前额叶皮层在决策过程中表现出多维动态编码
前额叶皮层(PFC)指初级运动皮层和次级运动皮层以外的全部额叶皮层。PFC的功能具有不对称性，左侧PFC与积极情感有关，而右侧PFC与消极情感有关。有研究报告PFC携带了广泛的感觉、认知和运动信号，这些信号与整合感觉信息和做出决策有关。但PFC神经元表现出混合选择性，且其特征是对多个任务变量的异质调谐，这些独特的单神经元反应使得我们很难深入了解不同感觉和认知变量在群体水平上的表现。
前额叶皮层(PFC)指初级运动皮层和次级运动皮层以外的全部额叶皮层。PFC的功能具有不对称性，左侧PFC与积极情感有关，而右侧PFC与消极情感有关。有研究报告PFC携带了广泛的感觉、认知和运动信号，这些信号与整合感觉信息和做出决策有关。但PFC神经元表现出混合选择性，且其特征是对多个任务变量的异质调谐，这些独特的单神经元反应使得我们很难深入了解不同感觉和认知变量在群体水平上的表现。
在本文中，该研究使用基于模型的目标降维(mTDR)分析了PFC中信息的总体水平，其中mTDR是一种识别总体活动维度的通用方法，它对不同任务变量的信息进行编码。本文将此方法应用于在语境相关的知觉决策任务1期间记录的电生理学数据，在该任务中，语境线索确定应使用何种感官信息(颜色或运动)在每次试验中做出二元决策。
令人意外的是，与先前的研究结果相反，我们分析显示，决策、语境和相关以及不相关刺激变量的编码在多维子空间中表现出旋转动力学，包括随着时间的推移对两个或多个正交神经活动模式的调制。
这项研究还介绍了一种新的无监督方法，序列主成分分析(seqPCA)，主要用于将多维表示分解为一组有序的轴，这些轴捕捉每个变量信息可用的时间顺序。该方法揭示了多维运动轨迹可以分为早期的线性运动阶段和后期的旋转运动阶段。我们在mTDR框架下使用基于模型的解码来显示这些阶段之间的转换对应于感官和决策信息的解码精度的饱和，而这表明群体在旋转阶段没有继续累积感官信息。
综上所述，本文的结果证明了mTDR在神经元群体数据分析中的作用，并提供了PFC动力学的描述，该描述应作为PFC功能机制的未来模型的重要约束。
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