在歌鸟RA和HVC的神经群体动态在学习的运动声声行为期间

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 计算神经科学是一种神经科学.
• 动物行为 动物行为

背景情况:

• 学习的运动行为需要跨大脑区域的复杂神经协调.
• 了解运动通路中的人口级神经动力学是至关重要的,但有限.
• 唱歌的鸟提供了一个模型系统来研究学习的声乐生产.

研究的目的:

• 在歌鸟学习声乐生产期间,研究HVC (正确) 和RA区域的神经群体动态.
• 描述歌唱行为背后的神经多元体的结构和动态.
• 为了比较不同运动通路区域中神经活动和语音输出之间的关系.

主要方法:

• 在醒着唱歌的歌鸟中使用Neuropixels探针同时记录HVC和RA中神经元群的细胞外记录.
• 使用状态空间模型分析神经群体动态,以识别低维多元体和轨迹.
• 解码模型被用来从神经活动和潜伏中重建语音输出.

主要成果:

• 在HVC和RA中,神经活动在唱歌期间组织在低维的多元体上,其轨迹有时结构.
• 在HVC和RA的潜在轨迹预测声序过渡,但RA显示了与声输出的更连续的关系.
• 从HVC和RA神经潜质进行高保真声输出重建是可能的;基于潜质的解码一般化到新的神经元子群体.

结论:

• 在HVC和RA中神经群体动态表现出不同的时间结构,但共享用于声动控制的保存的低维分组.
• 来自人口活动的神经潜伏,提供了一个强大的代表解码复杂的运动行为,如唱歌.
• 这些发现表明,在这些歌鸟大脑区域中,保留了限制声动运动活动的神经元组.