三角格点神经元可能实现一种先进的数字系统，以精确编码大范围内的老鼠位置
摘要：dMEC 区域的神经元在老鼠站在正三角形格子的顶点时会发放，我们通过观察神经数据来辩论这些神经元可能正在使用高级数字系统来可逆地编码老鼠的位置。我们在一个剩余数系统（RNS）的框架内解释测定的 dMEC 属性，并描述 RNS 编码的方式 - 将非周期性的老鼠位置变成一组狭窄分布的周期性变量，从而使少量细胞能够紧凑地表示并高效更新老鼠的位置，并具有较高的分辨率。我们证明了 RNS 编码的独特有用属性在编码和被编码的量都放宽为带有内在不确定性的实数时仍然适用，并提供了 dMEC 中可以唯一编码的老鼠位置的范围和分辨率的数值和功能估计。我们提出在 dMEC 中使用紧凑且“算术友好”的数字系统来编码度量变量与之前在大脑中已经识别的编码的例子有本质上的不同。我们讨论了我们的假设的许多神经生物学含义和预测。
作者：Yoram Burak, Ted Brookings, and Ila Fiete
论文ID：q-bio/0606005
分类：Neurons and Cognition
分类简称：q-bio.NC
提交时间：2007-05-23