MARC

 008240612s2023      us  |||||||||||||||c||eng  d
■001000016932442
■00520240214100458
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798380380751
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30492637
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a616
■1001  ▼aFord,  Celia  Fernandez.
■24510▼aOrbitofrontal  and  Hippocampal  Contributions  to  State  Coding  and  Decision  Making▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bUniversity  of  California,  Berkeley.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor  :▼bProQuest  Dissertations  &  Theses,  ▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(70  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-03,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Wallis,  Joni.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  California,  Berkeley,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aTo  make  informed  decisions,  one  needs  to  understand  the  world  in  which  those  decisions  are  being  made:  the  current  task  state.  Both  the  orbitofrontal  cortex  (OFC)  and  the  hippocampus  (HPC)  have  been  implicated  in  representing  task  state,  but  the  nature  of  these  representations,  and  what  role  each  region  plays,  remains  unclear.  Recent  work  from  our  lab  showed  that  HPC-driven  neural  oscillations  in  OFC  are  critical  for  value-guided  decision  making,  and  that  value  states  in  OFC  oscillate  during  the  deliberation  process.  We  hypothesized  that  (1)  both  HPC  and  OFC  robustly  and  flexibly  represent  task  state  while  primates  learn  and  make  decisions,  and  (2)  value  state  dynamics  in  OFC  are  shaped  by  theta  oscillations  originating  from  HPC.  We  simultaneously  recorded  large  populations  of  neurons  from  OFC  and  HPC  while  two  monkeys  performed  a  probabilistic  reversal  learning  task,  where  reward  contingencies  could  be  captured  by  two  task  states.  Using  population-level  decoding,  we  found  neural  representations  of  task  state  in  both  OFC  and  HPC  that  remained  stable  within  each  trial  but  strengthened  with  learning  as  monkeys  adapted  to  reversals.  Subjects  also  appeared  to  use  their  understanding  of  task  structure  to  anticipate  reversals,  evidenced  by  anticipatory  neural  representations  of  the  upcoming  task  state.  We  then  decoded  representations  of  option  values  from  OFC  neurons  recorded  from  two  other  monkeys  performing  a  value-based  decision-making  task.  Relating  decoded  state  dynamics  to  theta-filtered  LFP  signals  in  OFC,  we  found  that  value  states  switched  independent  from  theta  cycles,  suggesting  that  a  mechanism  other  than  HPC-driven  theta  oscillations  shapes  the  dynamics  of  deliberation. 
■590    ▼aSchool  code:  0028.
■650  4▼aNeurosciences.
■650  4▼aPsychology.
■650  4▼aPsychobiology.
■650  4▼aCognitive  psychology.
■653    ▼aDecision  making
■653    ▼aHippocampus
■653    ▼aMacaque
■653    ▼aOrbitofrontal  cortex
■653    ▼aReinforcement  learning
■653    ▼aTheta  oscillations
■690    ▼a0317
■690    ▼a0621
■690    ▼a0349
■690    ▼a0633
■71020▼aUniversity  of  California,  Berkeley▼bNeuroscience.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-03B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0028
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16932442▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books