哺乳动物网格细胞活动模式背后的高维对称性的可能本质
神经元与认知
2015-05-12 v1
摘要
晶格在自然界中无处不在——从矿物的晶体结构到昆虫复眼中小眼的蜂窝状组织。这种规则排列提供了最优密堆积、高效资源分配和密码学方案的解决方案，突显了晶格理论在数学、物理、生物、经济、计算机科学和编码理论中的重要性。晶格是否在大脑表征信息的过程中也发挥作用？为回答这一问题，我们聚焦于高维刺激域，特别强调动物所探索物理空间的神经表征。利用信息论，我们探讨了如何优化神经晶格编码的空间分辨率。我们表明，在平坦表面上导航的哺乳动物海马结构中发现的网格细胞的六边形活动模式，在二维世界中导致了最高的空间分辨率。对于在三维环境中自由移动的物种，其发放野应沿面心立方 (FCC) 晶格排列，或沿其一种同等密度的非晶格变体（称为六方最密堆积，HCP）排列。这一量化预测可在飞行蝙蝠、树栖猴子或鲸类中进行实验测试。更一般地，我们的理论结果表明，大脑通过具有网格细胞样特性的神经元群体来编码高维感觉或认知变量，这些神经元的活动模式在多个嵌套尺度上表现出晶格结构。
引用
@article{arxiv.1411.2136,
title = {Probable nature of higher-dimensional symmetries underlying mammalian grid-cell activity patterns},
author = {Alexander Mathis and Martin B. Stemmler and Andreas V. M. Herz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1411.2136},
year = {2015}
}
备注
12 pages, 6 figures