工作记忆动作电位主分量网络连接特性的研究

摘要

研究目的:
　　工作记忆是重要的认知功能之一，前额叶皮层是工作记忆关键脑区。通过Granger因果和主成分分析方法，在低维空间描述大鼠工作记忆任务前额叶皮层动作电位PC(Principal components)主分量因果连接。由因果值倒数构建主分量因果网络，计算动作电位PC主分量因果网络信息传递效率。为研究工作记忆的脑网络机制提供思路和方法。
　　研究方法:
　　1.实验数据:6只大鼠在Y迷宫工作记忆任务过程中，从前额叶皮层多通道记录数据，经过高通滤波，锋电位检测，锋电位分离获取动作电位序列。
　　2.动作电位序列的连续化:应用瞬时频率法实现离散点电位动作电位时间序列的连续化。
　　3.构建低维主分量空间:应用主分量分析方法(Principal components analysis，PCA)，计算神经元群体动作电位时空序列的各个主分量，从中选取占能量80％以上的若干主分量，构建低维的主分量空间。
　　4.计算主分量因果值:应用Granger时域分析方法，分别计算6只大鼠各10次以上工作记忆动作电位主分量的因果值矩阵，并计算因果值的平均值(Grangercausality，GCPC)。
　　5.构建主分量因果网络，基于因果值倒数为最短路径构建因果网络，计算网络的信息传递效率(Global efficiency，EPC)。
　　6.由工作记忆任务过程GCPC与EPC的动态变化，分析工作记忆的功能连接与脑网络的动态特性。
　　研究结果:
　　1.工作记忆动作电位序列的连续化
　　在Y迷宫工作记忆任务过程中，前额叶皮层在体植入多通道电极，记录到多通道数据，经过高通滤波，锋电位检测，锋电位分离获取动作电位序列，进而通过瞬态频率法得到动作电位的连续序列。以1号大鼠1次工作记忆任务为例，显示原始数据，高通滤波后数据，锋电位检测得到多通道时间序列和锋电位分离后的动作电位时间序列。
　　2.构建低维主分量空间
　　应用PCA，计算神经元群体动作电位的各个主分量，从中选取占能量80％以上的前7主分量，构建低维的PC主分量空间。前7主成分分量占1号大鼠连续序列全部能量的83.0％，2号大鼠连续序列全部能量的82.1％，3号大鼠连续序列全部能量的91.4％，4号大鼠连续序列全部能量的81.4％，5号大鼠连续序列全部能量的82.6％，6号大鼠连续序列全部能量的96.3％。应用Granger时域分析，本论文计算6只大鼠各10次工作记忆动作电位前7动作电位PC主分量的因果连接。
　　3.工作记忆任务动作电位和动作电位PC主分量因果连接
　　3.1动作电位PC主分量因果值的动态变化
　　分别计算6只大鼠各10次以上工作记忆过程A0到A5（工作记忆行为学参考点前4s到后2s）动作电位PC主分量因果值得平均值GCPC。因果值是动态变化，最大值依次为:0.031±0.005、0.041±0.007、0.033±0.006、0.031±0.005、0.027±0.003、0.051±0.016，出现在工作记忆行为学参考点前2s（1号，2号和3号大鼠），或在工作记忆行为学参考点前1s（4号，5号和6号大鼠）。其A0动作电位PC因果值分另为:0.023±0.006、0.011±0.005、0.020±0.005、0.011±0.005、0.020±0.005、0.013±0.004。6只大鼠峰值和A0状态的动作电位PC因果值都有显著差异(t检验，p＜0.05)。
　　3.2动作电位PC主分量因果网络信息传递效率的动态变化
　　动作电位PC主分量因果值的倒数为路径长度建立因果网络。分别计算6只大鼠各10次以上工作记忆过程A0到A5（工作记忆行为学参考点前4s到后2s）动作电位PC主分量因果网络的信息传递效率的平均值EPC。信息传递效率是动态变化，最大值依次为:0.63±0.04、0.55±0.04、0.54±0.07、0.50±0.05、0.51±0.04、0.66±0.09，出现在工作记忆行为学参考点前2s（1号，2号和3号大鼠），或在工作记忆行为学参考点前1s（4号，5号和6号大鼠）。其A0动作电位PC因果网络信息传递效率分别:0.36±0.07、0.26±0.06、0.24±0.07、0.22±0.06、0.25±0.04、0.35±0.08。6只大鼠峰值和A0状态的动作电位PC因果网络信息传递效率都有显著差异（t检验，p＜0.05）。
　　3.3工作记忆任务动作电位的因果连接和信息传递效率
　　动作电位PC主分量作比较，分别计算动作电位在6只大鼠各10次以上工作记忆过程A0到A5因果值GC。动作电位因果值的倒数作为路径长度建立因果网络。计算工作记忆任务每1s动作电位因果网络的信息传递效率E。GC和E在工作记忆任务过程是动态变化的，从小上升到最大后下降，GC、E、GCPC和EPC最大值出现时间一致。分别计算6只大鼠因果值和因果网络信息传递效率在峰值与A0状态的统计差异:1，2，3和4号大鼠峰值与A0状态的动作电位因果值有显著差异(t检验，p＜0.05)。6只大鼠峰值与A0状态的动作电位PC主分量因果值有显著差异（t检验，p＜0.05）。除了1号鼠，其他5只大鼠峰值与A0状态的动作电位因果网络信息传递效率有显著差异（t检验，p＜0.05）。6只大鼠峰值与A0状态的动作电位PC主分量因果网络信息传递效率都有显著差异（t检验，p＜0.05）。峰值状态动作电位PC主分量的因果值与因果网络信息传递效率6只大鼠都显著高于动作电位（t检验，p＜0.05）。
　　结论:
　　1.在动作电位PC主分量的因果值与因果网络信息传递效率工作记忆任务过程变化趋势都与动作电位相同，最大值出现在同一时刻。并非全部大鼠动作电位工作峰值与A0状态因果值与因果网络信息传递效率有显著差异。6只大鼠峰值与A0状态动作电位PC主分量因果值与因果网络信息传递效率有显著差异。在低维的主分量空间，能够有效描述工作记忆功能连接。
　　2.工作记忆任务过程功能连接是动态变化，是逐渐上升到最大值再下降的趋势。紧密的功能连接与高的网络信息传递效率出现在工作记忆状态（在工作记忆行为学参考点前2s（1号，2号和3号大鼠），或在工作记忆行为学参考点前1s（4号，5号和6大鼠）），即Y迷宫任务臂选择行为之前。

目录

声明

摘要

缩略语／符号说明

一、前言

1．1 研究背景

1．1．1 老年痴呆症与工作记忆障碍

1．1．2 脑功能连接网络研究现状与进展

1．1．3 Granger因果分析

1．1．4 主分量分析

1．2 研究目的

1．3 研究内容

1．4 研究的创新点

二、原理与方法

2．1 实验数据

2．1．1 大鼠Y迷宫工作记忆任务

2．1．2 动作电位时空序列的获取

2．2 应用瞬态频率法实现动作电位时间序列连续化

2．3 Granger因果值与网络信息传递效率

2．3．1 Granger因果值

2．3．2 构建工作记忆因果网络，计算网络信息传递效率

2．4 动作电位时空序列的主分量

三、结果

3．1 动作电位的连续化

3．1．1 动作电位时空序列

3．1．2 连续化的动作电位时空序列

3．2 工作记忆动作电位及动作电位PC主分量的因果连接动态变化

3．2．1 工作记忆动作电位因果连接动态变化

3．2．2 工作记忆动作电位的PC主分量

3．2．3 工作记忆动作电位PC主分量因果连接动态变化

3．3 工作记忆动作电位及其PC主分量的因果连接矩阵与统计分析

3．3．1 动作电位因果连接矩阵

3．3．2 动作电位PC主分量因果连接矩阵

3．3．3 动作电位与其PC主分量因果连接统计分析

3．4 工作记忆动作电位PC主分量因果网络的信息传递效率

3．4．1 工作记忆任务过程因果网络的信息传递效率

3．4．2 动作电位与其PC主分量因果网络信息传递效率统计分析

四、结论与讨论

4．1 结论

4．2 讨论

4．2．1 工作记忆行学错误状态下因果连接与信息传递效率

4．2．2 主成分分析描述工作记忆任务功能连接的优势

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

综述 功能连接与主分量分析

致谢