तनीय पैटर्न (क्रमशः 39.9 प्रतिशत और 28.4 प्रतिशत पैटर्न सदस्य न्यूरॉन्स की तुलना में गहरे या सतही सीएएल पिरामिडल सबलेयर से आकस्मिक-भेदभाव के लिए न्यूरॉन्स की भागीदारी में कोई अंतर नहीं है; फिशर का सटीक परीक्षण: बाधाओं अनुपात=1.44; पी-0.20)। हालांकि, हमने आकस्मिक अपरिवर्तनीय पैटर्न (विस्तारित डेटा Fig.4g) के सदस्यों की तुलना में पहले थीटा चरणों में फायरिंग करने वाले आकस्मिक-भेदभाव सहक्रियाशीलता पैटर्न सदस्यों की ओर रुझान देखा। कुल मिलाकर, ये निष्कर्ष हिप्पोकैम्पस CA1 में व्यवहार संबंधी आकस्मिकताओं के एक आकस्मिक, लघु-समय के तंत्रिका सहक्रियाशीलता-आधारित भेदभाव की पहचान करते हैं।

डेजर्ट सिस्टैन्च लाभ

हमने आगे पूछा कि क्या आकस्मिकता-विभेदकारी सहसक्रियता पैटर्न आकस्मिकता सीखने से संबंधित हैं, जब हमने समय के साथ प्रत्येक पैटर्न (चित्र 2d) की ताकत को ट्रैक किया, तो हमने पाया कि नए लीमिंग एनक्लोजर की प्रारंभिक खोज के दौरान आकस्मिक-अपरिवर्तनीय पैटर्न ताकत में बढ़ने लगे। प्रत्येक दिन, जानवरों को कार्य आकस्मिकताओं का अनुभव होने से पहले, उनकी ताकत में और वृद्धि हुई और बाद में सीखने के दौरान पठार (चित्र 4 ए; विस्तारित डेटा चित्र 5 ए, बी)। इसके विपरीत, आकस्मिकता-विभेदकारी सहक्रियाशीलता अन्वेषण के दौरान अधिक स्थिर थी, लेकिन आकस्मिक सीखने के दौरान स्पष्ट रूप से बढ़ी (चित्र 4a; विस्तारित डेटा चित्र 5a, b)। सीखने के दौरान पैटर्न को मजबूत करना सदस्यों की गतिविधि के बीच उनकी औसत फायरिंग दरों (विस्तारित डेटा छवि, 5 सी, डी) में बदलाव के बजाय अस्थायी सहसंबंधों को दर्शाता है। इसके अलावा, आकस्मिक-अपरिवर्तनीय पैटर्न के सदस्यों की कोफायरिंग पूर्व-अन्वेषण नींद की तुलना में तेज-तरंग/तरंगों के दौरान बढ़ी, और सीखने के बाद नींद सत्र में फिर से बढ़ी, जबकि आकस्मिक-विभेदकारी पैटर्न सदस्यों ने केवल अपने तेज-तरंग/लहर को बढ़ाया आकस्मिकता सीखने के बाद कोफायरिंग (चित्र 4 बी, सी)। इस प्रकार, आकस्मिक-अपरिवर्तनीय और आकस्मिक-विभेदकारी पैटर्न सदस्यों के बीच का अंतर पहले वर्णित "कठोर" और "प्लास्टिक" कोशिकाओं के बीच के अंतर के बराबर नहीं था। इसके अलावा, हमारे निष्कर्ष केवल पुरस्कृत / प्रतिकूल स्थानों के प्रतिनिधित्व को प्रतिबिंबित नहीं करते थे / चूंकि पैटर्न की ताकत की गणना डिस्पेंसर स्थानों के बाहर की गई थी, और न ही वे दो आकस्मिकताओं में जानवरों के अंतर व्यवहार का एक सरल प्रतिबिंब थे (यानी किसी दिए गए डिस्पेंसर की ओर बढ़ रहे थे, विस्तारित डेटा चित्र 5e)। महत्वपूर्ण रूप से, स्मृति पुनर्प्राप्ति के दौरान आकस्मिक-विभेदकारी पैटर्न की बहाली ने परीक्षण-दर-परीक्षण प्रदर्शन की भविष्यवाणी की; टोन प्रस्तुति के लिए गलत, व्यवहारिक प्रतिक्रियाओं की तुलना में ये पैटर्न सही से पहले अधिक मजबूत थे (चित्र। 4d; विस्तारित डेटा चित्र। 5f)। सीएएल सहक्रियाशीलता की यह आकस्मिक-चयनात्मक और प्रदर्शन-संबंधी बहाली सदस्य न्यूरॉन्स की फायरिंग दर पूर्वाग्रह से जुड़ी नहीं थी और न ही जानवरों के चलने की गति (विस्तारित डेटा अंजीर। 5gh) और विशेष रूप से अनुपस्थित थी जब जानवरों ने मौके पर प्रदर्शन किया (यानी, जब सही और गलत परीक्षण समकक्ष थे; विस्तारित डेटा Fig.5i)। इसके विपरीत, आकस्मिक-अपरिवर्तनीय पैटर्न की ताकत परीक्षण-दर-परीक्षण स्मृति प्रदर्शन (छवि 4 डी) से संबंधित नहीं थी। इसके अलावा, जबकि लंबे समय तक (1- सेकंड) टाइमस्केल कोएक्टिविटी (विस्तारित डेटा Fig.5j) में आकस्मिकता से संबंधित जानकारी थी, जांच सत्र के दौरान दूसरी-टाइमस्केल आकस्मिकता-विभेदकारी सहक्रियाशीलता की बहाली ने स्मृति प्रदर्शन की भविष्यवाणी नहीं की थी (विस्तारित) डेटा अंजीर, 5k)। इन निष्कर्षों से पता चलता है कि सीएएल न्यूरोनल स्पाइकिंग को धीरे-धीरे सीखने के दौरान मिलीसेकंड-टाइमस्केल कोएक्टिविटी पैटर्न बनाने के लिए व्यवस्थित किया जाता है जो नव-सीखा आकस्मिकताओं का प्रतिनिधित्व करता है, जिसे बाद में गतिशील स्मृति पुनर्प्राप्ति के दौरान परीक्षण-दर-परीक्षण आधार पर बहाल किया जाता है।

आकस्मिक-विभेदकारी और अपरिवर्तनीय सहक्रियाशीलता पैटर्न की विशिष्ट स्थानिक ट्यूनिंग

एक नए वातावरण की खोज के दौरान, अतिव्यापी स्थान क्षेत्रों के साथ सीएएल न्यूरॉन्स स्थानिक रूप से ट्यून किए गए सहसक्रियता पैटर्न, 17,32 बना सकते हैं। आकस्मिकता सीखने के दौरान सह-सक्रियता पैटर्न की स्थानिक ट्यूनिंग की जांच करने के लिए, हमने प्रत्येक ज्ञात पैटर्न के लिए इसकी सक्रियता शक्ति के समय-पाठ्यक्रम के अनुरूप स्थानिक मानचित्र की गणना की, साथ ही साथ इसके प्रत्येक सदस्य न्यूरॉन्स के व्यक्तिगत फायरिंग दर मानचित्र। आकस्मिकता-विभेदकारी सहसक्रियता आकस्मिक-अपरिवर्तनीय सहक्रियाशीलता (चित्र 5a-d और विस्तारित डेटा चित्र 6) की तुलना में स्पष्ट रूप से कम स्थानिक रूप से सुसंगत थी। यह उनके आकस्मिक-अपरिवर्तनीय समकक्षों (विस्तारित डेटा अंजीर। टा, बी) के सापेक्ष आकस्मिक-भेदभाव पैटर्न के सदस्यों की कम स्थानिक रूप से सुसंगत फायरिंग के साथ सहवर्ती था, जिसमें आकस्मिक-भेदभाव करने वाले सदस्य भी किसी दिए गए सत्र के भीतर अधिक स्थान क्षेत्रों की ओर रुझान प्रदर्शित करते हैं। आकस्मिक-अपरिवर्तनीय सदस्यों के लिए (विस्तारित डेटा चित्र, 7c)। इसके अलावा, जबकि किसी दिए गए आकस्मिक-अपरिवर्तनीय पैटर्न के सदस्यों में अतिव्यापी फायरिंग फ़ील्ड थे, किसी दिए गए आकस्मिक-भेदभाव पैटर्न के सदस्यों को स्पष्ट रूप से कम स्थानिक रूप से सहसंबद्ध किया गया था (चित्र। 5 ए, बी, ई; विस्तारित डेटा चित्र। 6)। इस कमजोर स्थानिक ओवरलैप को इस्तेमाल की गई सदस्यता सीमा (विस्तारित डेटा छवि 7 डी, ई) की परवाह किए बिना देखा गया था और सदस्यों स्पाइक ट्रेनों (विस्तारित डेटा छवि 7 एफ) के बीच अस्थायी सहसंबंध में अंतर के लिए मजबूत था। इसके अलावा, आकस्मिक-अपरिवर्तनीय सहक्रियाशीलता स्थानिक रूप से थी अपने सदस्य न्यूरॉन्स के स्थान क्षेत्रों के पक्षपाती, यह पूर्वाग्रह आकस्मिक-भेदभाव पैटर्न (विस्तारित डेटा छवि। 7 जी, एच) के लिए काफी कमजोर था, इस खोज को एक अलग विश्लेषण द्वारा पुष्टि की गई थी जिसमें उच्च व्याख्या वाले विचरण के साथ न्यूरॉन जोड़े के निचले स्थान की समानता दिखाई गई थी। कम व्याख्या वाले विचरण (विस्तारित डेटा चित्र 7i) के साथ न्यूरॉन जोड़े की तुलना में आकस्मिकता के लिए। अंत में, हमें कोई सबूत नहीं मिला कि किसी दिए गए सहक्रियाशीलता पैटर्न द्वारा आकस्मिक भेदभाव उसके सदस्य न्यूरॉन्स के आकस्मिक-गेटेड स्थानिक रीमैपिंग को दर्शाता है। वास्तव में, का स्थानिक नक्शा किसी भी पैटर्न प्रकार का एक अलग-अलग सदस्य अलग-अलग आकस्मिकताओं के सत्रों में औसतन समान सत्रों की तुलना में अधिक समान था आकस्मिकता (चित्र। 5 एफ, जी; विस्तारित डेटा अंजीर। 7j), तब भी जब आकस्मिक-विभेदकारी पैटर्न सदस्यों के स्थानिक सुसंगतता का मिलान आकस्मिक-अपरिवर्तनीय समकक्षों (विस्तारित डेटा चित्र। 7k) से होता है। इसके अलावा, समान आकस्मिक-भेदभाव पैटर्न के सदस्यों को उनकी पसंदीदा आकस्मिकता के सत्रों में एक-दूसरे के साथ स्थानिक रूप से सहसंबद्ध किया गया था क्योंकि वे विपरीत आकस्मिकता के सत्रों में थे (विस्तारित डेटा चित्र। 7)। कुल मिलाकर, इन निष्कर्षों से पता चलता है कि आकस्मिक-अपरिवर्तनीय सहक्रियाशीलता स्थानिक रूप से सर्वांगसम न्यूरॉन्स को बांधकर मजबूत स्थान प्रतिनिधित्व प्रदान करती है। इसके विपरीत, आकस्मिक-विभेदकारी पैटर्न न्यूरॉन्स को उनकी स्थानिक रूप से सहसंबद्ध गतिविधि के बावजूद एक साथ जोड़ते हैं, जो चल रहे व्यवहारिक आकस्मिकता का प्रतिनिधित्व करने में विशेषज्ञता के अनुरूप स्थानिक रूप से असंगत सहक्रियाशीलता को जन्म देते हैं।

CA3-→CA1 इनपुट आकस्मिक भेदभाव सहसक्रियता और गतिशील स्मृति पुनर्प्राप्ति के लिए आवश्यक हैं

अंत में, आकस्मिक-विभेदकारी सहक्रियाशीलता की कार्यात्मक भूमिका को संबोधित करने के लिए, हमने उनके गठन के लिए आवश्यक तंत्रिका मार्ग की पहचान और हेरफेर करने की मांग की। सीएएल सहक्रियाशीलता बार-बार जुड़े अपस्ट्रीम हिप्पोकैम्पस सीए 3 क्षेत्र 33, 34 से सिनैप्टिक इनपुट पर भरोसा कर सकती है, और हालिया काम सीए 135, 36 के लिए बाएं सीए 3 (सीए 3 एल) इनपुट की एक महत्वपूर्ण महामारी भूमिका का सुझाव देता है। तदनुसार, हमने सीए 3-ग्रिक के पिरामिड न्यूरॉन्स{{10}}Cre चूहों को पीले प्रकाश से चलने वाले प्रोटॉन पंप Archaerhodopsin-3.0(Fig.6a, b) के साथ ट्रांसड्यूस किया; टेट्रोड और ऑप्टिक फाइबर के द्विपक्षीय आरोपण ने सीएएल एनसेंबल की एक साथ निगरानी और प्रकाश वितरण की अनुमति दी। सीखने के दौरान सीएएल में प्रकाश वितरण लक्ष्यीकरण सीए 3-अक्षरों ने थीटा-नेस्टेड धीमी-गामा की शक्ति को स्पष्ट रूप से कम कर दिया, लेकिन मध्य-गामा नहीं, सीएएल में दोलन (छवि 6c; विस्तारित डेटा चित्र। 8a-c), सुसंगत इस सुझाव के साथ कि सीएएल स्लो-गामा ऑसिलेशन आने वाले सीए3 इनपुट की रिपोर्ट करता है37,38। सीए3एल → सीएएल इनपुट को दबाने के दौरान सीखने के दौरान सीएएल न्यूरॉन्स के संगठन को सहक्रियाशीलता पैटर्न में संरक्षित किया गया और स्मृति पुनर्प्राप्ति (विस्तारित डेटा छवि 8 डी, ई) के दौरान इस तरह के पैटर्न की बहाली की ताकत, इस हस्तक्षेप ने सीएएल सहक्रियाशीलता की सूचना सामग्री को बदल दिया। सबसे पहले, बीच-आकस्मिक पैटर्न समानता और पैटन ताकत अनुपात के वितरण को आकस्मिकता-आविष्कार (छवि 6 डी, ई; विस्तारित डेटा छवि 8 एफ, विस्तारित डेटा छवि 9) की ओर स्थानांतरित कर दिया गया था। दूसरे, इस हेरफेर ने शॉर्ट-टाइमस्केल जोड़ीदार सहसंबंधों (विस्तारित डेटा छवि 8 जी) में आकस्मिकताओं के लिए समझाया गया विचरण कम कर दिया। तीसरा, इस तरह के शॉर्ट-टाइमस्केल कोएक्टिविटी का उपयोग करके आकस्मिकता के बायेसियन डिकोडिंग को CA3L → CAl इनपुट सप्रेशन (विस्तारित डेटा चित्र। 8h) के साथ स्पष्ट रूप से बिगड़ा हुआ था। व्यवहारिक स्तर पर, सीखने के दौरान सीए 3- → सीएएल इनपुट को चुनिंदा रूप से दबाने से चल रहे प्रदर्शन (विस्तारित डेटा चित्र 8i) पर कोई प्रभाव नहीं पड़ा, लेकिन एक घंटे बाद के जांच परीक्षण में स्मृति प्रदर्शन को मौका स्तर तक कम कर दिया, जिसके दौरान वहां कोई इनपुट दमन नहीं था (चित्र 6f)। यह अव्यक्त स्मृति हानि तब देखी गई जब चूहों को लचीले ढंग से दो आकस्मिकताओं (Fig.6f; विस्तारित डेटा चित्र। 8j -1) को पुनः प्राप्त करना था, लेकिन केवल एक आकस्मिकता (विस्तारित डेटा चित्र। 8m) को पुनः प्राप्त करने पर नहीं। इसके अलावा, सीएएल (विस्तारित डेटा चित्र 8एन-यू) के लिए सही सीए3 इनपुट को दबाने के बाद दो आकस्मिकताओं की लचीली मेमोरी पुनर्प्राप्ति को संरक्षित किया गया था। साथ में, इन निष्कर्षों से पता चलता है कि शॉर्ट-टाइमस्केल सीएएल सह-सक्रियता-आधारित आकस्मिकता-सूचना CA3L इनपुट की आवश्यकता होती है और दो-आकस्मिक स्मृति की गतिशील पुनर्प्राप्ति के लिए आवश्यक है।

बहस

इस अध्ययन में, हम अल्पकालिक व्यवहार संबंधी आकस्मिकताओं की गतिशील स्मृति पुनर्प्राप्ति के लिए एक सह-सक्रियता-आधारित हिप्पोकैम्पस कोड की रिपोर्ट करते हैं। एन्कोडिंग जानकारी कई न्यूरॉन्स (विस्तारित डेटा चित्रा 10 ए) के बीच सहक्रियाशीलता की एक उभरती संपत्ति है, ऐसे अल्पकालिक संज्ञानात्मक चर का प्रतिनिधित्व करने के लिए व्यक्तिगत न्यूरॉन्स को प्रतिबद्ध किए बिना, हर दिन नई सामना की गई आकस्मिकताओं के प्रभावी भेदभाव की अनुमति देता है। इस कोड की उभरती प्रकृति तंत्रिका गतिविधि की प्राथमिक विशेषता के रूप में शॉर्ट-टाइमस्केल कोएक्टिविटी की ओर इशारा करती है, जिसका उपयोग केवल द्वितीयक भूमिका निभाने के बजाय सूचना को सांकेतिक शब्दों में बदलने और अनुभूति को निर्देशित करने के लिए किया जाता है, जैसे कि एकल न्यूरॉन दर-आधारित कोड को स्थिर करना। विशेष रूप से, हमारे निष्कर्ष बताते हैं कि मिलीसेकंड-टाइमस्केल कोएक्टिविटी अल्पकालिक जानकारी के स्मरणीय प्रसंस्करण के लिए अत्यधिक अनुकूल है: यह लचीली मेमोरी पुनर्प्राप्ति का समर्थन करने के लिए तेजी से बनता है और आसानी से बहाल हो जाता है। मेमोरी में कोड को तेजी से स्थिर करने के लिए मिलीसेकंड-टाइमस्केल न्यूरल कोएक्टिविटी स्पाइक-टाइमिंग-डिपेंडेंट प्लास्टिसिटी (STDP) 11,12,39 को अधिमानतः प्रदर्शित कर सकती है। इसके विपरीत, जबकि दूसरी-समय की सहक्रियाशीलता में हमारे कार्य में आकस्मिक जानकारी शामिल थी, गतिशील स्मृति पुनर्प्राप्ति के दौरान इसकी बहाली परीक्षण-दर-परीक्षण प्रदर्शन की भविष्यवाणी नहीं थी, दूसरी-समय की सहक्रियाशीलता धीमी प्लास्टिसिटी प्रदर्शित कर सकती है, और इसलिए स्थिर प्रतिनिधित्व के लिए अधिक अनुकूल हो सकती है। लंबे समय से चली आ रही आकस्मिकताओं के कारण।

हमारे निष्कर्ष प्रासंगिक व्यवहार को निर्देशित करने में सहसंबद्ध तंत्रिका गतिविधि की भूमिका में नई अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। स्थानिक रीमैपिंग, जहां हिप्पोकैम्पस प्रमुख कोशिकाओं के बीच स्थानिक सहसंबंधों के पैटर्न अलग-अलग स्थानिक संदर्भों को स्पष्ट करते हैं, को प्रासंगिक सीखने के लिए एक तंत्रिका आधार के रूप में प्रस्तावित किया गया है। इस अध्ययन में, हम देखते हैं कि आकस्मिक भेदभाव सहक्रियाशीलता स्थानिक रीमैपिंग का प्रतिबिंब नहीं है। इसके बजाय, हमारे निष्कर्ष इस दृष्टिकोण के अनुरूप हैं कि स्थानिक रीमैपिंग "टेम्पोरल रीमैपिंग" की अधिक सामान्य घटना का एक विशिष्ट उदाहरण हो सकता है, जिसमें न्यूरॉन्स की शॉर्ट-टाइमस्केल टेम्पोरल सहसंबंध संरचना अलग-अलग संदर्भों में भिन्न होती है। दरअसल, ऐसे कार्यों में जहां जानवरों को अलग-अलग स्थानिक संदर्भ फ़्रेमों को असंबद्ध करना चाहिए, मिलीसेकंड टाइमस्केल सहक्रियाशीलता विभिन्न संदर्भों के क्षण-दर-क्षण व्यवहारिक भेदभाव का एक मजबूत सहसंबंध है, दोनों नेटवर्क में जो स्थानिक रीमैपिंग दिखाते हैं और जो 25 नहीं करते हैं। यह तंत्रिका कोड के पाठक-केंद्रित दृष्टिकोण के अनुरूप भी है क्योंकि डाउनस्ट्रीम रीडर/एक्ट्यूएटर न्यूरॉन्स अस्थायी का पता लगा सकते हैं, लेकिन स्थानिक नहीं, उनके इनपुट न्यूरॉन्स के बीच सहसंबंध। विशेष रूप से, इस कोडिंग योजना से एक भविष्यवाणी यह ​​है कि डाउनस्ट्रीम रिसीवर न्यूरॉन्स आने वाली सूचनाओं को "पढ़ते" हैं, जो कई न्यूरॉन्स की सामूहिक गतिविधि की एक आकस्मिक संपत्ति के रूप में प्रतिनिधित्व करते हैं, जो उन्हें प्राप्त होने वाले अन्य इनपुट के असंख्य से मिलीसेकंड इनपुट संयोग के प्रासंगिक पैटर्न को असंबद्ध करते हैं। . इस तरह के डिकोडिंग को "रीडर" नेटवर्क 40 या यहां तक ​​​​कि एक "रीडर" न्यूरॉन 41 (विस्तारित डेटा चित्र, 10 बी भी देखें) द्वारा कार्यान्वित किया जा सकता है।

हमारे निष्कर्ष आगे स्थापित करते हैं कि स्मृति में सीखी गई आकस्मिकताओं के लिए मिलीसेकंड सहसक्रियता कोड को "लिखने" के लिए, CA3-→Cal इनपुट आवश्यक हैं। क्या यह सूचना सामग्री में पार्श्वकरण से संबंधित है, प्रसंस्करण, और/या प्लास्टिसिटी35,4 सीए3 → सीएएल इनपुट की जांच की जानी बाकी है। फिर भी, हम दिखाते हैं कि विभिन्न प्रकार के सहक्रियाशीलता पैटर्न गुणात्मक रूप से अलग कार्यात्मक प्लास्टिसिटी दिखाते हैं। जबकि आकस्मिक-अपरिवर्तनीय पैटर्न अन्वेषण के दौरान विकसित होते हैं और स्थानिक अन्वेषण के बाद ऑफ़लाइन (स्लीप रेस्ट) अवधि के दौरान तेज-तरंग/तरंगों में पुन: सक्रिय होते हैं, आकस्मिक-विभेदकारी पैटर्न सीखने के दौरान ताकत में मजबूत वृद्धि दिखाते हैं और बाद में तेज-तरंग/तरंगों में ऑफ़लाइन पुन: सक्रिय होते हैं आकस्मिक शिक्षा। इस प्रकार, अपरिवर्तनीय और विभेदकारी पैटर्न दोनों पहले वर्णित "प्लास्टिक" कोशिकाओं के हस्ताक्षर दिखाते हैं, हालांकि विभिन्न व्यवहारिक अवस्थाओं में। यह हिप्पोकैम्पस सहसक्रियता पैटर्न के बीच श्रम के विभाजन के अनुरूप है, जिसमें आकस्मिक-अपरिवर्तनीय पैटर्न पर्यावरण की स्थानिक संरचना के बारे में अनुपयोगी शिक्षा को दर्शाते हैं, और आकस्मिक-विभेदकारी पैटर्न लचीले स्मृति-निर्देशित व्यवहार का समर्थन करते हैं। कुल मिलाकर, हमारे निष्कर्ष भविष्य के अनुभवजन्य और मॉडलिंग अध्ययनों के लिए नए दृष्टिकोण खोलते हैं ताकि सह-सक्रियता-आधारित जानकारी लिखने और पढ़ने के लिए तंत्र को स्पष्ट किया जा सके और जनसंख्या गतिविधि के कई समय में कोडिंग योजनाओं को जोड़ा जा सके।

कोड को कैसे लिखा और पढ़ा जा सकता है?

हिप्पोकैम्पस कॉर्टिकल और सबकोर्टिकल संरचनाओं के एक व्यापक नेटवर्क में एम्बेडेड है जो आकस्मिक-विशिष्ट व्यवहार का चयन करने के लिए हमारे द्वारा यहां वर्णित (लेखन) और डाउनस्ट्रीम न्यूरॉन्स (रीडिंग) द्वारा इसके बाद के उपयोग के आकस्मिक सह-सक्रियता कोड के गठन को मध्यस्थ या संशोधित कर सकता है। नीचे हम लेखन और पठन प्रक्रियाओं दोनों के लिए संभावित तंत्रों के बारे में परिकल्पनाओं की रूपरेखा तैयार करते हैं।

हम अल्पकालिक व्यवहार संबंधी आकस्मिकताओं के लिए एक आकस्मिक सहसक्रियता कोड की अभिव्यक्ति के लिए सीखने के दौरान CA3--CAl इनपुट की आवश्यकता दिखाते हैं, जो खेल में जनन तंत्र में एक खिड़की खोलता है। चूहों में CA3 इनपुट की उत्पत्ति करने वाला बायां गोलार्द्ध STDp2 सहित अधिक मजबूत दीर्घकालिक प्लास्टिसिटी 35, 42 प्रदर्शित करता है, और अधिमानतः सही CA3 इनपुट की तुलना में दीर्घकालिक मेमोरी में शामिल होता है। प्लास्टिसिटी में ऐसा अंतर उस तंत्र का हिस्सा प्रदान कर सकता है जिसके द्वारा सीखने के दौरान आकस्मिक-विभेदकारी पैटर्न को मजबूत किया जाता है। हम यहां जिस गतिशील स्मृति कार्य का आकलन करते हैं, उसके लिए आकस्मिक जानकारी के तेजी से अधिग्रहण और स्थिरीकरण की आवश्यकता होती है (~ 3 घंटे में प्रत्येक आकस्मिकता में 30 परीक्षणों के भीतर) और साथ ही स्मृति जांच परीक्षण में इसकी तीव्र और लचीली पुनर्प्राप्ति (सीखने के 1 घंटे बाद, लगातार, आकस्मिकता में छद्म यादृच्छिक स्विच)। इस तरह के तेजी से स्मरणीय प्रसंस्करण को शॉर्ट-टाइमस्केल कोएक्टिविटी द्वारा अधिमानतः कोडित किया जा सकता है क्योंकि एसटीडीपी तंत्र लंबे समय तक (एलएस) विंडोज़ 1,239 की तुलना में शॉर्ट (10 एमएस) के भीतर न्यूरोनल सह-फायरिंग को तेजी से स्थिर करने की अधिक संभावना रखते हैं। वास्तव में, हम दिखाते हैं कि प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने के लिए लघु (25ms) लेकिन लंबे समय तक नहीं (ls) टाइमस्केल कोएक्टिविटी को बहाल किया जाता है (चित्र 4d; विस्तारित डेटा चित्र। 5k)। हालांकि, यह भी संभव है कि अन्य प्लास्टिसिटी तंत्र चल रहे हों (गैर-सिनैप्टिक वाले सहित)। जबकि एसटीडीपी मिलीसेकंड टाइमस्केल कोएक्टिविटी पैटर्न को स्थिर कर सकता है, कौन सी प्रक्रियाएं पहली जगह में ऐसी आकस्मिक-विभेदकारी सहक्रियाशीलता उत्पन्न करती हैं? डेंटेट गाइरस में न्यूरॉन्स, सीएएल के ऊपर की ओर दो सिनेप्स, को पैटर्न पृथक्करण प्रक्रियाओं में फंसाया गया है जो प्रासंगिक व्यवहार लिए आवश्यक हो सकता है और मिलीसेकंड-टाइमस्केल कोएक्टिविटी में अंतर के माध्यम से ऐसा कर सकता है। इसके अलावा, उपन्यास वस्तु अन्वेषण के दौरान डेंटेट गाइरस में गतिविधि मार्कर cFos की अभिव्यक्ति में एक वाम प्रभुत्व के प्रमाण हैं। महत्वपूर्ण रूप से, जबकि एक गोलार्ध में CA3 न्यूरॉन्स, contralateral गोलार्ध में कमिसरल अनुमान भेजते हैं, दो गोलार्ध अपने अनुमानों में CA35,2 तक कार्यात्मक अंतर बनाए रखते हैं, जिसे हम सीधे लक्षित करते हैं।

इस तरह का पार्श्वकरण आंशिक रूप से निष्क्रियता और प्लास्टिसिटी में शामिल कारकों के विकासात्मक पार्श्वकरण के परिणामस्वरूप हो सकता है, जो कि कमिसल अनुमानों के किसी भी संभावित सिंक्रनाइज़िंग प्रभावों के लिए मजबूत हो सकता है। इसलिए यह प्रशंसनीय है कि प्रासंगिक जानकारी के पार्श्व प्रसंस्करण का एक संयोजन, डेंटेट गाइरस के पैटर्न पृथक्करण सर्किट के रूप में शुरू होता है, और सीए पर पार्श्व प्लास्टिसिटी 3- सीएएल सिनैप्स आकस्मिक आकस्मिक भेदभाव पैटर्न के गठन और स्थिरीकरण में योगदान देता है। सीएएल में, क्रमशः। यह देखते हुए कि स्थानिक अन्वेषण (छवि 4 ए) के बजाय सीखने के दौरान आकस्मिक भेदभाव पैटर्न उभरता है, उनका गठन केवल दो एलईडी डिस्प्ले के बीच संवेदी अंतर का प्रतिबिंब नहीं है (जो अन्वेषण सत्र एक्स 0 और वाईओ के दौरान भी अलग हैं) लेकिन इसके बजाय अलग-अलग इनाम आकस्मिकताओं से संबंधित है, जिसे जानवर को भेदभाव करना सीखना चाहिए, वास्तव में, हाल के साक्ष्य बताते हैं कि सीएएल में अलग-अलग स्थानिक संदर्भों का तंत्रिका भेदभाव, लेकिन डेंटेट गाइरस नहीं, इन संदर्भों के व्यवहारिक भेदभाव से संबंधित है, जो एक अतिरिक्त गेटिंग का सुझाव देता है। डेंटेट गाइरस और CA1 के बीच व्यवहारिक रूप से प्रासंगिक पर्यावरणीय अंतर। इस तरह की व्यवहार संबंधी आकस्मिक जानकारी सीएएल को कैसे दी जाती है, यह वर्तमान में स्पष्ट नहीं है और इसमें प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स * 7 से इनपुट शामिल हो सकते हैं। यहां वर्णित खोज, कि हिप्पोकैम्पस सीएएल में एक आकस्मिक सहसक्रियता कोड आकस्मिकता-भेदभाव की गतिशील पुनर्प्राप्ति के लिए आवश्यक है, बाद के अनुभवजन्य और मॉडलिंग अध्ययनों को प्रेरित करेगा जो इस तरह के कार्यात्मक सहक्रियाशीलता को उत्पन्न करने में शामिल क्रॉस-सर्किट इंटरैक्शन को स्पष्ट करते हैं।

प्रत्येक आकस्मिकता में उपयुक्त व्यवहार प्राप्त करने के लिए कार्यकारी और मोटर क्षेत्रों में डाउनस्ट्रीम न्यूरॉन्स द्वारा आकस्मिकताओं के लिए हिप्पोकैम्पस सहसक्रियता कोड कैसे डिकोड किया जाता है? कॉर्टिकल न्यूरॉन्स में 10-30ms' की सीमा में झिल्ली समय स्थिरांक होते हैं, जिसका अर्थ है कि 25-ms टाइमस्केल पर न्यूरॉन्स से अभिसरण इनपुट हम यहां जांच कर रहे हैं, डाउनस्ट्रीम ("रीडर") न्यूरॉन में प्रभावी अस्थायी योग प्रदर्शित कर सकते हैं डेंड्राइट्स और इसके स्पाइकिंग में योगदान करते हैं। इसके अलावा, इस समय खिड़की के भीतर संयोग अन्तर्ग्रथनी सक्रियण डेंड्राइट्स में सक्रिय, वोल्टेज-गेटेड चालन की दीक्षा के अनुरूप है, जो उनके सुप्रा-रैखिक योग अनुमति देता है। यह एक एकल पाठक न्यूरॉन द्वारा सहक्रियाशीलता के विभिन्न पैटर्न को असंबद्ध करने के लिए एक तंत्र के रूप में भी काम कर सकता है, जहां इनपुट जो कि अलग-अलग डेंड्राइट्स पर अधिमानतः स्थानिक रूप से क्लस्टर किए जाते हैं, ऐसे गैर-रैखिकताओं को अधिक फैले हुए इनपुट 4 की तुलना में अधिक होने की संभावना होगी, भले ही औसत अन्तर्ग्रथनी भार इस तरह के इनपुट अप्रभेद्य हैं (विस्तारित डेटा चित्र 10 बी)। यह आकस्मिक सहक्रियाशीलता के चयनात्मक पढ़ने की अनुमति देगा, क्योंकि पाठक सह-सक्रियता पैटर्न में भेदभाव करने वाले आकस्मिकता के व्यक्तिगत सदस्यों की फायरिंग को स्पष्ट नहीं करेंगे, केवल उनकी समकालिक गतिविधि। अन्य एकल-न्यूरॉन और नेटवर्क-आधारित सह-सक्रियता पढ़ने के तंत्र का भी सुझाव दिया गया है। इन सभी मामलों के लिए, इस कोड की तेज़ (10s की ms) प्रकृति को गतिशील रूप से बदलते परिवेशों में तीव्र व्यवहार प्रतिक्रियाओं का समर्थन करने वाली आकस्मिक जानकारी के तेज़ी से प्रसंस्करण की अनुमति देनी चाहिए। ये उल्लिखित उम्मीदवार तंत्र जिसके द्वारा डाउनस्ट्रीम सर्किट द्वारा आकस्मिक सह-सक्रियता कोड पढ़े जा सकते हैं, भविष्य में विवो में और सिलिको अध्ययनों में परीक्षण किया जा सकता है।