要做到真正的“实时”，来避免传统实验室研究的不自然。对于运动控制的研究给解决这三个挑战提供了一些路线。在90年代末期，研究者开始尝试解码瘫痪病人关于运动意图（motor

decision-making?Catherine

表征领域一般性/特殊性信息的脑区：10年MVPA研究总结感谢支持，欢迎点赞、转发、分享！

按：内侧额叶及相邻的眶额叶参与了决策、灵活行为和社会行为的加工。本文介绍了一篇近期发表在Neuron上的综述，该文结合了人类、猕猴和啮齿类动物的研究，区分了额叶皮层的背侧前扣带回（dACC）、膝部前扣带回（pgACC）、前内侧额叶（amFC）、腹内侧前额叶（vmPFC）以及内侧眶额叶（mOFC）的不同功能。众所周知，包括眶额叶（OFC）、前扣带回（ACC）和腹内侧前额叶（vmPFC）在内的额叶皮层引导着决策和灵活行为。然而，没有OFC和ACC的动物仍然能表现出不断变化的决策模式和灵活行为。那么，额叶皮层对决策和灵活行为的贡献有何特异性？在这篇综述中，研究者主要总结了额叶皮层中的几个亚区在决策和灵活行为中的功能（图1）。图1

按：昨天Science上发表了一篇在人类身上进行单细胞记录的文章，探讨了内侧额叶对领域一般性和领域特殊性认知控制（监控）的编码。研究发现内侧额叶的神经元集群活动产生的一种几何特征可以允许在单个试次中准确读取领域一般性的信号，同时也保留有分离领域特殊性信号的能力。这一结果揭示了人类内侧额叶是如何做到在一般化和特殊化之进行权衡的，这可能构成了认知灵活性的关键。这篇文章内容非常丰富，这里只简要和概括性的介绍其主要发现，具体细节可参考原文和补充材料。在没有外界反馈的情况下，对自身行为的监控（monitoring）是一项非常重要的能力，能够帮助人们评估自己是否犯错等等。在日常生活中，我们需要一种领域一般性的监控（domain-general

（A）阅读的串行加工模型；（B）阅读的并行加工模型；（C）阅读的流水线加工模型。这一理论的雏形起始于2014年获得诺奖的工作，在小鼠的海马体中发现了与空间导航有关的位置细胞（place

按：目前，哌甲酯等兴奋剂越来越多地用于认知增强，但其确切机制尚不清楚。这里，Rong同学介绍了一篇发表在Science上的论文，它结合PET、眼动和计算模型，揭示了哌甲酯通过介导纹状体多巴胺信号，提高了认知努力的动机，而不是认知能力。我们为了获得想要的目标（如，奖赏）往往需要付出努力，那么这个过程中个体付出的体力（physical）或者认知（cognitive）活动的强度就是努力成本（effort

按：利用经颅电/磁刺激来调控大脑特定频段的神经振荡现在已经用的比较多了，一条新的研究路线是利用节律性的感官刺激（如视觉闪烁）来调控神经振荡，从而影响行为表现。这里介绍一遍上个月发表在Science

decision-making）任务如图1所示。被试躺在扫描仪内（maintask），需要在work还是rest之间进行选择。Rest选项意味着，不需要付出努力，但只能得到小奖赏（1

按：在脑电研究中，对于coherence、phase-locking、coupling的使用经常存在混淆，在翻译成中文的过程中经常又会进一步发生混淆。在本号之前的推送中，我对于coherence的翻译可能不太合理，因此本文一方面是进行勘误，另一方面是对这些术语进行一个简要的辨析。下文内容主要基于这学期在CBU上的M/EEG课程，但由于本人也只是入门级选手，如果有小伙伴发现有错误或者不恰当的地方，欢迎继续批评指正，我也会继续学习，更新勘误。在之前的部分关于脑电的推文中，我曾将“coherence”翻译成“耦合”（如Nature

Sciences上发表的一篇短文，介绍了神经振荡间存在的跨频耦合（cross-frequency

主观价值的作用不仅体现在决定选择时（蓝色虚线方块），也体现在独立的评估过程中（绿色虚线方块）决策以外的功能，例如情感体验和接近/回避倾向。B）奖励加工始终激活由

peak和个体peak做双侧t检验，显著则说明该ROI在该条件下激活显著。（作者注：脑影像数据处理新手一枚，不知道这种分析方法是否主流/经典，还是纯粹在挖数据？如有老师或同学了解一二，欢迎留言。）

投稿邀请展信佳，首先非常感谢大家对本号的关注和支持！目前为止，本号推送的内容都是我个人撰写或整理的。尽管这样也很好，不过无论是文献解读还是申博/读博经历分享，我个人的关注点或资源仍是相对局限在一个圈子里的。独学而无友，则孤陋而寡闻。为了尝试丰富公众号的内容，增进学习交流，这里尝试少量接受投稿，欢迎认知科学（包括但不限于心理、神经、计算等等方向）各个领域的同学向本号来稿。目前考虑接受的投稿类型分为两大块：1.

按：圣诞假期快到尾声，休息了半个月后更新效率也提高了不少，希望下周开学后不会也拖更太久~！本文介绍一篇前两天发表在PNAS上的文章，将经颅交流电刺激(tACS)、EEG、fMRI三种技术相结合，观察了alpha振荡对默认网络内部连接性的影响。默认网络（default

attention）指的是有意识地将注意导向任务相关刺激，同时避免被任务无关刺激干扰。工作记忆（working

probe）加工的影响。之后，为了探索神经反馈训练效应的持续性，还在训练之前和之后分别进行了经典的空间注意线索任务（Posner任务）和一个自由观看任务（free-viewing

按：在生活中，我们通常看到一个物体之后可以很准确的将其进行分类，比如这个动物是猫还是狗。但是当看到一张模棱两可既有点像猫又有点像狗的图片时，大脑是如何做出分类判断的呢？本文介绍一篇刚在预印本平台上线的我导与其他课题组的合作研究，利用fMRI的表征相似性分析探索了额顶区域在视觉分类任务中的编码机制。大量研究表明，人脑的额顶区域可以灵活地编码各种各样的任务相关信息，是实现人类适应性行为的重要脑基础，这些研究大多解决了“是否能表征”这一问题。但是，目前还不清楚额顶区域对物体的表征方式是否会在不同情况下发生变化，也就是对“如何表征”的问题研究较少。因此，本研究让被试在不同感知难度水平下完成视觉分类任务，利用fMRI的表征相似性分析（RSA）来探索额顶区域究竟是以何种方式对物体进行编码的。如图1所示，在实验任务中会给被试呈现猫的图片或狗的图片（尽管很抽象），要求被试做出判断图片中的是猫还是狗。在研究中，研究者将猫或狗的形状进行不同程度的扭曲（morphing），每张图片会从100%是猫

最近期末的一段时间比较忙，公众号也很久没更新了！尽管没有课程和考试需要担心，一边做实验一边想自己的实验设计足以让人头秃不已。由于之前核磁仪器停摆了一周，核磁管理员在12月给我多加了几个机时，于是之前一周甚至有一半时间会在核磁实验室里。不知大家有没有这种体验，尽管做实验看起来不太耗体力，但如果当天在实验室做了大半天实验，实验结束后可能当天就没啥精力继续学习了:(

在剑桥，每年会过两次圣诞节，除了12月25日的那一次，还有11月25日的一次，叫做“Bridgemas”（听说隔壁学校也有，叫“Oxmas”）。大概这是因为到真正圣诞节的时候，学生老师基本都放假了，现在趁假期之前，大家在学校借机庆祝一把。事实上从十一月开始，大街小巷就充满了圣诞气氛，各个学院的圣诞节formal

7-10）。选择性注意的经典例子：鸡尾酒会问题。当你在嘈杂环境与朋友对话时，你需要选择性注意朋友的声音（即增强任务相关信息的加工），同时尽可能抑制对其他声音的加工（抑制干扰物或任务无关信息）Part

在应激相关的心理学问卷中，有一个叫“生活事件量表”，通过衡量近期你身边发生的生活事件来评估你目前的压力水平。对照下方粗略的评分来看，独自前往另一个国家留学虽然算不上什么特别大的事，但也能触发很多可以诱发压力的事件，如“工作的变动”、‘开始学业’、“搬家“、以及一系列关于“生活条件、个人习惯、工作条件、娱乐活动、社交活动、宗教活动、饮食习惯“等等因素的改变。所以来到一个新环境（即使是国内的升学），大概每个人都会遇到适应的问题，提前做好心理准备可能有助于适应。生活事件量表评分（来自网络，不确定是否正版，但和印象中的差不多）有时候遇到英国人聊天，他们会问起我有没有感觉到“culture

进入11月，大街小巷的装饰从南瓜蜡烛慢慢变成了圣诞树和雪花铃铛，变成冬令时也改变不了这里一天到晚仿佛都处于昏黑的状态。每天一到下午四点半，黑夜就已降临，市中心的商店陆续开始打烊。村子边上少有路灯，骑车穿越丛林时才发觉为什么车灯是英国自行车的标配。周日傍晚五点半的市中心虽然天气转冷，似乎让时间慢了下来，但看着日历渐渐变薄，头发和树叶一样飘零，告诉我时间其实过得很快。一转眼，带我做TMS-fMRI的博后已经离职去遥远的苏格兰进行下一段博后，而我也在前不久才得知我将完全接手她未完成的研究

College的食堂既好吃又便宜（关键是近）后，自家King's的食堂由于做菜似乎从不放盐而被我打入了冷宫。这样一来自己懒得烧饭就可以去Selwyn买吃的，十分快活。宿舍对面的Selwyn

按：介绍一篇利用rTMS结合神经振荡特征调控听觉选择性注意的文章。之前的推文中介绍过不少关于alpha振荡与视觉注意的内容，但其实alpha振荡也可以自上而下调控听觉注意，本文是一篇不错的例子，探索了顶叶alpha振荡和听觉注意的因果联系。顶叶附近的脑电alpha振荡（8-14

Unit)的学习经历，其他相关院系尚未涉及。如果还有各位感兴趣想知道的地方，欢迎给我留言！种子已经埋下，就慢慢等它发芽吧。欢迎点赞、分享，也欢迎给我留言：Cam学记

传说中的入学晚宴（下周有哈利波特主题formal，如果感兴趣，到时多拍点照片跟大家分享！）种子已经埋下，就慢慢等它发芽吧。欢迎点赞、分享，也欢迎给我留言：Cam学记

延迟阶段，猴子PFC神经元表现出内容特异性活动（黑线：位置特异性活动；灰线：神经集群的平均活动，在这作为参考）。不过内容特异性活动会随着当前任务相关性的影响而变化，导致对反应预期的“ramp

所以总结下来精髓就是：放轻松，博士是一条很长的道路.对了，值得一提的是这里每学年有三个学期，每个学期大概三个月。分别是10月~12月的MichalmasTerm；1月~3月的Lent

一晃来英国已经一周了，日子过的飞快。据说英国人在周末通常都会10点以后才起床，所以学院食堂在周末也相应的没有早餐和午餐，而是只有丰盛的早午餐（brunch）。这种节奏倒是很符合我之前在国内的作息，十点多起床吃一顿早午餐，然后可以工作到晚餐时间。但由于时差，在国内习惯晚睡晚起的我现在倒有点早睡早起了起来。于是最近一周不得不每天都在考虑三餐吃什么，并且不断购置相应的食材、佐料、厨具。Life

decoding）的指南性综述。内容非常全面，相信读完可以对M/EEG时间序列解码和相关的扩展分析从理论上有一个比较清晰的了解。值得收藏~多变量模式分析（MVPA）的方法在fMRI研究中已经非常普遍

gentlemen。作为一个麻瓜，似乎自己是在进行真人版的哈利波特游戏。有点像哈利波特游戏里的一条街到处可见穿着袍子或拿着长柄伞的人们我知道得先去学院的porter's

传统认知神经科学的fMRI研究是将不同个体的大脑配准到相同的空间中再进行统计推断（这就是本文中“组平均分析方法”的概念）。但近几年来，这种分析方式正在逐步被个体水平的分析（individual-subject

按：本文介绍一篇关于认知网络功能代偿的文章。这篇文章主要从网络角度探讨了一个问题：当使用经颅磁刺激(TMS)对特定脑区造成"虚拟损伤"后，该网络内的其他区域或其他网络的区域如何对这一“损伤”进行功能代偿，从而维持认知加工。这方面研究对于脑损伤患者的临床康复，以及TMS的实验研究都有重要的启发意义。以往研究表明，人脑的认知功能是以大规模脑网络的形式进行组织的。对于特定的认知功能，有一系列领域特异性(domain-specific)网络对其负责，如语言网络、注意网络等。同时，也存在一些对所有认知过程都起到作用的领域一般性(domain-general)网络，它与一系列领域特异性网络合作，共同实现人脑各种认知功能。从网络的角度看，当局部脑区收到损伤之后，我们仍不清楚其他网络如何对其功能进行代偿(compensation)。如果研究清楚这一点，将有助于了解脑功能重组的机制，帮助脑损伤患者进行康复。由于患者的损伤部位、损伤大小以及行为表现存在较大差异，以往的脑损伤研究在解释上存在难度。因此，在健康被试身上使用经颅磁刺激（TMS）技术，对特定区域制造暂时的“虚拟损伤”（virtual

按：对高级认知功能的理解可以从神经系统的不同层面进行，在神经元水平上，高级认知功能被认为与神经元的混合选择性以及高维表征有关。本文基于Fusi等人综述的部分内容，主要从理论层面介绍混合选择性和高维表征的概念。相关实证研究可以见文末“相关阅读”。对于大脑功能的传统观点认为，一个神经元（甚至一个脑区）会高度特定地具有某一种功能，即结构和功能存在较确定的对应关系。但是，许多研究表明事实并非如此。高级皮层（额叶/顶叶）的许多神经元似乎具有多种功能，可以根据不同任务情境表现出不同的功能。这种属性我们就叫做“混合选择性”（mixed

按：最近Nature子刊Neuropsychopharmacology陆续上线了一系列关于前额叶（PFC）的综述文章，有几篇关于认知控制的综述非常全面和基础，是从脑区和脑网络角度理解认知控制很好的阅读材料。不过由于完整的issue好像要到2022年才上线，目前陆续上线的文章只能算是in

Shine关于神经调节系统/神经递质与认知和脑网络的一系列工作，在Neuron、eLife、NN、TiCS等期刊都有发表。这里回顾一篇他们相对早一些的工作（2016），Schultz

按：继续回顾一篇额叶层级组织和认知控制的综述。目前为止，本号对这一主题的回顾/介绍已经比较多了，今后对这一主题的旧文回顾可能会减少，感兴趣的同学可以点击上方标签#认知控制来阅读以往推送，或者有建议可以留言，thx！~大量研究表明，认知控制和额叶及其网络的功能有关。但是，额叶的功能组织，即额叶不同区域是否存在功能差异仍未达成共识。有一种理论认为，额叶功能是沿着“喙部-尾部”（即前部-后部）这条轴进行组织的，称为rostro-caudal

阶段3~8：每个被试按随机顺序参加了6个阶段的tDCS刺激（包括两组阳极、阴极、虚假刺激），在刺激前后都使用TMS测量其皮层兴奋性，每次刺激是早上或晚上的固定时间（每次刺激间隔一周）；(c)

近十几年来，越来越多的认知神经科学家把关注点从孤立的“脑区”(regions)转移到更大范围的“脑网络”(networks)上。在以往解读的文献中，也常常能够遇见“默认网络”、“额顶网络”等等术语。在研究中，不同研究者可能会采用不同的脑网络划分方式，从而可能导致对脑网络的命名出现不一致。这里简单总结了认知神经科学领域较为常见的三种脑网络分割方法，希望对读者在阅读脑网络相关文献时有一些帮助。1、Yeo

(a)全局可变连通性：FPN广泛联系各个其他网络，要用到什么功能的时候就灵活地连接特定的网络。比如图中是一个视觉运动任务，FPN就会和视觉网络和运动网络相连接；(b)

(LDA)）利用训练集-测试集(Train-Test)的方法，我们可以在每个被试身上都得到一个分类的正确率（accuracy）。如果在一组被试中，模型的分类正确率显著高于随机水平（chance

control；图2c），结果表明，在20个边界控制超过95%的区域中，至少9个区域位于额顶网络，说明FPN的结构位置可以有效控制DMN和DAN之间的耦合。图2

trajectory）。不同条件下的编码轨迹之间可以进行距离计算，在特定条件下状态空间位置间的多维距离（multidimensional

alpha活动实现注意门控的机制：对于一个注意线索，前额叶会对后部alpha活动发送自上而下的控制信号。Alpha活动的振幅会决定其占空比（duty

这次的内容是一篇文献分享，是2020年挂到BioRxiv预印本平台上还未发表的一篇文章：很有幸的是路同学和一作Michael有机会一起探讨过相关问题，包括关于这篇文章以及未来的研究计划。以下内容是路同学自己进行的翻译与整理，省略了一些内容（主要是一些技术细节和模型比较部分）。背景牢记于心的目标可以用来克服行为习惯。理解人脑如何实现这种能力（通常称为，认知控制，cognitive

按：最近，佐治亚理工学院Engle课题组Tsukahara博士关于“瞳孔越大，智力越高”的论文受到媒体较多关注（Tsukahara

doi:10.1073/pnas.2013155118留言区感谢支持！欢迎转发、分享！

Science上最新发表了一篇关于工作记忆的综述，总结了他最近在工作记忆领域的发现——只能说一句太强了！本文就趁热对这篇年鉴综述进行一些介绍。工作记忆（working