한빛사논문
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Jinho Kim1, Andrew Erskine1, Jonathan Andrew Cheung1, Samuel Andrew Hires1,2,*
1Department of Biological Sciences, Section of Neurobiology, University of Southern California, Los Angeles, CA 90089, USA
2Lead Contact
*Corresponding author
Abstract
Tactile shape recognition requires the perception of object surface angles. We investigate how neural representations of object angles are constructed from sensory input and how they reorganize across learning. Head-fixed mice learned to discriminate object angles by active exploration with one whisker. Calcium imaging of layers 2–4 of the barrel cortex revealed maps of object-angle tuning before and after learning. Three-dimensional whisker tracking demonstrated that the sensory input components that best discriminate angles (vertical bending and slide distance) also have the greatest influence on object-angle tuning. Despite the high turnover in active ensemble membership across learning, the population distribution of object-angle tuning preferences remained stable. Angle tuning sharpened, but only in neurons that preferred trained angles. This was correlated with a selective increase in the influence of the most task-relevant sensory component on object-angle tuning. These results show how discrimination training enhances stimulus selectivity in the primary somatosensory cortex while maintaining perceptual stability.
논문정보
- Research article
- 2020년 09월 (BRIC 등록일 2020-11-10)
- 국외 연구진
관련 웨비나
![촉각을 통한 사물의 인지 및 학습 시 대뇌감각피질 반응의 패턴 분석 [Neuron]](/upload/board/files/onseminar/thumb/thumb_0000268.png)
학술웨비나
촉각을 통한 사물의 인지 및 학습 시 대뇌감각피질 반응의 패턴 분석 [Neuron] 근접한 주변의 상황을 파악하거나 도구를 이용할 때 우리는 주로 촉각 감각에 의지합니다. 물체의 3차원 형태는 질감, 연성 등과 더불어 사물 인지에 중요한 정보이지만, 그 정보에 중추 신경이 어떤 뇌세포 활성화 패턴으로 반응하며, 그 사물의 의미가 학습될 때 패턴이 어떻게 변화하는지에 대한 지식은 아직 부족합니다. 촉각 자극만을 이용해 물체의 3차원 형태를 인지할 때 가장 기본적으로 필요한 정보는 촉각 센서가 물체와 닿는 부분의 표면 각도입니다. 본 연구에서는 신경 과학의 감각 자극 분야에서 잘 알려진 시스템인 마우스의 수염 시스템을 이용하여, 물체의 표면 각도를 인지할 때 어떤 감각 자극이 중요하고 대뇌 피질의 뇌세포들이 어떻게 반응하는지, 또한 학습 시 그 패턴이 어떻게 변화하는지 알아보았습니다. 그 결과, 촉각을 담당하는 대뇌 피질의 흥분성 뉴런이 물체 표면 각도에 따라 다르게 반응하며(angle tuning), 학습 전후로 각각의 뉴런은 활성화 여부가 바뀌지만(activity turnover 혹은 representational drift) 각 뉴런의 angle tuning 및 전체 뉴런의 angle tuning 분포는 안정적으로 유지됨을 확인했습니다. 또한 학습 전후로 입력되는 감각 자극은 동일하게 유지되지만 전체 뉴런의 활성화 패턴(population vector)은 표면 각도를 더 잘 구분하게끔 변화하는 것을 관찰하였습니다. 이상의 결과를 토대로 대뇌 피질이 어떻게 가소성과 안정성을 동시에 가질 수 있는지, 그리고 새로운 학습 결과를 어떻게 저장할 수 있는지에 대한 기작을 제안하고자 합니다.- 김진호(University of Southern California)
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