《Nature︱社交中的猕猴自然行为的神经特征》

  • 来源专题:战略生物资源
  • 编译者: 李康音
  • 发布时间:2024-03-16
  • 2024年3月13日,宾夕法尼亚大学等机构的研究人员在Nature上发表了题为Neural signatures of natural behaviour in socializing macaques的文章。

    我们对灵长类行为的神经生物学的理解很大程度上来自于高度受控的实验室环境中的人工任务,忽略了灵长类大脑进化产生的大多数自然行为。灵长类动物如何驾驭构成日常生活并塑造生存和繁殖成功的多维社会关系,在单神经元水平上仍不清楚。

    该研究结合了行为学分析、计算机视觉和无线记录技术,来识别不受限制的、社会互动的恒河猴自然行为的神经特征。前额叶和颞叶皮层中的单个神经元和群体活动有力地编码了24个物种的典型行为,以及社会背景。男女伴侣在打扮方面表现出近乎完美的互惠,这是支持友谊和联盟的关键行为机制,而神经活动维持着这些社会投资的流水账。面对具有攻击性的入侵者,行为和神经群体的反应反映了移情,并因伴侣的存在而得到缓冲。该发现揭示了一个高度分布的社会动力学的神经生理学总账,一个支持灵长类社会(包括我们自己的社会)公共生活的潜在计算基础。

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    • 编译者:李康音
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    • 2024年2月14日,德克萨斯大学等机构的研究人员在Nature在线发表了题为Visuo-frontal interactions during social learning in freely moving macaques的文章。 社会互动代表了我们日常生活中无处不在的一个方面,我们通过解释和回应来自同种个体的视觉线索而获得。然而,尽管这种观点被普遍接受,但如何使用视觉信息来指导合作决策仍是未知的。 研究人员无线记录了视觉和前额叶皮层神经元群的尖峰活动,同时无线记录了自由运动的猕猴进行社会合作时的动眼肌活动。当动物学会合作时,视觉和执行区域通过在每个区域的神经元之间分配与社会相关的信息,来细化社会变量的表示,比如同物或奖励。解码人口活动表明,观察社会线索会影响合作的决定。学习社会事件增加了视觉和前额皮质神经元之间的协调尖峰,这与神经群编码社会线索和合作决定的准确性提高有关。 这些结果表明,当自由运动的猕猴在自然环境中进行互动时,视觉-额叶皮质网络优先处理相关的感觉信息,以促进学习社会互动。
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    • 编译者:AI智能小编
    • 发布时间:2025-07-30
    • 华南师范大学张喜淋研究团队于2025年7月28日在eLife在线发表了一篇题为“Center-surround inhibition by expectation: a neuro-computational account”的研究论文,探讨了适应性行为中预期对感知过程的影响。该研究发现,预期能够通过中心-周围抑制特征来优化感知过程中的合理解释。这种抑制特征与任务相关性无关,而是通过计算建模证明,这种现象可以通过预期方向调谐曲线的锐化或非预期方向调谐曲线的偏移来重现。 研究进一步通过方向调整和方向辨别实验验证了这些计算结果,并通过卷积神经网络(CNN)的消融研究,揭示了预测编码反馈在预期中心-周围抑制中的关键作用。总的来说,该研究首次揭示了预期如何通过增强预期并抑制干扰信息来优化感知过程,从而促进合理解释的形成。 此外,研究还讨论了两种可能的神经计算机制:锐化模型(贝叶斯理论)和抵消模型(抑制理论)。前者认为预期会优先抑制意外刺激,从而提高群体反应的敏锐性和选择性;后者则认为神经反应的抑制通过减少感觉系统中的冗余来突出意外信息的处理。尽管这两种模型看似矛盾,但都可以纳入预测编码模型的框架,其中预测单元和预测误差单元分别负责对外部世界的最佳猜测和这些猜测与传入感官证据之间的差异。 通过心理物理实验和计算模型,研究人员证实了预期会生成特定于方向的增强和抑制轮廓,从而优化视觉感知过程中的合理解释。这一发现为理解神经回路层面的预期计算提供了新的视角,有助于解答关于其潜在神经机制的长期争论。