感知運動物體的神經解碼

神經網路是擁有的高度回饋性(feedback)的網路模型。而在神經網路中，由底層向上的感知訊號(bottom-up)以及由頂層向下(top-down)的控制訊號，常藉由此回饋特性來達到平衡以及調控特定的行為。因此加拿大的渥太華(ottwa)大學的研究人員就利用電鰻為動物模型，觀察神經訊號如何從底層向上傳輸後，又向下去調控感知細胞的行為。

電鰻本身會產生一微弱電場配合身上的兩種電感應細胞(On-and Off- type)來感知物體的移動及位置。作者們用黃銅球跟塑膠球當作刺激物體藉由物體的靠近以及遠離的運動中觀察這兩種不同深度感應細胞的活動。

作者們發現On-細胞的活動會隨著黃銅球的靠近而增加，而Off-細胞則是對塑膠球的運動有顯著反應，而這當中這些神經活動大部分呈現脈衝型神經活動(bursting firing)。而作者進一步的去抑制從電感應葉(electrosensory lobe)到半規管邊脊(torus semicircularis)活動時，發現表層的感應細胞活動顯著性下降，其中當物體遠離的反應幾乎完全沒有反應。相反著當小腦的EGp區域被抑制時或者在非匹配路徑上的半規管邊脊被抑制時，反而使感應細胞的活動顯著上升。因此作者們的研究再次證明，神經活動除了受外界刺激之外，也會因為回饋網路的特性再次被調控。

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撰文者：王誠德

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原始資料:Stephen E. Clarke Feedback Synthesizes Neural Codes for Motion , Current Biology 27, 1356–61, doi:10.1016/j.cub.2017.03.068.

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0960982217303986