বিস্ময়ের অভিজ্ঞতা: মেমরির উপর এর প্রভাবের সাময়িক গতিবিদ্যা পার্ট 3

একত্রে নেওয়া, এই ফলাফলগুলি প্রত্যাশা লঙ্ঘনের স্থানান্তরগুলি পুনরুদ্ধার থেকে দূরে এবং এনকোডিংয়ের দিকে প্রক্রিয়াকরণের পরামর্শ দেয় এবং এই শিফটের স্মৃতিগত পরিণতির সাময়িক গতিশীলতা পরবর্তী সেট ইভেন্টের স্মৃতিতে প্রতিফলিত হয় (চিত্র 2D এ চিত্রিত প্রথম সেট ইভেন্টগুলির প্রভাব), হিসাবে উপলব্ধিগত মিলের একটি ফাংশন।

প্রথমত, অনুভূত সাদৃশ্য বলতে বোঝায় বিভিন্ন জিনিসের সাদৃশ্য সম্পর্কে আমাদের উপলব্ধি, যা আমাদের স্মৃতিশক্তিকে সরাসরি প্রভাবিত করে। যখন আমরা অনুরূপ জিনিসগুলির সম্মুখীন হই, তখন আমাদের মস্তিষ্ক স্বয়ংক্রিয়ভাবে সেগুলিকে গোষ্ঠীবদ্ধ করে আমাদেরকে আরও সহজে তথ্য বুঝতে এবং মনে রাখতে সাহায্য করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আমরা সংখ্যার একটি গুচ্ছ দেখি, এবং তাদের মধ্যে বেশ কয়েকটি খুব মিল, যেমন 4, 6, এবং 9, আমরা তাদের পার্থক্য করতে আমাদের মাথা বাম এবং ডানদিকে নাড়ব। এর কারণ হল যখন আমাদের মস্তিষ্ক এই সংখ্যাগুলিকে প্রক্রিয়া করে, তখন এটি তাদের গোষ্ঠীবদ্ধ করে একটি সম্পূর্ণ গঠন করে এবং তারপর প্রতিটি সংখ্যার মধ্যে সূক্ষ্ম পার্থক্যগুলিকে আলাদা করে।

উপরন্তু, কিছু গবেষণায় দেখা গেছে যে যখন আমরা নতুন জ্ঞান শিখি, নতুন জ্ঞান যদি আমাদের বিদ্যমান জ্ঞানের সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ হয়, তাহলে আমরা এটিকে আমাদের বিদ্যমান জ্ঞানের সাথে আরও সহজে সংযুক্ত করব, এটি মনে রাখা এবং বোঝা সহজ করে তুলব। এই কারণেই শিক্ষকরা প্রায়ই শিক্ষার্থীদের নতুন জ্ঞানের পয়েন্ট বুঝতে সাহায্য করার জন্য শিক্ষাদানে উদাহরণ ব্যবহার করেন।

স্মৃতি এবং উপলব্ধিগত মিলের মধ্যে সম্পর্ক পারস্পরিকভাবে শক্তিশালী হয়। আমাদের স্মৃতি তখনই উন্নত হতে পারে যখন আমরা বিভিন্ন তথ্যের প্রতি মনোযোগ দিই, বুঝতে পারি এবং তুলনা করি এবং সেগুলিকে আমাদের বিদ্যমান জ্ঞানের সাথে সংযুক্ত করি। বিভিন্ন সংবেদনশীল উদ্দীপনা, যেমন শব্দ, ছবি, শব্দ এবং স্পর্শ আমাদের স্মৃতিশক্তিকেও উন্নত করে। অতএব, আমাদের শেখার প্রভাবকে উন্নত করার জন্য আমাদের বিভিন্ন পদ্ধতি যেমন চার্ট, ছবি, শব্দ ইত্যাদির মাধ্যমে জ্ঞান বোঝা এবং মুখস্থ করা উচিত।

সংক্ষেপে, উপলব্ধিগত মিল এবং স্মৃতির মধ্যে সম্পর্ক অবিচ্ছেদ্য। আমরা যখন ইন্দ্রিয়গ্রাহ্য সাদৃশ্যের নীতিটি ব্যবহার করতে পারদর্শী হই, তখন আমাদের স্মৃতিশক্তি আরও ভালভাবে প্রয়োগ করা হবে, এইভাবে ভাল শেখার ফলাফল অর্জন করা হবে। এটা দেখা যায় যে আমাদের স্মৃতিশক্তি উন্নত করতে হবে, এবং Cistanche deserticola উল্লেখযোগ্যভাবে স্মৃতিশক্তি উন্নত করতে পারে কারণ Cistanche deserticola হল একটি ঐতিহ্যবাহী চীনা ঔষধি উপাদান যার অনেকগুলি অনন্য প্রভাব রয়েছে, যার মধ্যে একটি হল স্মৃতিশক্তি উন্নত করা। কিমা করা মাংসের কার্যকারিতা অ্যাসিড, পলিস্যাকারাইড, ফ্ল্যাভোনয়েড ইত্যাদি সহ বিভিন্ন সক্রিয় উপাদান থেকে আসে৷ এই উপাদানগুলি বিভিন্ন উপায়ে মস্তিষ্কের স্বাস্থ্যকে উন্নীত করতে পারে৷

মেমরি উন্নত করতে সম্পূরকগুলি জানুন ক্লিক করুন

যখন পরবর্তী ঘটনাগুলি অপ্রত্যাশিত হয় (UprevUcurr), আমরা F1 ফয়েলগুলির জন্য দুর্বল নির্ভুলতা এবং লক্ষ্যগুলির জন্য কম পরিমাণে লক্ষ্য করেছি৷ অন্যদিকে, যখন একটি অপ্রত্যাশিত ঘটনা একটি প্রত্যাশিত ইভেন্ট (UprevEcurr) দ্বারা অনুসরণ করা হয় তখন বর্তমান ইভেন্টের জন্য কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি লক্ষ্য করা যায়, প্রধানত লক্ষ্যগুলির প্রতিক্রিয়া দ্বারা চালিত হয়।

এই প্রভাবগুলি অভিযোজিত মেমরি গঠনে জড়িত সার্কিটকে নিযুক্ত করে কিনা তা পরীক্ষা করার জন্য (হিপ্পোক্যাম্পাস এবং মিডব্রেন সহ (শোহামি এবং অ্যাডকক, 2010; কাফকাস এবং মন্টালডি, 2018a), সেইসাথে হাইপোথিসিস্ট পরীক্ষা করার জন্য যে প্রত্যাশা লঙ্ঘন একটি এনকোডিং প্রক্রিয়া নিযুক্ত করে, যা নীচের দ্বারা সমর্থিত। আপ ইনফরমেশন স্ট্রীম (ভেন্ট্রাল ভিজ্যুয়ালপাথওয়ে), পরীক্ষা 2-এ, এফএমআরআই ডেটা অর্জিত হওয়ার সময় অংশগ্রহণকারীদের একটি নতুন সেট অনুরূপ কাজ সম্পাদন করেছিল (ছোট টাস্ক অ্যাডজাস্টমেন্টের জন্য, উপাদান এবং পদ্ধতি দেখুন)।

পরীক্ষা 2

আচরণগত ফলাফল

পরীক্ষা 1-এ পরিলক্ষিত প্রভাবগুলির প্রতিলিপি করে, আমরা পূর্ববর্তী সেট ইভেন্টের প্রত্যাশার অবস্থার (b =0.309, X2(1)=4.13, p {{ অ্যামেইন প্রভাব খুঁজে পেয়েছি 7}}। {15}}.034; চিত্র 3A)। পরবর্তী বৈপরীত্য পরীক্ষাগুলি অপ্রত্যাশিত ইভেন্টগুলির সাথে তুলনা করে অপ্রত্যাশিত ঘটনাগুলির জন্য প্রত্যাশিত ইভেন্টগুলির জন্য আরও ভাল মেমরি কার্যকারিতা প্রকাশ করেছে (UprevEcurr . EprevEcurr; z=2.55, p=0.011)। অপ্রত্যাশিত ঘটনাগুলিকে অনুসরণ করার জন্য, আরও ভাল মেমরি ছিল অপ্রত্যাশিত ইভেন্টের সাথে তুলনা করার জন্য প্রত্যাশিতও পাওয়া গেছে (UprevEcurr . UprevUcurr; z=2.68 p=0.007)। এর পরে, আমরা পূর্বে দেখা লক্ষ্যমাত্রা এবং F1 ইভেন্ট এবং তাদের প্রত্যাশার স্থিতির একটি ফাংশন হিসাবে CR2 পরীক্ষা করেছি। F2 নিম্নলিখিত লক্ষ্যগুলির জন্য, লক্ষ্যের প্রত্যাশার স্থিতির একটি প্রধান প্রভাব পরিলক্ষিত হয়েছে (b =0.473, X2(1)=4.4, p=0.036), আরও CR2 অনুসরণ করে অপ্রত্যাশিত লক্ষ্য। অন্যান্য সমস্ত প্রভাব উল্লেখযোগ্য ছিল না (allps. 0.169)। F2 ইভেন্টগুলির সঠিক প্রতিক্রিয়াগুলি পূর্ববর্তী F1 ইভেন্টগুলির দ্বারা প্রভাবিত হয়নি (সমস্ত ps. 0.263)।

fMRI ফলাফল

প্রত্যাশা ক্রম মিথস্ক্রিয়া হিপ্পোক্যাম্পাল, মিডব্রেন এবং অক্সিপিটাল অঞ্চলগুলিকে পরবর্তী স্মৃতি প্রক্রিয়াকরণকে সমর্থন করার জন্য নিযুক্ত করে। আমরা প্রথমে উপরে উল্লিখিত আচরণগত প্রাসঙ্গিক প্রত্যাশা মিথস্ক্রিয়াটির স্নায়ু সম্পর্কগুলি পরীক্ষা করেছি। বর্তমান প্রত্যাশিত ইভেন্টগুলির জন্য যেগুলি অপ্রত্যাশিত ইভেন্টগুলি অনুসরণ করে, একটি প্রত্যাশিত ইভেন্টের সাথে তুলনা করে (UprevEcurr. EprevEcurr; চিত্র 3B দেখুন), আমরা ডান হিপ্পোক্যাম্পাসে বর্ধিত সক্রিয়তা খুঁজে পেয়েছি (x=36, y=33, z=12, k=12, SVC pFWE=0.04), SN/VTA (x=9, y=24, z=12, k=11, SVC pFWE=0.039), এবং লেফট ইনফিরিয়র অসিপিটাল গাইরাস (BA 18; x=21, y=81, z=18, nonparametric ক্লাস্টার {{ 17}}.018)। পূর্ববর্তী প্রত্যাশিত ঘটনাগুলি অনুসরণ করে বর্তমান অপ্রত্যাশিত ইভেন্টগুলির জন্য, যেগুলি একটি অপ্রত্যাশিত ইভেন্ট (EprevUcurr . UprevUcurr) অনুসরণ করেছিল তার তুলনায়, খারাপ কর্মক্ষমতা প্রতিফলিত করে, আমরা ডান হিপ্পোক্যাম্পাসেও বর্ধিত সক্রিয়তা খুঁজে পেয়েছি (x=24, y=33, z { {21}}, k=10, SVCpFWE=0.045) এবং বাম প্যারাহিপ্পোক্যাম্পাস (x=33, y=45, z =6, ননপ্যারামেট্রিক ক্লাস্টার {{ 28}}.049)। সমালোচনামূলকভাবে, উভয় বিপরীতে ইভেন্টের বর্তমান সেটের একই প্রত্যাশার স্থিতি ছিল এবং শুধুমাত্র পূর্ববর্তী ইভেন্টের প্রত্যাশার স্থিতিতে পার্থক্য ছিল।

বর্তমান প্রত্যাশিত বনাম অপ্রত্যাশিত ইভেন্টের তুলনা, পূর্ববর্তী অপ্রত্যাশিত ইভেন্টগুলি অনুসরণ করে (UprevEcurr . UprevUcurr; Fig.3D) ডান রেট্রোস্প্লেনিয়াল কর্টেক্স/প্রিকিউনিয়াস (x=24, y=45, z= 12 এ সক্রিয়তা প্রকাশ করেছে , ননপ্যারামেট্রিক ক্লাস্টার=0.0213)। পরিপূরক বৈসাদৃশ্য, প্রত্যাশিত ইভেন্টগুলি অনুসরণ করে, EprevEcurr.EprevUcurr উল্লেখযোগ্য প্রভাব প্রকাশ করেনি। UprevUcurr.EprevEcurr কন্ট্রাস্টের জন্য যেখানে অপ্রত্যাশিত ইভেন্টগুলি প্রত্যাশিতগুলির চেয়ে বেশি অ্যাক্টিভেশন তৈরি করেছে, মেমরির কর্মক্ষমতা হ্রাস (চিত্র 3C) দেখানো সত্ত্বেও, আমরা ডান অক্সিপিটাল কর্টেক্সে (BA 18, x=18, y {{9) বর্ধিত সক্রিয়তা খুঁজে পেয়েছি }}, z=12,ননপ্যারামেট্রিক ক্লাস্টার=0.0318)। পরিপূরক বৈসাদৃশ্য UprevUcurr. EprevUcurr উল্লেখযোগ্য প্রভাব প্রকাশ করেনি। অবস্থার মধ্যে প্রথম (আগের) ইভেন্টের তুলনা (প্রথম প্রত্যাশিত বনাম প্রথম অপ্রত্যাশিত) কোনো উল্লেখযোগ্য প্রভাব প্রকাশ করেনি।

প্রত্যাশার স্থিতি ভিন্নভাবে এনকোডিং এবং পুনরুদ্ধার-সম্পর্কিত অঞ্চলকে জড়িত করে। প্রত্যাশিত এবং অপ্রত্যাশিত ঘটনাগুলি, ইভেন্টের ধরন, প্রতিক্রিয়া এবং অস্থায়ী অবস্থানগুলি বটম-আপ (ভেন্ট্রাল ভিজ্যুয়ালস্ট্রিম) বা পুনরুদ্ধার (পুনরুদ্ধার নেটওয়ার্ক) পদ্ধতিতে ডিফারেনশিয়াল অ্যাক্টিভেশন অর্জন করেছে কিনা তা অন্বেষণ করতে, আমরা দুটি শর্তের তুলনাও করেছি (চিত্র 4A দেখুন)। আমরা অপ্রত্যাশিত জন্য কার্যকলাপ বৃদ্ধি. ডান অক্সিপিটাল কর্টেক্সে প্রত্যাশিত ঘটনা (BA 19, x=39, y =75, z=12 এবং BA 18, x=39, y=75, z {{ 10}}, ননপ্যারামেট্রিক পিক্লাস্টার=0.015) এবং ডান ফিউসিফর্ম গাইরাস(x=27, y=48, z=18, ননপ্যারামেট্রিক পিক্লাস্টার =0.0173) . প্রত্যাশিত জন্য. অপ্রত্যাশিতভাবে, আমরা ডান নিকৃষ্ট প্যারিটালোবে (কৌণিক গাইরাস; BA 39=48, y=48, z=33, ননপ্যারামেট্রিক ক্লাস্টার=0.0206) এবং দ্বিপাক্ষিক প্রাথমিক মোটরগুলিতে সক্রিয়তা বৃদ্ধি লক্ষ্য করেছি কর্টেক্স (ডান: x=60, y=03, z=18, ননপ্যারামেট্রিক ক্লাস্টার FWE=0.045; বাম: x=57, y {{30} }, z=24, ননপ্যারামেট্রিক ক্লাস্টার=0.0339)।

, z=24, nonparametric pcluster=0.0339)। Occipital অ্যাক্টিভেশন অনুরূপ ইভেন্টের জন্য প্রত্যাশা এবং মেমরি কর্মক্ষমতা মধ্যে মিথস্ক্রিয়া সমর্থন করে। সামগ্রিক unexpected.expected প্রভাব আনপ্যাক করার জন্য, আমরা পরীক্ষা করেছি কিভাবে প্রাসঙ্গিক প্রত্যাশা সফল স্বীকৃতির সিদ্ধান্তের সাথে (হিট এবং CR), উপস্থাপনা ক্রম জুড়ে মিথস্ক্রিয়া করে। যদিও প্রত্যাশিত এবং অপ্রত্যাশিত হিট বা F2 ইভেন্টগুলির সঠিক প্রত্যাখ্যানের জন্য কোনও ডিফারেনশিয়াল নিউরাল প্রতিক্রিয়া পাওয়া যায়নি, আমরা ডান ইনফিরিওসিপিটাল গাইরাস (BA 19, x=24, y=81, z=6-এ বর্ধিত সক্রিয়তা লক্ষ্য করেছি। , অপ্রত্যাশিত CR1-এর জন্য nonparametriccluster=0.0345)। প্রত্যাশিত CR1।

বর্ধিত উপলব্ধিগত লোড ভেন্ট্রাল ভিজ্যুয়াল স্ট্রীম অঞ্চলে যুক্ত হওয়ার জন্য প্রত্যাশার অবস্থার সাথে যোগাযোগ করে। অবশেষে, আমরা প্রত্যাশার স্থিতি এবং উপস্থাপনা অর্ডারের মধ্যে ইন্টারঅ্যাকশনগুলি পরীক্ষা করেছি (এক্রসসেট ইভেন্ট; চিত্র 4B)। আমরা আবার দ্বিপাক্ষিক অসিপিটাল কর্টেক্সে (BA 19, x=39, y=78, z=18, nonparametric ক্লাস্টার=0.008, এবং BA 18, x) বর্ধিত কার্যকলাপ লক্ষ্য করেছি=18, y=57, z=21, nonparametric ক্লাস্টার=0.009; x=15, y=87, z=3 , ননপ্যারামেট্রিক ক্লাস্টার=0.0129) অপ্রত্যাশিত জন্য। সেটে দ্বিতীয় উপস্থাপিত প্রত্যাশিত ইভেন্টগুলি (কোনও অপ্রত্যাশিত নয়। প্রথম বা তৃতীয় সেট ইভেন্টগুলির জন্য প্রত্যাশিত প্রভাব পাওয়া যায়নি)।

আলোচনা

বিস্ময়ের অভিজ্ঞতা, বা প্রত্যাশা লঙ্ঘন, শেখার উপর উপকারী প্রভাব ফেলে, কিন্তু আশ্চর্য একটি এনকোডিং প্রতিক্রিয়া ট্রিগার করে কিনা এমনকি যখন প্রভাবশালী লক্ষ্য পুনরুদ্ধার করা হয়, তা অস্পষ্ট থেকে যায়। দুটি পরীক্ষায়, আমরা পুনরুদ্ধারের সময় প্রত্যাশা লঙ্ঘন এবং হিপ্পোক্যাম্পাল-নির্ভর মেমরির উপর এর সম্ভাব্য স্মৃতিবিজড়িত পরিণতি দ্বারা উদ্ভূত অভিযোজিত মেমরি প্রক্রিয়ার গতিশীল প্রকৃতিকে আরও ভালভাবে বোঝার জন্য প্রাসঙ্গিক প্রত্যাশা ম্যানিপুলেশন ব্যবহার করেছি। আমরা দেখতে পেয়েছি যে পুনরুদ্ধারের সময় অপ্রত্যাশিত ঘটনাগুলির মুখোমুখি হওয়া, অঞ্চলের বৃদ্ধির সাথে জড়িততা বৃদ্ধি পেয়েছে। ভেন্ট্রাল ভিজ্যুয়ালস্ট্রিম, এমনকি যখন মেমরির কার্যক্ষমতা খারাপ ছিল (UprevUcurr)।

মজার বিষয় হল, আমরা প্রাসঙ্গিক আশ্চর্যের একটি পরবর্তী উপকারী প্রভাবও খুঁজে পেয়েছি, যেমন একটি অপ্রত্যাশিত ঘটনার উপস্থাপনা তার স্বীকৃতিকে সমর্থন করেনি, তবে এটি নিম্নলিখিত, প্রত্যাশিত এবং অনুরূপ সেট ইভেন্টগুলির সঠিক স্বীকৃতিকে বাড়িয়ে তুলেছে (UprevEcurr)। এই আচরণগত প্রভাব হিপ্পোক্যাম্পাস, মিডব্রেন ডোপামিনার্জিক অঞ্চল (এসএন/ভিটিএ) এবং অসিপিটাল কর্টেক্সে বর্ধিত কার্যকলাপের সাথে যুক্ত ছিল। প্রত্যাশিত ঘটনা, বিপরীতভাবে, পুনরুদ্ধার-চালিত নেটওয়ার্ক অঞ্চলে কার্যকলাপের সাথে যুক্ত ছিল। পূর্ববর্তী অপ্রত্যাশিত ইভেন্টগুলির দ্বারা মেমরির মড্যুলেশনের প্রতিলিপি করা অনুসন্ধান, ভেন্ট্রাল ভিজ্যুয়ালস্ট্রিম অঞ্চলগুলির বর্ধিত সম্পৃক্ততা এবং প্রত্যাশা-মডুলেটেড এনকোডিং সম্পর্কিত পূর্ববর্তী গবেষণার প্রেক্ষিতে, আমরা অনুমান করি যে পুনরুদ্ধারের সময় অপ্রত্যাশিত তথ্যের সাথে জড়িত হওয়া একটি অন্তর্নিহিত বটম-আপ এনকোডিং প্রক্রিয়া (চিত্র 5) নিযুক্ত করে। পরবর্তী ইভেন্টটি প্রত্যাশিত বা অপ্রত্যাশিত ছিল কিনা তার উপর নির্ভর করে কর্মক্ষমতার ভিন্নতা এবং এফএমআরআই অ্যাক্টিভেশনের ডিফারেনশিয়াল প্যাটার্ন সহ পরবর্তী স্বীকৃতি ট্রায়ালে এই ব্যস্ততার পরিণতিগুলি স্পষ্ট হয়ে ওঠে।

প্রত্যাশা লঙ্ঘন উন্নত মেমরি পারফরম্যান্সের সাথে যুক্ত, অভিযোজিত স্মৃতি গঠনের জন্য দায়ী (লিসমানন্দ গ্রেস, 2005; কুমারান এবং ম্যাগুয়ার, 2007; শোহামি এবং ওয়াগনার, 2008), এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক তথ্যের প্রতিবন্ধী এনকোডিং (শেরম্যান এবং তুর্ক-ব্রাউন, 2020)। আমাদের ফলাফল এই দৃষ্টিভঙ্গিকে সমর্থন করে, কিন্তু সমালোচনামূলকভাবে, পুনরুদ্ধারের প্রভাবের জন্য এটিকে প্রসারিত করে। একটি ভবিষ্যদ্বাণী ত্রুটির (Stoppel et al., 2009; Kafkas and Montaldi, 2018a) সম্মুখীন হলে বর্ধিত ওজন নিচের-আপ-ইনপুটগুলিতে দেওয়া হয় এই ধারণার সাথে ইনলাইন, আমরা অপ্রত্যাশিত ঘটনার জন্য অক্সিপিটাল কর্টেক্স এবং ফিউসিফর্মগাইরাসে ভিজ্যুয়াল প্রসেসিং অঞ্চলের বৃদ্ধির সম্পৃক্ততা খুঁজে পেয়েছি। এই অঞ্চলগুলি অপ্রত্যাশিত নতুনত্বের শক্তিশালী স্তরের (কাফকাস এবং মন্টালডি, 2014) সাথে তাদের কার্যকলাপ বৃদ্ধি করতে দেখা গেছে, যা অপ্রত্যাশিত ঘটনার বর্ধিত উপলব্ধিগত প্রক্রিয়াকে প্রতিফলিত করে।

যদিও মেমরি গঠন বটম-আপ প্রক্রিয়াকরণের উপর নির্ভর করে, একটি এনকোডিং প্রক্রিয়ার প্রমাণের জন্য সংবেদনশীল ইনপুটগুলির উপর বর্ধিত নির্ভরতার স্মৃতিগত পরিণতিগুলি প্রদর্শন করা প্রয়োজন। পরবর্তী স্মৃতিবিজড়িত পরিণতি ব্যতীত, এটি যুক্তি দেওয়া যেতে পারে যে একটি অপ্রত্যাশিত ঘটনার সম্মুখীন হওয়া শুধুমাত্র অনলাইন মনোযোগকে নিয়ন্ত্রণ করে (Poort et al., 2022)। প্রকৃতপক্ষে, আমরা একটি মিথস্ক্রিয়া পর্যবেক্ষণ করেছি যার মাধ্যমে বর্তমান মেমরি কর্মক্ষমতা একটি অনুরূপ ঘটনার পূর্ববর্তী অপ্রত্যাশিত ঘটনার দ্বারা সংশোধিত হয়েছিল; যখন পূর্ববর্তী ইভেন্টটি প্রত্যাশিত ছিল, তখন বর্তমান প্রত্যাশা কর্মক্ষমতা পরিবর্তন করেনি (EprevEcurr EprevUcurr), যখন পূর্ববর্তী ইভেন্টটি অপ্রত্যাশিত ছিল, আমরা পারফরম্যান্সে একটি ভিন্নতা খুঁজে পেয়েছি (UprevEcurr .UprevUcurr)।

একসাথে নেওয়া, এই ফলাফলগুলি পরামর্শ দেয় যে নীচে-আপ ইনপুটগুলিতে একটি আশ্চর্য-চালিত ওজন বৃদ্ধি লক্ষ্য-স্বাধীন, কিন্তু এর স্মৃতিগত পরিণতিগুলি কাজটির উপর নির্ভর করে বলে মনে হয়। শেখার বা অন্বেষণের সময়, অপ্রত্যাশিত ঘটনার জন্য আরও এনকোডিং স্লেটার মেমরিকে সমর্থন করে (লি এট আল।, 2003; গ্যারিডো এটাল।, 2015; লং এট আল।, 2016; গ্রেভ এট আল।, 2017; ফ্র্যাঙ্ক এবং কাফকাস, 2021)। যখন পুনরুদ্ধার লক্ষ্য হয় (বর্তমান দৃষ্টান্তের মতো), এনকোডিংয়ের দিকে অন্তর্নিহিত স্থানান্তর, বর্ধিত উপলব্ধিগত প্রক্রিয়াকরণ সত্ত্বেও, বর্তমান পুনরুদ্ধার করা তথ্যের জন্য সংখ্যাগতভাবে খারাপ মেমরি কর্মক্ষমতার কারণ হয় (ডানকান এট আল।, 2012; কিম এট আল।, 2014)। এটি এই ধারণার সাথে বিরোধপূর্ণ যে প্রত্যাশা লঙ্ঘন সর্বদা উন্নত স্মৃতি সমর্থন করে। একটি এনকোডিং স্টেটকে জড়িত করার ক্ষেত্রে উপলব্ধিমূলক লোড দ্বারা পরিচালিত ভূমিকার জন্য আরও সমর্থন, তাদের প্রত্যাশিত প্রতিপক্ষের সাথে তুলনা করে সেট সিকোয়েন্সের মধ্যে দ্বিতীয় উপস্থাপিত অপ্রত্যাশিত ইভেন্টগুলির জন্য occipital এবং fusiform প্রভাব দেখা যেতে পারে। এই ইভেন্টগুলির জন্য স্বীকৃতির সিদ্ধান্তগুলিকে অবশ্যই প্রথম সেট ইভেন্ট থেকে হস্তক্ষেপ কাটিয়ে উঠতে হবে, সম্ভবত সঞ্চিত উপস্থাপনাগুলির সাথে বর্তমান সংবেদনশীল ইনপুটকে আরও ভালভাবে তুলনা করার জন্য বর্ধিত উপলব্ধিমূলক প্রক্রিয়াকরণের প্রয়োজন।

প্রথম অপ্রত্যাশিত ইভেন্টের মুখোমুখি হওয়ার পরে (Uprev), একটি পরিবর্তনের দিকে এনকোডিং, এবং পুনরুদ্ধার থেকে দূরে, ব্যাখ্যা করতে পারে কেন আমরা এই ইভেন্টগুলির জন্য একটি পুনরুদ্ধার বৃদ্ধি লক্ষ্য করি না। এটি কম স্পষ্ট কেন এনকোডিংয়ের দিকে এই স্থানান্তর শুধুমাত্র পরবর্তী প্রত্যাশিত ইভেন্টগুলির জন্য আরও ভাল মেমরি কর্মক্ষমতা তৈরি করে। একটি সম্ভাবনা হল যে এনকোডিংয়ের দিকে প্রাথমিক প্রত্যাশা-লঙ্ঘন-চালিত স্থানান্তরের ফলে প্রাথমিক অপ্রত্যাশিত ঘটনার একটি তীক্ষ্ণ উপস্থাপনা হয় (গিলবোয়া এবং মস্কোভিচ, 2021), দ্বিতীয় অনুরূপ ইভেন্টের প্যাটার্ন সমাপ্তির (এমনকি যখন প্রত্যাশিতও), এনকোডিংয়ের মধ্যে সাদৃশ্য রয়েছে এবং পুনরুদ্ধারের উপস্থাপনা এখন দাঁড়িয়েছে। এই অ্যাকাউন্টের জন্য সমর্থন আমাদের এফএমআরআই অনুসন্ধানে পাওয়া যাবে; যখন UprevEcurr এবং UprevUcurr ইভেন্টগুলির জন্য occipital সম্পৃক্ততা পরিলক্ষিত হয়েছিল (অর্থাৎ, স্মৃতির পরিণতি থেকে স্বাধীন), শুধুমাত্র UprevEcurr ইভেন্টগুলি হিপ্পোক্যাম্পাল এবং SN/VTA সক্রিয়করণের সাথে যুক্ত ছিল। এই অনুসন্ধান, UprevEcurr ইভেন্টগুলির জন্য মেমরি বুস্টের সাথে, Uprev দ্বারা চালিত অস্থায়ী আতঙ্ককে হাইলাইট করে, যেমন SN/VTA এবং হিপ্পোক্যাম্পাস (Kafkas and Montaldi, 2015) এর সহ-অ্যাক্টিভেশন দ্বারা সূচিত করা হয়েছে। এই কো-অ্যাক্টিভেশনটি সম্ভবত Uprev-এর প্রত্যাশা-চালিত (পুনরায়) এনকোডিংয়ের নির্দেশক যা পরে Ecurr-এর মেমরি বাড়িয়ে দেয়।

সমালোচনামূলকভাবে, বর্তমান এবং পূর্ববর্তী ইভেন্টের প্রত্যাশার মধ্যে মিথস্ক্রিয়া শুধুমাত্র লক্ষ্য এবং F1 (অর্থাৎ, এনকোড করা লক্ষ্যের সাথে সবচেয়ে সাদৃশ্যযুক্ত ফয়েল) জন্য পরিলক্ষিত হয়েছিল। তদুপরি, এই প্রভাবগুলি একই সেট (F2, F3) বা টাস্ক চলাকালীন উপস্থাপিত বিভিন্ন সেট থেকে ইভেন্টে হস্তক্ষেপ করে অপরিবর্তিত ছিল। যে প্রত্যাশা মিথস্ক্রিয়াগুলি উচ্চ উপলব্ধিগত সাদৃশ্যের জন্য নির্বাচনী এবং অন্যদের থেকে হস্তক্ষেপের বিষয়ে দৃঢ়, পরামর্শ দেয় যে একটি উচ্চ অনুধাবনমূলক এবং এই এনকোডিং মেকানিজমকে ট্রিগার করার জন্য মেমোরিয়াল লোড প্রয়োজন, পূর্ববর্তী অনুসন্ধানের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং প্রসারিত করা হয়েছে (বেইন এট আল।, 2020; ফ্রাঙ্ক এট আল।,2020বি)। এই ধরনের পরিস্থিতিতে, বর্তমান ইনপুট এবং সম্প্রতি সঞ্চিত উপস্থাপনাগুলির সূক্ষ্ম বিবরণ প্রক্রিয়াকরণ এবং তুলনা করার ক্ষমতা সঠিক স্বীকৃতির সিদ্ধান্তকে ভিত্তি করে (Yassa andStark, 2011)। অতএব, প্রত্যাশা লঙ্ঘনের দ্বারা উন্নত অনুধাবন প্রক্রিয়াকরণের ট্রিগারিং একটি অভিযোজিত উদ্দেশ্যে কাজ করে (স্টপেল এট আল।, 2009; হাওকো এবং লেপেজ, 2014)। কম অনুরূপ ইভেন্টগুলির জন্য, যেগুলি আরও সহজে নতুন হিসাবে স্বীকৃত, একটি তীক্ষ্ণ উপস্থাপনা, যা প্রত্যাশা লঙ্ঘন দ্বারা উদ্ভূত হয়, এর সামান্য প্রভাব রয়েছে (ফ্রাঙ্ক এট আল।, 2020b)।

প্রথম ইভেন্ট উপস্থাপনায় এনকোডিং-এর দিকে পরিবর্তন কীভাবে প্রকাশ পায় তা বিবেচনা করাও গুরুত্বপূর্ণ; শুধুমাত্র প্রথম লক্ষ্যমাত্রা অপ্রত্যাশিত পূর্ববর্তী ইভেন্টগুলির তুলনায় প্রত্যাশিত একটি সুবিধা প্রদর্শন করেছে (এবং শুধুমাত্র প্রথম সেট ইভেন্টগুলি পরীক্ষা করার সময়)৷যদিও প্রথম প্রত্যাশিত লক্ষ্যগুলির জন্য বর্ধিত হিট রেট ডেটার আমাদের ব্যাখ্যার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, আমরা F1 ইভেন্টগুলির জন্য একটি উল্লেখযোগ্য প্রভাব লক্ষ্য করিনি৷ . আমরা পরামর্শ দিচ্ছি যে এটি একটি লক্ষ্য এবং খুব অনুরূপ ফয়েলের মুখোমুখি হওয়ার মধ্যে উপলব্ধিগত ওভারল্যাপের অন্তর্নিহিত ছোট পার্থক্যের কারণে হতে পারে। এটা সম্ভব যে প্রথম F1 ইভেন্টের সাথে যুক্ত বর্ধিত অসুবিধা, যা এনকোড করা বস্তুর সাথে উচ্চতর কিন্তু সম্পূর্ণ ওভারল্যাপ নয়, এনকোডিং এর অন্তর্নিহিত জড়িত হওয়ার সম্ভাব্য প্রভাবকে ছাড়িয়ে গেছে। অন্যদিকে, ফোর্টর্গেটস, এনকোড করা বস্তুর সাথে একটি সম্পূর্ণ উপলব্ধিগত ওভারল্যাপ রয়েছে, যা প্রত্যাশিত লক্ষ্যগুলিকে স্বীকৃতি দিতে পারে, যেখানে প্রত্যাশা লঙ্ঘন এটিকে বাধা দেবে। এই ব্যাখ্যার জন্য সমর্থন পরীক্ষা 1-এর ইন্টারঅ্যাকশনের পরবর্তী বৈপরীত্যগুলিতে পাওয়া যেতে পারে, যেখানে লক্ষ্যগুলি UprevEcurr-এ বুস্টকে প্রাধান্য দেয়, যেখানে F1 UprevUcurr-এর জন্য দুর্বল মেমরি চালায় বলে মনে হয়। তদ্ব্যতীত, উপরে আলোচনা করা হয়েছে, নিম্ন-সদৃশ ফয়েলগুলির জন্য প্রভাবের অভাব পরামর্শ দেয় যে ধারণাগত লোডগুলি কীভাবে মেমরি প্রক্রিয়াগুলিকে সংশোধন করে তাতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। পরবর্তী ইভেন্টগুলির মধ্যে দৃঢ় আচরণগত মিথস্ক্রিয়া এবং পরিপূরক এফএমআরআই ফলাফলের পরিপ্রেক্ষিতে, ওয়েব বিশ্বাস করে যে এনকোডিং অ্যাকাউন্টের দিকে একটি প্রত্যাশা-মডুলেটেড স্থানান্তর আমাদের ডেটা সবচেয়ে ভাল ব্যাখ্যা করে।

যেহেতু প্রত্যাশার হেরফেরটি পুনরুদ্ধারের সময় হয়েছিল, এটি এখনও স্পষ্ট নয় যে প্রত্যাশিত ঘটনার সম্মুখীন হওয়ার ফলে টাস্ক-প্রাসঙ্গিক পুনরুদ্ধার হয়েছে, বা একটি পুনরুদ্ধার স্টেটের সক্রিয় নিযুক্তি, কাজের চাহিদা নির্বিশেষে। যদিও একটি পুনরুদ্ধার-চালিত নেটওয়ার্কের (হায়ামায়েট আল।, 2012) টেম্পোরোপ্যারিটাল অঞ্চলগুলির নিযুক্তি পুনঃস্থাপনের ইঙ্গিত দেয়, এটি দুটি বিকল্পের মধ্যে পার্থক্য করে না। ভবিষ্যত অধ্যয়ন প্রত্যাশা এবং স্মারক অবস্থাকে অর্থোগোনালাইজ করতে পারে, তাই লক্ষ্য (এনকোডিং/পুনরুদ্ধার) এবং প্রত্যাশার স্থিতির আফ্যাক্টোরিয়াল ডিজাইনকে অনুমতি দেয়। একটি পুনরুদ্ধার অবস্থার দিকে পরিবর্তনের পরীক্ষা, সম্ভবত কার্যকরী এবং কার্যকর সংযোগের জন্য অপ্টিমাইজ করা ডিজাইনের সাথে, হিপ্পোক্যাম্পাস কীভাবে মেমরির অবস্থার মধ্যে স্থানান্তরিত হয় তা ব্যাখ্যা করার চলমান প্রচেষ্টায় অবদান রাখবে (কলগিন, 2016; কাফকাস এবং মন্টালডি, 2018a; আল 20, বেইন)। যদিও অপ্রত্যাশিত ঘটনা যার সময় আপনি উচ্চ স্তরের বিস্ময় অনুভব করেন সেগুলি বিশেষভাবে স্মরণীয়, তবে বিস্ময়ের সুস্পষ্ট সচেতনতা এই প্রক্রিয়াটিকে কতটা পরিবর্তন করে এবং কীভাবে মেমরি ভিজ্যুয়াল সিস্টেমে সরাসরি কার্যকলাপের দাবি রাখে তা নির্ধারণ করা বাকি।

উপসংহারে, আমরা অভিযোজিত এনকোডিং প্রক্রিয়ার সর্বব্যাপীতার জন্য অভিনব প্রমাণ রিপোর্ট করি, প্রত্যাশা লঙ্ঘনের দ্বারা পুনরুদ্ধারের সময় ট্রিগার করা হয়, যার ফলে স্বীকৃতি কার্যকারিতার উপর পার্থক্যমূলক প্রভাব পড়ে। আমরা প্রস্তাব করছি যে হিপ্পোক্যাম্পাল-মিডব্রেন অ্যাক্টিভেশনের সাথে বটম-আপ অসিপিটাল ইনপুটগুলির বর্ধিত চাহিদা, এমনকি সুস্পষ্ট পুরষ্কার বা নির্দেশের অনুপস্থিতিতেও প্রত্যাশা লঙ্ঘন দ্বারা ট্রিগার হওয়া অ্যানিকোডিং অবস্থার চিহ্নিতকারী।

মেমরিতে এই প্রক্রিয়ার প্রভাবের জটিল সাময়িক গতিশীলতা দেখায় যে এনকোডিং অবস্থার দিকে প্রত্যাশা-চালিত স্থানান্তর বর্ধিত অনুধাবন প্রক্রিয়ায় জড়িত, পরবর্তী অনুরূপ ঘটনাগুলির সঠিক স্বীকৃতির উপর একটি উপকারী প্রভাব ফেলে। আমাদের অনুক্রমিক ইভেন্টগুলির প্রক্রিয়াকরণ, প্রত্যাশিত বা অপ্রত্যাশিত, ইভেন্ট সিকোয়েন্সের অস্থায়ী গতিবিদ্যা দ্বারা কীভাবে পরিমিত হয় তা বোঝার জন্য এই অনুসন্ধানগুলির গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব রয়েছে।

তথ্যসূত্র

1. Aly M, Turk-Browne NB (2017) কিভাবে হিপ্পোক্যাম্পাল মেমরির আকার হয়, এবং মনোযোগ দ্বারা আকৃতি হয়। ইন: হিপোক্যাম্পাস কোষ থেকে সিস্টেমে, পিপি 369-403। চ্যাম: স্প্রিংগার ইন্টারন্যাশনাল পাবলিশিং।

2. অ্যাশবার্নার জে (2007) একটি দ্রুত ডিফিওমরফিক ইমেজ রেজিস্ট্রেশন অ্যালগরিদম। নিউরোইমেজ 38:95-113।

3. Axmacher N, Cohen MX, Fell J, Haupt S, Dümpelmann M, Elger CE, Schlaepfer TE, Lenartz D, Sturm V, Ranganath C (2010) IntracranialEEG মানুষের হিপ্পোক্যাম্পাস এবং নিউক্লিয়াসে প্রত্যাশিততা এবং স্মৃতি গঠনের সাথে সম্পর্কযুক্ত। নিউরন 65:541–549।

4. Bates D, Mächler M, Bolker B, Walker S (2015) lme4 ব্যবহার করে ফিটিং লিনিয়ার মিক্সড-এফেক্ট মডেল। J Stat Softw 67:1-48.

5. Bein O, Duncan K, Davachi L (2020) স্মৃতি সংক্রান্ত ভবিষ্যদ্বাণী ত্রুটি পক্ষপাত হিপ্পোক্যাম্পাল রাজ্যগুলি। ন্যাট কমিউন 11:3451।

6. বুজসাকি জি (2002) হিপ্পোক্যাম্পাসে থিটা দোলন। নিউরন 33:325-340।

7. Colgin LL (2016) হিপ্পোক্যাম্পাল নেটওয়ার্কের ছন্দ। Nat Rev Neurosci17:239–249.

8. Desikan RS, Ségonne F, Fischl B, Quinn BT, Dickerson BC, Blacker D, Buckner RL, Dale AM, Maguire RP, Hyman BT, Albert MS, Killiany RJ(2006) মানুষের সেরিব্রাল কর্টেক্সকে উপবিভাজন করার জন্য একটি স্বয়ংক্রিয় লেবেলিং সিস্টেম এমআরআই স্ক্যান করে জাইরাল ভিত্তিক আগ্রহের অঞ্চলে। নিউরোইমেজ31:968-980।

9. ডানকান কে, সদানন্দ এ, দাভাচি এল (2012) মেমরির পেনাম্ব্রা: এপিসোডিকমেমোরি সিদ্ধান্তগুলি দীর্ঘস্থায়ী স্মৃতি সংক্রান্ত পক্ষপাতকে প্ররোচিত করে। বিজ্ঞান 337:485-487।

10. Fox J (2003) সাধারণ লিনিয়ার মডেলের জন্য R-এ প্রভাব প্রদর্শন করে। J Stat Softw8:1-7.

For more information:1950477648nn@gmail.com