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2023年11月8日，斯坦福大学等机构的研究人员在Nature上发表了题为Neural landscape diffusion resolves conflicts between needs across time的文章。
动物执行灵活的目标导向的行为，以满足他们的基本生理需求.然而，很少知道如何统一的行为是在冲突的需求下选择。该研究揭示了大脑解决跨时间需求之间这种冲突的原则。
研究人员开发了一个实验范例，其中饥饿和口渴的小鼠可以在等距的食物和水之间自由选择。研究发现，小鼠通过将其选择结构化为具有随机过渡的持续发作来收集适合需求的奖励。在此行为期间的高密度电生理记录显示，分布的单个神经元和神经元种群与持续的内部目标状态相关，从而指导小鼠的未来选择。该研究用一个数学模型捕捉了这些现象，该模型描述了一个全球需求状态，该状态在不断变化的能源格局中嘈杂地扩散。模型模拟成功地预测了行为和神经数据，包括选择转变之前的种群神经动力学以及对光遗传口渴刺激的反应。这些结果为解决跨时间需求之间的冲突提供了一个通用框架，其根源在于依赖于需求的状态持久性和行为目标之间噪声驱动的转变的紧急属性。
