听觉辨别任务中初级听觉皮层神经元活动图的绘制

Two-photon calcium imaging enables tracking activity of specific types of neurons in a brain region, such as a cortical column, with single cell resolution and time scale of milliseconds. This comprehensive measurement can be conducted when animals carrying out specific behavioral task, and used for a systematic analysis of the function of a neural circuit to construct a neural activity map. Thus it can help us to understand brain functions and dysfunctions at circuit level. However, the majority of previous studies still image only dozens to hundreds of neurons with cellular resolution. Therefore it remains unclear about neuronal encoding of behavioral variables on large-scale. In the present project, we plan to measure the large-scale activity of the mouse primary auditory cortex (A1) neurons and investigate their spatial distribution in an auditory discrimination task, and study the dynamics during learning by using two-photon microscopy and automated analysis of signals from calcium imaging data. This permits us to construct a cellular activity map in A1 during the auditory discrimination task, and thus understand how information relevant to behavior is processed and encoded in neural circuit of auditory cortex.

具有细胞水平分辨率的双光子钙成像技术可以对大脑皮层的特定位置，如一个皮层功能柱，进行特定神经元的活动成像，其时间分辨率可以达到毫秒级别。这种全面的记录可以在动物进行特定行为学的过程中，并通过对相应神经环路的功能进行系统分析从而得到活动图。这将帮助我们在神经环路水平理解大脑功能和机能障碍。然而，大多数以前的研究仅对数百神经元规模进行细胞水平分辨率的成像。因此，行为学变量的神经编码机制在大尺度上仍然不是很清楚的。在本课题中，我们计划采用双光子钙成像技术和数据自动分析方法，在一个听觉辨别任务中观测小鼠初级听觉皮层神经元处理信息的大规模活动模式和空间分布特征，及其在学习过程中的动力学。从而在单个细胞分辨率水平上，绘制小鼠在进行听觉辨别任务中初级听觉皮层神经元活动图，以期理解在听觉皮层神经环路与行为相关的信息处理及编码机制。

前期的大量研究工作系统地研究了大脑皮层神经元如何通过对感觉基本特征的反应来编码感觉信息。在成年动物中感觉特征是以拓扑图的模式进行表达，在经历感觉信息的经验（如行为学习）后，初级感觉皮质的神经元活动模式已被报道会产生显著的变化。然而由于前期技术的限制，单个皮层神经元的活动模式是如何通过学习来产生变化仍然不是很清楚。随着慢性钙成像技术的发展，细胞水平的神经元活动记录与分析可以连续数天开展，这增强了我们研究行为活动的神经基础的能力。. 在我们的项目中，我们将双光子钙成像与单神经元电生理记录相结合用于行为小鼠神经元活动记录，在小鼠行为过程中记录初级听觉皮层多尺度的钙信号。我们从而构建了听觉辨别任务中初级听觉皮层神经细胞活动图，研究了小鼠听觉皮层神经元的信息编码模式。通过对小鼠行为任务学习过程中神经元动力学的记录，我们发现听声音-舔水关联学习任务将初级听觉皮层第2/3层一部分神经元（约5%）对训练声音的响应从规则的脉冲发放模式转变为簇状脉冲发放模式（50–120赫兹，100–200毫秒），这些神经元的空间分布是稀疏和交叉的模式。神经元中产生这种簇状脉冲活动模式很稳定地表达了训练声音。对于进行复杂声音（宽带噪声或和弦）训练的小鼠，我们用训练声音和一系列纯音测试了它们的辨别能力。结果表明，初级听觉皮层第2/3层一部分神经元对复杂的声音模式有很强的反应，这里我们称之为整全性/准整全性簇状脉冲神经元。同时，初级听觉皮层第2/3层另外一部分神经元仅对组成复杂声音的单个纯音表现出很强的反应，我们将其称为解析型簇状脉冲神经元。. 综上所述，我们的项目研究解析了神经元稀疏编码复杂声音特征和整全性簇状脉冲活动模式。这些发现可能会有助于发展新的逻辑单元用于有效地处理和存储复杂信息，从而为推动类脑计算和人工智能技术的发展提供启发作用。