Hasharot miyasining to‘liq xaritasi hayratlanarli bir bo‘linishni ochib beradi: qo‘pol sim statistikalari tarmoq qanchalik kuchli javob berishini belgilaydi, ammo aniq ulanishlar faoliyatni ma'lum yo‘llar bo‘ylab yo‘naltiradi.
Tadqiqot
Stavros Therianos lichinka meva pashshasining (Drosophila) to‘liq konnektomini sozlashsiz dinamik model sifatida ishlatdi. U simlarning faqat statistik xususiyatlarini saqlaydigan tasodifiy tarmoqlar bilan solishtirdi. Tarmoq qanchalik kuchli va boy javob berishini belgilaydigan umumiy dinamik rejim faqat qo‘pol sim statistikasini saqlaydigan tarmoqlar tomonidan takrorlandi. Biroq, aniq ulanishlar faoliyat qayerga borishini aniqladi: real konnektomda ixcham hid bilish yo‘liga cheklangan siyrak kirish tasodifiy tarmoqlarni to‘ldirdi. Hasharotning o‘rganish markazi bo‘lgan mushroom body yetakchi qo‘shma adjoint rejimlarida hukmronlik qildi, bu uning takrorlanuvchi dinamikani shakllantirishdagi katta rolini ko‘rsatadi.
Nima uchun muhim
Bu bo‘linish konnektomga asoslangan qaysi da’volar faqat simlarga tayanishini aniqlaydi. Miyaning keng ko‘lamli faoliyat naqshlari — masalan, uyg‘onish yoki dam olish holati — aniq sinaptik sheriklardan ko‘ra ko‘proq simlarning statistik xususiyatlari (masalan, ulanish zichligi va kuch taqsimoti) tomonidan shakllantirilishi mumkin. Biroq, maxsus o‘rganish va xotira davrlari aniq ulanishlarga bog‘liq. Bu farqni tushunish miya tarmoq modellarini izohlashga yordam beradi.
Nima qilishingiz mumkin
Keng tarmoq statistikasini (masalan, umumiy miya ulanishi) va maxsus davrlarni (masalan, o‘rganish va xotira yo‘llari) kuchaytirish uchun turli kognitiv vazifalar bilan shug‘ullaning. Yangi ko‘nikmalarni amalda qo‘llash ham statistik, ham aniq simlarni mustahkamlaydi.
Manba: arXiv q-bio.NC
O‘z miyangizga qiziqasizmi? Bepul moslashuvchan IQ testini o‘ting yoki 306 miya mashqlari darajasini sinab ko‘ring.
