A New Perspective on Predictive Motor Signaling

感觉系统 有效副本 推论 神经科学 生物 感觉加工 电动机控制 电动机系统 门控 计算机科学 数学 纯数学
作者
Hans Straka,John Simmers,Boris P. Chagnaud
出处
期刊:Current Biology [Elsevier]
卷期号:28 (5): R232-R243 被引量:147
标识
DOI:10.1016/j.cub.2018.01.033
摘要

Adaptive behavior relies on complex neural processing in multiple interacting networks of both motor and sensory systems. One such interaction employs intrinsic neuronal signals, so-called ‘corollary discharge’ or ‘efference copy’, that may be used to predict the sensory consequences of a specific behavioral action, thereby enabling self-generated (reafferent) sensory information and extrinsic (exafferent) sensory inflow to be dissociated. Here, by using well-established examples, we seek to identify the distinguishing features of corollary discharge and efference copy within the framework of predictive motor-to-sensory system coordination. We then extend the more general concept of predictive signaling by showing how neural replicas of a particular motor command not only inform sensory pathways in order to gate reafferent stimulation, but can also be used to directly coordinate distinct and otherwise independent behaviors to the original motor task. Moreover, this motor-to-motor pairing may additionally extend to a gating of sensory input to either or both of the coupled systems. The employment of predictive internal signaling in such motor systems coupling and remote sensory input control thus adds to our understanding of how an organism's central nervous system is able to coordinate the activity of multiple and generally disparate motor and sensory circuits in the production of effective behavior.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
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
斯文败类应助wmy0607采纳,获得10
刚刚
酷波er应助王不留行采纳,获得10
刚刚
孤鸿影98完成签到,获得积分10
1秒前
科研通AI2S应助wzzznh采纳,获得10
2秒前
zhiwei发布了新的文献求助30
3秒前
qqqqqqqqqqaqqqq完成签到 ,获得积分10
4秒前
4秒前
ccob完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
小韩完成签到,获得积分10
6秒前
李小粉完成签到 ,获得积分10
7秒前
Tameiki完成签到 ,获得积分10
8秒前
安详靖巧完成签到,获得积分10
8秒前
LG发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
9秒前
clarklkq完成签到,获得积分10
9秒前
爱听歌的大地完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
11秒前
123完成签到 ,获得积分10
12秒前
安详靖巧发布了新的文献求助10
13秒前
友好元槐完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
15秒前
大力的灵雁应助BINBIN采纳,获得50
15秒前
蛋挞完成签到 ,获得积分10
15秒前
15秒前
健壮傲之完成签到,获得积分10
15秒前
王不留行发布了新的文献求助10
16秒前
完美的从波完成签到,获得积分10
17秒前
辞镜ing完成签到,获得积分10
18秒前
共享精神应助安静海云采纳,获得10
18秒前
18秒前
居崽完成签到 ,获得积分10
18秒前
健壮傲之发布了新的文献求助10
19秒前
21秒前
温馨发布了新的文献求助10
22秒前
22秒前
yun完成签到,获得积分10
23秒前
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
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 生物化学 化学工程 物理 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 物理化学 光电子学 电极 冶金 基因 遗传学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6023059
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7646354
关于积分的说明 16171232
捐赠科研通 5171421
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2767098
邀请新用户注册赠送积分活动 1750476
关于科研通互助平台的介绍 1637044