亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Evidence for grid cells in a human memory network

内嗅皮质 神经科学 功能磁共振成像 计算机科学 网格 前额叶皮质 空间记忆 后顶叶皮质 信号(编程语言) 海马体 网格单元 心理学 细胞生物学 工作记忆 计算生物学 认知 数学 程序设计语言 几何学
作者
Christian F. Doeller,Caswell Barry,Neil Burgess
出处
期刊:Nature [Springer Nature]
卷期号:463 (7281): 657-661 被引量:564
标识
DOI:10.1038/nature08704
摘要

Grid cells in the entorhinal cortex of freely moving rats provide a strikingly periodic representation of self-location which is indicative of very specific computational mechanisms. However, the existence of grid cells in humans and their distribution throughout the brain are unknown. Here we show that the preferred firing directions of directionally modulated grid cells in rat entorhinal cortex are aligned with the grids, and that the spatial organization of grid-cell firing is more strongly apparent at faster than slower running speeds. Because the grids are also aligned with each other, we predicted a macroscopic signal visible to functional magnetic resonance imaging (fMRI) in humans. We then looked for this signal as participants explored a virtual reality environment, mimicking the rats' foraging task: fMRI activation and adaptation showing a speed-modulated six-fold rotational symmetry in running direction. The signal was found in a network of entorhinal/subicular, posterior and medial parietal, lateral temporal and medial prefrontal areas. The effect was strongest in right entorhinal cortex, and the coherence of the directional signal across entorhinal cortex correlated with spatial memory performance. Our study illustrates the potential power of combining single-unit electrophysiology with fMRI in systems neuroscience. Our results provide evidence for grid-cell-like representations in humans, and implicate a specific type of neural representation in a network of regions which supports spatial cognition and also autobiographical memory.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
鱼乐乐完成签到,获得积分10
刚刚
YanZhe完成签到,获得积分10
2秒前
嘉子完成签到 ,获得积分10
6秒前
7秒前
orixero应助忽而今夏采纳,获得10
7秒前
9秒前
MINICHI发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
kdjm688完成签到,获得积分10
12秒前
18秒前
18秒前
22秒前
哭泣的灵煌完成签到,获得积分10
23秒前
忽而今夏发布了新的文献求助10
23秒前
CipherSage应助科研通管家采纳,获得10
23秒前
26秒前
忽而今夏完成签到,获得积分10
29秒前
31秒前
33秒前
无花果应助周8相见采纳,获得10
34秒前
WXKennyS发布了新的文献求助10
39秒前
absb完成签到,获得积分20
41秒前
WXKennyS完成签到,获得积分10
44秒前
46秒前
jerry完成签到,获得积分10
46秒前
糖豆子完成签到,获得积分10
48秒前
Demi_Ming完成签到,获得积分10
50秒前
Moo5_zzZ发布了新的文献求助30
51秒前
Anjou发布了新的文献求助30
51秒前
充电宝应助ceeray23采纳,获得20
54秒前
袁青寒发布了新的文献求助10
56秒前
碧蓝满天完成签到 ,获得积分10
59秒前
cy0824完成签到 ,获得积分10
1分钟前
要减肥的春天完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
orixero应助Luffy采纳,获得10
1分钟前
汉堡包应助hui采纳,获得10
1分钟前
兮豫完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
菜青虫完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Bandwidth Choice for Bias Estimators in Dynamic Nonlinear Panel Models 2000
HIGH DYNAMIC RANGE CMOS IMAGE SENSORS FOR LOW LIGHT APPLICATIONS 1500
Constitutional and Administrative Law 1000
The Social Work Ethics Casebook: Cases and Commentary (revised 2nd ed.). Frederic G. Reamer 800
Vertébrés continentaux du Crétacé supérieur de Provence (Sud-Est de la France) 600
Vertebrate Palaeontology, 5th Edition 530
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5356495
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4488283
关于积分的说明 13971930
捐赠科研通 4389157
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2411416
邀请新用户注册赠送积分活动 1403956
关于科研通互助平台的介绍 1377862