新关系知识网络的全局结构表征于压后复合区,节点间距离表征于海马体

由 root 提交于 周五, 10/16/2026 - 23:36
摘要

我们的大量知识以网络形式组织,但大脑如何表征此类网络仍不清楚。在大多数嵌套式知识结构中,部分节点会与网络中的其他节点高度连接。高连接水平既可存在于局部层面(高度中心性),也可存在于全局层面(高接近中心性或高中介中心性)。本研究采用功能磁共振成像(fMRI)和一种新颖的学习范式,探讨人脑如何表征网络结构。在训练期间,参与者学习了一组虚构的、彼此部分连通的外星球之间的旅行转移结构。尽管参与者接触到的只是单条连接,但其选择表明,他们能够推断出更广泛的网络结构。次日,参与者在接受fMRI扫描的同时,在一项掩饰任务中观看各个刺激。表征相似性分析显示,所学图结构中的最短路径距离编码于海马后部和右侧压后复合区,而全局连接性(接近中心性或中介中心性)则表征于左侧压后复合区。这些发现拓展了如下观点:与空间导航相关的脑网络也会运用类似于物理空间映射的原则来处理抽象关系知识。研究结果也与以下观点一致:海马表征距离信息,而压后皮层则充当整合新近习得知识的枢纽。

新关系知识网络的全局结构表征于压后复合区,节点间距离表征于海马 | bioRxiv

跳转至主要内容

首页

关于

投稿

提醒 / RSS

搜索此关键词

高级搜索

最新结果

新关系知识网络的全局结构表征于压后复合区,节点间距离表征于海马

查看 ORCID 个人资料

Gordon Benedikt

Feld

,

查看 ORCID 个人资料

Pablo

Fernandez Velasco

,

查看 ORCID 个人资料

Christoffer J.

Gahnstrom

,

查看 ORCID 个人资料

Matthieu

Bernard

,

Qasim

Mian

,

查看 ORCID 个人资料

Mona M

Garvert

,

查看 ORCID 个人资料

Frederic

Dick

,

查看 ORCID 个人资料

Martin Fungisai

Gerchen

,

查看 ORCID 个人资料

Hugo J

Spiers

doi:

https://doi.org/10.64898/2026.07.24.740285

Gordon Benedikt Feld

1

中央精神卫生研究所;

在 Google Scholar 上查找此作者

在 PubMed 上查找此作者

在本站搜索此作者

Gordon Benedikt Feld 的 ORCID 记录

通信联系:

gordon.feld{at}zi-mannheim.de

Pablo Fernandez Velasco

2

斯特灵大学;

在 Google Scholar 上查找此作者

在 PubMed 上查找此作者

在本站搜索此作者

Pablo Fernandez Velasco 的 ORCID 记录

Christoffer J. Gahnstrom

3

宾夕法尼亚大学;

在 Google Scholar 上查找此作者

在 PubMed 上查找此作者

在本站搜索此作者

Christoffer J. Gahnstrom 的 ORCID 记录

Matthieu Bernard

4

索邦大学神经科学中心;

在 Google Scholar 上查找此作者

在 PubMed 上查找此作者

在本站搜索此作者

Matthieu Bernard 的 ORCID 记录

Qasim Mian

5

伦敦大学学院;

在 Google Scholar 上查找此作者

在 PubMed 上查找此作者

在本站搜索此作者

Mona M Garvert

6

维尔茨堡大学;

在 Google Scholar 上查找此作者

查找

在 PubMed 上查找此作者

在本站搜索此作者

Mona M Garvert 的 ORCID 记录

Frederic Dick

7

伦敦大学学院

在 Google Scholar 上查找此作者

在 PubMed 上查找此作者

在本站搜索此作者

Frederic Dick 的 ORCID 记录

Martin Fungisai Gerchen

1

中央精神卫生研究所;

在 Google Scholar 上查找此作者

在 PubMed 上查找此作者

在本站搜索此作者

Martin Fungisai Gerchen 的 ORCID 记录

Hugo J Spiers

5

伦敦大学学院;

在 Google Scholar 上查找此作者

在 PubMed 上查找此作者

在本站搜索此作者

Hugo J Spiers 的 ORCID 记录

摘要

信息/历史

指标

预览 PDF

摘要

我们的许多知识以网络形式组织,但大脑如何表征此类网络仍不清楚。在大多数嵌套式知识结构中,部分节点与网络中其他节点具有高度连接。这种高度连接既可存在于局部层面(高度中心性),也可存在于全局层面(高接近中心性/中介中心性)。在本研究中,我们使用功能磁共振成像(fMRI)和一种新颖的学习范式,探究人脑如何表征网络结构。在训练期间,参与者学习了一组虚构的、部分相互连接的外星行星之间的旅行转移结构。尽管仅接触到单个连接,参与者的选择表明,他们能够推断出更广泛的网络结构。第二天,参与者在接受 fMRI 扫描的同时,执行一项掩饰性任务,并在任务中观看各个刺激。表征相似性分析显示,所学图中的最短路径距离在海马后部和右侧压后复合区中得到编码,而全局连接性(接近中心性/中介中心性)则在左侧压后区得到表征

复合区。这些发现拓展了以下观点:与空间导航相关的脑网络也会运用类似于物理空间映射的原则来处理抽象关系知识。这些结果也与以下观点一致:海马表征距离信息,而压后皮层则充当整合新近获得知识的枢纽。

利益冲突声明

作者声明不存在利益冲突。

已声明的资助机构信息

德国研究基金会,

https://ror.org/018mejw64

,404679789

,290208383

欧洲研究理事会,

https://ror.org/0472cxd90

,101170886

詹姆斯·S. 麦克唐纳基金会

英国国家学术院

,PFSS23\230053

利弗休姆信托基金

,LIP-2023-002

版权

本预印本的版权持有人为作者/资助方,其已授予 bioRxiv 永久展示本预印本的许可。

本预印本依据

CC-BY 4.0 国际许可协议

提供。

返回顶部

上一篇

下一篇

发布于2026年7月25日。

下载 PDF

电子邮件

感谢您有意传播 bioRxiv 上的内容。

注意:索取您的电子邮件地址仅用于标识您是本文的发送者。

您的电子邮件地址

*

您的姓名

*

收件人

*

请输入多个地址,每行一个,或用逗号分隔。

您将通过电子邮件发送以下内容

新关系知识网络的全局结构表征于压后复合区,节点间距离表征于海马

邮件主题

(您的姓名)从 bioRxiv 向您转发了一个页面

邮件正文

(您的姓名)认为您可能希望查看 bioRxiv 网站上的此页面。

您的个人留言

验证码

此问题用于验证您是否为人类访客,并防止自动提交垃圾信息。

分享

新关系知识网络的全局结构

在压后复合体中表征,节点距离则在海马中表征

Gordon Benedikt

Feld

,

Pablo

Fernandez Velasco

,

Christoffer J.

Gahnstrom

,

Matthieu

Bernard

,

Qasim

Mian

,

Mona M

Garvert

,

Frederic

Dick

,

Martin Fungisai

Gerchen

,

Hugo J

Spiers

bioRxiv

2026.07.24.740285;

doi:

https://doi.org/10.64898/2026.07.24.740285

分享本文:

复制

引用工具

新关系知识网络的全局结构在压后复合体中表征,节点距离则在海马中表征

Gordon Benedikt

Feld

,

Pablo

Fernandez Velasco

,

Christoffer J.

Gahnstrom

,

Matthieu

Bernard

,

Qasim

Mian

,

Mona M

Garvert

,

Frederic

Dick

,

Martin Fungisai

Gerchen

,

Hugo J

Spiers

bioRxiv

2026.07.24.740285;

doi:

https://doi.org/10.64898/2026.07.24.740285

文献管理软件格式

BibTeX

Bookends

EasyBib

EndNote(带标签)

EndNote 8(xml)

Medlars

Mendeley

Papers

RefWorks 带标签格式

Ref Manager

RIS

Zotero

推文小工具

Facebook 点赞

Google Plus One

学科领域

所有文章

动物行为与认知

(7826)

生物化学

(18282)

生物工程

(14453)

生物信息学

(43259)

生物物理学

(22045)

肿瘤生物学

(19158)

细胞生物学

(26266)

临床试验

(138)

发育生物学

(13685)

生态学

(20488)

流行病学

(2067)

进化生物学

(24947)

遗传学

(15895)

基因组学

(23084)

免疫学

(18266)

微生物学

(41478)

分子生物学

(17603)

神经科学

(91192)

古生物学

(682)

病理学

(2921)

药理学与毒理学

(4969)

生理学

(7911)

植物生物学

(15570)

科学传播与教育

(2072)

合成生物学

(4447)

系统生物学

(10034)

动物学

(2324)

关键词:关系知识网络 · 海马体 · 压后复合区 · 认知地图 · 表征相似性分析 · 功能磁共振成像

原文链接:https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.24.740285v1?rss=1