পার্ট 3: পরিবেশগত বিকৃতি গতিশীলভাবে মানুষের স্থানিক মেমরি স্থানান্তরিত করে

যোগাযোগ: অড্রে হু হোয়াটসঅ্যাপ/এইচপি: 0086 13880143964 ইমেল:audrey.hu@wecistanche.com

অনুগ্রহ করে পার্ট 2-এ এখানে ক্লিক করুন

4|পদ্ধতি

4.1|অংশগ্রহণকারীরা

উনচল্লিশ জন অংশগ্রহণকারী লিখিত সম্মতি দিয়েছেন এবং পরীক্ষা 1-এ অংশগ্রহণের জন্য 53, পরীক্ষা 2-এর জন্য 53 এবং পরীক্ষা 3-এর জন্য 48 জনকে অর্থ প্রদান করা হয়েছে। পরীক্ষা 1 থেকে একজন এবং পরীক্ষা 2-এর চারজন অংশগ্রহণকারীকে সুযোগের চেয়ে খারাপ পারফর্ম করার জন্য বাদ দেওয়া হয়েছে। শেষ পরিচিত ব্লক। এক্সপেরিমেন্ট 2 থেকে একজন অতিরিক্ত অংশগ্রহণকারীকে বহিরাগত হিসাবে বাদ দেওয়া হয়েছিল (অনুমানিত দিক থেকে গড় স্কোর> 3 এর উপরে স্থানান্তর করা হয়েছে), পরীক্ষা 1-এ 48 জন অংশগ্রহণকারীদের চূড়ান্ত গণনা (31 মহিলা, গড় বয়স 23.5, বয়স-সীমা 18-44) , পরীক্ষা 2 তে 48 (30 মহিলা, গড় বয়স 22.4, বয়স-সীমা 18-33), এবং 48 পরীক্ষা 3 তে (38 মহিলা, গড় বয়স 22.9, বয়স-সীমা 18-44), প্রতিটি পরীক্ষামূলক অবস্থায় 24 জন অংশগ্রহণকারী। অনুরূপ প্রভাব অধ্যয়নরত পূর্বের পরীক্ষায় অংশগ্রহণকারীদের সংখ্যা দ্বিগুণ হওয়ার জন্য সমস্ত পরীক্ষা পরিচালনা করার আগে নমুনার আকারটি বেছে নেওয়া হয়েছিল (চেন এট আল।, 2015)। সমস্ত অংশগ্রহণকারী পেনসিলভানিয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের প্রাতিষ্ঠানিক পর্যালোচনা বোর্ড অনুসারে অবহিত সম্মতি প্রদান করেছে।

Cistanche স্মৃতিশক্তি উন্নত করতে পারে

4.2|পরীক্ষামূলক প্রোটোকল

4.2.1|পরীক্ষা 1: সম্পূর্ণ ভিজ্যুয়াল তথ্য সহ ডেস্কটপ ভার্চুয়াল এনভায়রনমেন্ট উপলব্ধ—আমরা সোর্স SDK হ্যামার এডিটর (http://www.valvesoftware.com, ভালভ সফ্টওয়্যার, Bellevue, WA) ভার্চুয়াল রিয়েলিটি এনভায়রনমেন্ট তৈরি করতে ব্যবহার করেছি যা প্রথম থেকে রেন্ডার করা এবং প্রদর্শিত হয়েছিল- বাণিজ্যিক গেম সফ্টওয়্যার পোর্টাল (http://www.valvesoftware.com, ভালভ সফ্টওয়্যার, Bellevue, WA) ব্যবহার করে ব্যক্তির দৃষ্টিকোণ। পরিবেশটি একটি 27- ইঞ্চিতে প্রদর্শিত হয়েছিল৷ LG মনিটর (রেজোলিউশন: 1920 × 1080) এবং অংশগ্রহণকারীরা স্ক্রীন থেকে প্রায় 50 সেমি দূরে বসে ছিল। অংশগ্রহণকারীরা একটি ভার্চুয়াল পরিবেশের অভ্যন্তরে টার্গেট অবজেক্টের অবস্থানগুলি শিখেছে, মূল পাঠে বর্ণিত শেখার পদ্ধতিটি ব্যবহার করে এবং চিত্র 2-এ চিত্রিত করা হয়েছে। অংশগ্রহণকারীরা তাদের ডান হাত দিয়ে তীর কীগুলি ব্যবহার করে এগিয়ে বা পিছনে যেতে এবং বাম দিকে ঘুরতে পেরেছিল। অধিকার প্রতিস্থাপন পর্বের সময়, অংশগ্রহণকারীরা তাদের মনে রাখা বস্তুর অবস্থানে নেভিগেট করে এবং তাদের প্রতিক্রিয়া নিবন্ধন করতে তাদের বাম হাত দিয়ে "r" কী টিপে। ভার্চুয়াল শিরোনাম এবং অবস্থান প্রতি 100 ms রেকর্ড করা হয়েছিল।

পরিচিত পরিবেশটি ছিল একটি বর্গাকার ভার্চুয়াল অঙ্গন, যার কোনো ছাদ ছিল না। প্রতিটি সীমানা প্রাচীরের দৈর্ঘ্য ছিল 116 ভার্চুয়াল ইউনিট (vu) × 5.6 vu উচ্চতা একটি সিমুলেটেড চোখের-স্তরের 4 vu এর তুলনায়। একটি ভার্চুয়াল ইউনিট 0.3048 রিয়েল-ওয়ার্ল্ড মিটার (1 ফুট) এর সাথে মিলে যায়। চারটি লক্ষ্যবস্তু ছিল একটি রেডিয়েটার, একটি বাতি, একটি তেলের ড্রাম এবং একটি কেক। প্রতিটি ব্লকের শুরুতে, অংশগ্রহণকারীরা ছদ্ম-এলোমেলো ক্রমে প্রতিটি টার্গেট অবজেক্টকে দুইবার কোনো ছেদযুক্ত প্রতিস্থাপন ট্রায়াল ছাড়াই সংগ্রহ করেছিল। তারপরে তারা 16টি প্রতিস্থাপন ট্রায়াল (প্রতিটি বস্তুর জন্য 4টি, ছদ্ম-এলোমেলো ক্রমে) সঞ্চালন করে, যার প্রত্যেকটি অবিলম্বে প্রতিক্রিয়া প্রদানের জন্য একই বস্তুর জন্য একটি সংগ্রহ ট্রায়াল দ্বারা অনুসরণ করা হয়েছিল। প্রতিটি ট্রায়ালের জন্য নির্দেশাবলী (হয় "সংগ্রহ করুন" বা "প্রতিস্থাপন করুন," তারপরে টার্গেট অবজেক্টের নাম) পুরো ট্রায়ালের জন্য স্ক্রিনের মাঝখানে প্রদর্শিত হয়েছিল৷ প্রতিটি "সংগ্রহ" ট্রায়ালের সময়, শুধুমাত্র সংগ্রহ করা বস্তুটি ঘরে উপস্থিত ছিল। "প্রতিস্থাপন" ট্রায়ালের সময়, কোন বস্তু উপস্থিত ছিল না। একই টেক্সচার সমস্ত দেয়ালে প্রয়োগ করা হয়েছিল। দূরবর্তী সংকেত, সূর্য, আকাশ, এবং একটি পর্বতশ্রেণীর আকারে, ক্ষেত্রটিকে ঘিরে রয়েছে (চিত্র S1)। এই দূরবর্তী সংকেতগুলি অসীমতায় রেন্ডার করা হয়েছিল, এইভাবে অভিযোজন তথ্য প্রদান করে কিন্তু অবস্থানের কোন সংকেত নেই।

অংশগ্রহণকারীরা দুটি ব্লক সম্পন্ন করেছে, একটি পরিচিত ব্লকের পরে একটি বিকৃতি ব্লক। শুধুমাত্র ব্লকের মধ্যে ভিন্ন ট্রায়ালগুলি প্রতিস্থাপন করুন। ডিফর্মেশন ব্লকে ট্রায়াল প্রতিস্থাপনে ব্যবহৃত পরিবেশটি হয় পরিচিত বর্গক্ষেত্রের পরিবেশ (প্রস্থ 174 vu × দৈর্ঘ্য 116 vu) বা সংকুচিত 50 শতাংশ (প্রস্থ 58 vu × দৈর্ঘ্য 116 vu) সম্পর্কিত এক-মাত্রা সহ 50 শতাংশ প্রসারিত করা হয়েছিল। এই বিকৃত পরিবেশ তৈরি করার জন্য, মেঝে, প্রাচীর, এবং সিলিং টেক্সচারগুলি পুনরায় স্কেল করা হয়নি, বরং এর পরিবর্তে (সংকোচনের সময়) কাটা হয়েছিল বা নতুন স্থান (প্রসারিত হওয়ার সময়) টাইল করা অব্যাহত ছিল। দশজন অংশগ্রহণকারী আসল এবং বিকৃত পরিবেশের মধ্যে পার্থক্য লক্ষ্য করেছেন।

স্মৃতিশক্তি উন্নত করাcistanche পণ্য

4.2.2|পরীক্ষা 2: ভিজ্যুয়াল তথ্য সহ ডেস্কটপ ভার্চুয়াল পরিবেশ

ট্রায়াল প্রতিস্থাপনের সময় অস্পষ্ট - নকশা এবং পদ্ধতিগুলি পরীক্ষা 1 এর মতই ছিল, নীচে বর্ণিত ছাড়া।

পরিচিত পরিবেশ ছিল একটি বর্গাকার ভার্চুয়াল রুম। প্রাচ্যগত সংকেত প্রদানের জন্য প্রতিটি দেয়াল একটি অনন্য ওয়ালপেপার দিয়ে টেক্সচার করা হয়েছিল। অপটিক প্রবাহের তথ্য প্রদানের জন্য মেঝেটি পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে টেক্সচার করা হয়েছিল কিন্তু মেঝে টেক্সচারটি পরিবেশের অভ্যন্তরে কোনও অবস্থানের জন্য কোনও ইঙ্গিত দেয়নি। প্রতিটি সীমানা প্রাচীর ছিল 116 ভার্চুয়াল ইউনিট (vu) দৈর্ঘ্য এবং 19 vu উচ্চতা একটি সিমুলেটেড চোখের-স্তরের 4 vu এর তুলনায়। পরিবেশটি দেয়াল এবং সিলিং দ্বারা সম্পূর্ণরূপে আবদ্ধ ছিল (চিত্র S1)।

অংশগ্রহণকারীরা তিনটি ব্লক সম্পন্ন করেছে। প্রথম ব্লকে, পরিবেশটি বর্গাকার ছিল এবং চাক্ষুষ সংকেতগুলি সর্বদা দৃশ্যমান ছিল। দ্বিতীয় ব্লকে, পরিবেশটিও ছিল একটি বর্গাকার, এবং ট্রায়ালগুলি প্রতিস্থাপনের সময় চাক্ষুষ সংকেতগুলি (কিন্তু ট্রায়াল সংগ্রহ করা হয়নি) ঘন কুয়াশা দ্বারা মুখোশ হয়ে গিয়েছিল যখন অংশগ্রহণকারী তাদের শুরুর স্থান থেকে কমপক্ষে 3.1 vu দূরে ভ্রমণ করেছিল। এই ব্যাসার্ধের বাইরের সমস্ত চাক্ষুষ সংকেত বাদ দিয়ে কুয়াশা 12.5 Vu-তে সম্পূর্ণরূপে পরিপূর্ণ। সমস্ত বস্তু সমস্ত সীমানা থেকে কমপক্ষে 30 vu অবস্থিত ছিল। তৃতীয় ব্লকে (ডিফর্মেশন ব্লক), ভিজ্যুয়াল ইঙ্গিতগুলিও প্রারম্ভিক অবস্থান থেকে চলাচলের সময় ঘন কুয়াশা দ্বারা মুখোশিত ছিল এবং পরিচিত কক্ষটি একটি আয়তক্ষেত্রাকার কক্ষ দ্বারা প্রতিস্থাপিত হয়েছিল যা একটি অক্ষ বরাবর মূল বর্গক্ষেত্র থেকে 50 শতাংশ প্রসারিত ছিল (প্রস্থ 174 Vu) × দৈর্ঘ্য 116 VU) বা সংকুচিত 50 শতাংশ (প্রস্থ 58 vu × দৈর্ঘ্য 116 vu)। এই বিকৃত পরিবেশ তৈরি করার জন্য, মেঝে, প্রাচীর এবং সিলিং টেক্সচারগুলি পুনঃস্কেল করা হয়নি, বরং এর পরিবর্তে ছোট করা হয়েছিল (সংকোচনের জন্য) বা নতুন জায়গা (প্রসারিত করার জন্য) টাইল করা অব্যাহত ছিল। এগারো জন অংশগ্রহণকারী আসল এবং বিকৃত পরিবেশের মধ্যে পার্থক্য লক্ষ্য করেছেন।

4.2.3|পরীক্ষা 3: উপলব্ধ সম্পূর্ণ ভিজ্যুয়াল এবং ভেস্টিবুলার তথ্য সহ নিমজ্জিত ভার্চুয়াল পরিবেশ—এখানে বর্ণিত ব্যতীত এক্সপেরিমেন্ট 3-এর নকশা এবং পদ্ধতিগুলি পরীক্ষা 1-এর মতোই ছিল। আমরা ইউনিটি গেম ইঞ্জিন সংস্করণ 5.6 (https://unity3d.com, Unity Technologies, San Francisco, CA) ব্যবহার করেছি স্টেরিওস্কোপিক HTC Vive হেড-মাউন্টেড ডিসপ্লে এবং পজিশন ট্র্যাকার (1,080 × 1,200 এর রেজোলিউশন) এর মাধ্যমে নিমজ্জিত ভার্চুয়াল রিয়েলিটি রুম তৈরি এবং রেন্ডার করতে প্রতি চোখ; https://www.vive.com/, ভালভ কর্পোরেশনের প্রযুক্তি সহ এইচটিসি, নিউ তাইপেই সিটি, তাইওয়ান)। প্রতিস্থাপন পর্বের সময় অংশগ্রহণকারীরা তাদের প্রভাবশালী হাত দিয়ে একটি ওয়্যারলেস HTC Vive কন্ট্রোলারের "ট্রিগার" কী টিপে প্রতিক্রিয়া সংগ্রহ করেছিল। অংশগ্রহণকারীরা অবাধে তাদের মাথা নড়াচড়া করতে পারে এবং পরিবেশের চারপাশে হাঁটতে পারে। তাদের শিরোনাম এবং অবস্থান প্রতি 100 এমএস রেকর্ড করা হয়েছিল। পরীক্ষার সময় বা পরে কোনও অংশগ্রহণকারী গতির অসুস্থতার অভিযোগ করেননি।

পরিচিত পরিবেশটি ছিল একটি বর্গাকার ভার্চুয়াল রুম, যার পরিমাপ 2.4 মিটার দৈর্ঘ্য × 2.4 মিটার প্রস্থ × 2.5 মিটার উচ্চতা। 2 (উত্তর-দক্ষিণ) ভার্চুয়াল দেয়ালের অবস্থান 2টি শারীরিক ট্র্যাকিং রুমের দেয়ালের সাথে মিলেছে, অবশিষ্ট 2টি (পূর্ব-পশ্চিম) অতুলনীয় ভার্চুয়াল দেয়াল বিকৃতির সময় স্থানচ্যুত হয়েছে। সমস্ত দেয়াল একটি কাঠকয়লা ধূসর টেক্সচার ছিল. মেঝে এবং ছাদ একটি হালকা ধূসর টেক্সচার করা হয়েছে. একটি হালকা ধূসর মেঝে-থেকে-সিলিং 0.1 মিটার চওড়া × 0.1 মিটার লম্বা কলাম প্রতিটি কোণায় বসানো ছিল যাতে অংশগ্রহণকারীদের ট্র্যাকিং সরঞ্জামের সাথে যোগাযোগ করা থেকে বিরত রাখা হয় (চিত্র S1)৷

অংশগ্রহণকারীরা দুটি ব্লক সম্পন্ন করেছে, একটি পরিচিত ব্লকের পরে একটি বিকৃতি ব্লক। শুধুমাত্র ব্লকের মধ্যে ভিন্ন ট্রায়ালগুলি প্রতিস্থাপন করুন। ডিফর্মেশন ব্লকের ট্রায়াল প্রতিস্থাপনের সময় ব্যবহৃত পরিবেশটি হয় এক বা উভয় অতুলনীয় দেয়াল এবং তাদের পার্শ্ববর্তী কলামগুলি (প্রস্থ 2.8 মিটার × দৈর্ঘ্য 2.4 মিটার) স্থানচ্যুত করে বা এই মাত্রা (প্রস্থ 2) বরাবর সংকুচিত করে এক মাত্রা (পূর্ব-পশ্চিম) বরাবর প্রসারিত করা হয়েছিল। 0 মি × দৈর্ঘ্য ২.৪ মি)। ব্লকগুলির মধ্যে, ভিজ্যুয়াল ক্ষেত্রের নীচে কেন্দ্রে প্রদর্শিত "পরবর্তী ট্রায়ালের জন্য অপেক্ষা করুন" নির্দেশাবলী সহ ডিসপ্লেটি 5 সেকেন্ডের জন্য কঠিন কালো রেন্ডার করা হয়েছিল।

যেহেতু অংশগ্রহণকারীদের ট্রায়ালগুলির মধ্যে আর টেলিপোর্ট করা যাবে না, তাই তাদের প্রতিটি ট্রায়ালের মুখোমুখি হওয়ার আগে সরে যেতে নির্দেশ দেওয়া হয়েছিল এবং একটি ভাসমান কালো তীর দ্বারা নির্দেশিত চার দেওয়ালের একটির কেন্দ্রে প্রায় স্পর্শ করতে হয়েছিল। বিকৃতি ট্রায়ালের সময় অংশগ্রহণকারী কোন দেয়াল নড়াচড়া করতে দেখেন না তা নিশ্চিত করার জন্য, স্থানচ্যুত প্রাচীর সেই ট্রায়ালের শুরুর অবস্থানের উপর নির্ভর করে। যদি পূর্ব প্রাচীর থেকে বিচার শুরু হয়, তবে পশ্চিম প্রাচীরটি {{0}}.৪ মি. যদি পশ্চিম প্রাচীর থেকে বিচার শুরু হয়, তাহলে পূর্ব প্রাচীরটি 0.৪ মি. যদি উত্তর বা দক্ষিণ দেয়াল থেকে বিচার শুরু হয়, তাহলে পূর্ব ও পশ্চিম উভয় দেয়ালই ০.২ মিটার করে স্থানচ্যুত হয়। সমস্ত প্রারম্ভিক অবস্থান থেকে, দেয়ালের তাত্ক্ষণিক স্থানচ্যুতি দৃশ্যমান ছিল না। কোন অংশগ্রহণকারী ম্যানিপুলেশন লক্ষ্য করেনি.

লক্ষ্যবস্তুগুলির সম্পূর্ণ সেটটি ছিল একটি লাল গোলক, একটি নীল ঘনক, একটি সবুজ সিলিন্ডার এবং একটি বেগুনি ক্যাপসুল। বস্তুর অবস্থানগুলি পরিচিত পরিবেশের কেন্দ্রের 0.4 মিটারের মধ্যে ছিল৷ সমস্ত বস্তুকে প্রায় চোখের স্তরে উন্নীত করার জন্য একই ধূসর 1.5 মিটার লম্বা পাদদেশে উপস্থাপন করা হয়েছিল (চিত্র S1)। প্রতিটি ট্রায়ালের লক্ষ্যবস্তু ছদ্ম-এলোমেলো ক্রমে নির্বাচন করা হয়েছিল। নির্দেশাবলী (হয় "সংগ্রহ করুন" বা "প্রতিস্থাপন করুন" এর পরে লক্ষ্য বস্তুর রঙের সাথে মিলে যাওয়া টেক্সটে টার্গেট অবজেক্টের নাম, বা পরবর্তী ট্রায়াল শুরু করতে "তীরের দিকে যান") ভিজ্যুয়ালের নীচের কেন্দ্রে প্রদর্শিত হয়েছিল সমস্ত ট্রায়ালের সম্পূর্ণতার জন্য ক্ষেত্র।

cistanche সুবিধা: স্মৃতিশক্তি বাড়ায়

4.3|বিশ্লেষণ

সমস্ত রেকর্ড করা ডেটা MATLAB (MathWorks) এ আমদানি করা হয়েছিল এবং কাস্টম-লিখিত স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করে বিশ্লেষণ করা হয়েছিল।

4.3.1|অবজেক্ট প্রতিস্থাপন অবস্থান বিশ্লেষণ—যেমনটি মূল পাঠ্য এবং চিত্রে বর্ণিত হয়েছে

3, বস্তুর প্রতিস্থাপিত অবস্থানগুলি প্রারম্ভিক সীমানার উপর নির্ভর করে কিনা তা পরীক্ষা করার জন্য, আমরা প্রথমে চারটি বস্তুকে তাদের মধ্যক প্রতিস্থাপিত অবস্থানগুলি বিয়োগ করে সারিবদ্ধ করেছি। এরপরে, প্রতিটি অক্ষের জন্য (উত্তর-দক্ষিণ এবং পূর্ব-পশ্চিম) আমরা একটি সীমানা (উত্তর বা পূর্ব) থেকে বিয়োগ বিপরীত সীমানা (দক্ষিণ বা পশ্চিম) থেকে শুরু করার সময় মধ্যম প্রতিস্থাপনের অবস্থানগুলির মধ্যে সেই অক্ষ বরাবর স্থানচ্যুতি গণনা করেছি। পরিশেষে, আমরা আগ্রহের চূড়ান্ত পরিমাপ হিসাবে বিকৃত এবং অবিকৃত মাত্রা বরাবর পরিমাপ করা শিফটের পার্থক্য গণনা করেছি। প্রতিস্থাপিত অবস্থানে বহিরাগতদের প্রভাব প্রশমিত করার জন্য কেন্দ্রীয় প্রবণতার পরিমাপ হিসাবে মিডিয়ানগুলিকে বেছে নেওয়া হয়েছিল।

4.3.2|পরিসংখ্যান-সমস্ত পরিসংখ্যান পরীক্ষা দুই-টেইলড ছিল (যদি না অন্যথায় উল্লেখ করা হয়)

প্রতিটি ফলাফলের সাথে নির্দিষ্ট পরীক্ষার সাথে ননপ্যারামেট্রিক পরীক্ষাগুলি উল্লেখ করা হয়েছে। শিফট ডেটার সাধারণত লং-টেইল্ড ডিস্ট্রিবিউশনের পরিপ্রেক্ষিতে, ননপ্যারামেট্রিক পরীক্ষাগুলি বেছে নেওয়া হয়েছিল কারণ এই পরীক্ষাগুলি পরীক্ষিত বিতরণগুলির একটি নির্দিষ্ট আকৃতি ধারণ করে না। সমস্ত উইলকক্সন স্বাক্ষরিত র‌্যাঙ্ক এবং র‌্যাঙ্ক-সম পরীক্ষার জন্য W- পরিসংখ্যান রিপোর্ট করা হয়েছে। সমস্ত বক্স-এবং-হুইস্কার প্লট সর্বনিম্ন থেকে সর্বোচ্চ (হুইস্কর), প্রথম থেকে তৃতীয় চতুর্থিক পরিসীমা (বক্স) এবং বিতরণের মধ্যমা (রেখা) নির্দেশ করে।

cistanche সুবিধা: স্মৃতিশক্তি বাড়ায়

সম্পূরক উপাদান

সম্পূরক উপাদানের জন্য PubMed Central-এ ওয়েব সংস্করণ পড়ুন।

স্বীকৃতি

আমরা কৃতজ্ঞতার সাথে NSF অনুদান PHY-1734030 (VB), NIH অনুদান EY022350 এবং EY027047 (RAE), এবং NSF IGERT অনুদান 0966142 (ATK) থেকে সমর্থন স্বীকার করছি৷ VB এই সময়ে হোন্ডা রিসার্চ ইনস্টিটিউট কিউরিয়াস-মাইন্ডেড মেশিন প্রোগ্রাম এবং অ্যাস্পেন সেন্টার ফর ফিজিক্স (অ্যাস্পেন, কলোরাডো; NSF অনুদান PHY-1607611) দ্বারা আংশিকভাবে সমর্থিত ছিল।

তহবিল তথ্য

হোন্ডা রিসার্চ ইনস্টিটিউট কিউরিয়াস মাইন্ডেড মেশিন; ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অফ হেলথ, অনুদান/পুরস্কার নম্বর: EY022350, EY027047; ন্যাশনাল সায়েন্স ফাউন্ডেশন, অনুদান/পুরস্কার নম্বর: IGERT 0966142, PHY-1607611, PHY-1734030

ডেটা প্রাপ্যতা বিবৃতি

সমস্ত বিশ্লেষণ বাস্তবায়নকারী ডেটা এবং কাস্টম MATLAB স্ক্রিপ্টগুলি সর্বজনীনভাবে https://github.com/akeinath/Human-এ উপলব্ধস্মৃতি_পরিবেশগত বিকৃতি।

cistanche সুবিধা

তথ্যসূত্র

ব্যারি সি, হেম্যান আর, বার্গেস এন, এবং জেফরি কেজে (2007)। এন্টোরহিনাল গ্রিডের অভিজ্ঞতা-নির্ভর রিস্কেলিং। প্রকৃতি স্নায়ুবিজ্ঞান, 10, 682-684। 10.1038/nn1905 [PubMed: 17486102]

Bellmund JLS, de Cothi W, Ruiter TA, Nau M, Barry C, & Doeller CF (2020)। জ্ঞানীয় মানচিত্রের মেট্রিক বিকৃত করা স্মৃতি বিকৃত করে। প্রকৃতি মানব আচরণ, 4, 177-188। 10.1038/সেকেন্ড41562-019-0767-3

বুরাক ওয়াই, এবং ফিয়েট আইআর (2009)। গ্রিড কোষের অবিচ্ছিন্ন আকর্ষণকারী নেটওয়ার্ক মডেলগুলিতে সঠিক পথ একীকরণ। PLOS কম্পিউটেশনাল বায়োলজি, 5, e1000291। 10.1371/journal.pcbi.1000291 [PubMed: 19229307]

বুশ ডি, ব্যারি সি, ম্যানসন ডি, এবং বার্গেস এন (2015)। নেভিগেশনের জন্য গ্রিড সেল ব্যবহার করা। নিউরন, 87, 507-520। 10.1016/j.neuron.2015.07.006 [PubMed: 26247860]

বুশ ডি, এবং বার্গেস এন (2014)। গ্রিড সেল ফায়ারিংয়ের একটি হাইব্রিড অসিলেটরি হস্তক্ষেপ / ক্রমাগত আকর্ষণকারী নেটওয়ার্ক মডেল। নিউরোসায়েন্সের জার্নাল, 34, 5065-5079। 10.1523/JNEUROSCI৷{6}}.2014 [PubMed: 24695724]

Chen G, Lu Y, King JA, Cacucci F, এবং Burgess N (2019)। স্থান এবং গ্রিড সেল ফায়ারিং উপর পরিবেশ এবং স্ব-গতির পার্থক্যমূলক প্রভাব। প্রকৃতি যোগাযোগ, 10, 630. 10.1038/s41467-019-08550-1

Chen X, He Q, Kelly JW, Fiete IR, এবং McNamara TP (2015)। মানুষের পথ একীকরণে পক্ষপাতিত্ব

গ্রিড কোষের বৈশিষ্ট্য দ্বারা পূর্বাভাস। বর্তমান জীববিজ্ঞান, 25, 1771-1776। 10.1016/j.cub.2015.05.031 [PubMed: 26073138]

চেং কে, শেটলওয়ার্থ এসজে, হুটেনলোচার জে, এবং রিসার জেজে (2007)। স্থানিক তথ্যের Bayesian ইন্টিগ্রেশন. মনস্তাত্ত্বিক বুলেটিন, 133, 625-637। 10.1037/0033-2909.133.4.625 [পাবমেড: 17592958]

Cheung A, Ball D, Milford M, Wyeth G, & Wiles J (2012)। অন্ধকারে একটি জ্ঞানীয় মানচিত্র বজায় রাখা: পথ একীকরণের সাথে সীমানা জ্ঞান ফিউজ করার প্রয়োজন। PLOS কম্পিউটেশনাল বায়োলজি, 8, e1002651। 10.1371/journal.pcbi.1002651 [PubMed: 22916006]

দেশমুখ এসএস, এবং নিয়েরিম জেজে (2011)। পার্শ্বীয় এন্টোরহিনাল কর্টেক্সে অ-স্থানিক এবং স্থানিক তথ্যের প্রতিনিধিত্ব। ফ্রন্টিয়ার্স ইন বিহেভিওরাল নিউরোসায়েন্স, 5, 69. 10.3389/fnbeh.2011.00069 [PubMed: 22065409]

দেশমুখ এসএস, এবং নিয়েরিম জেজে (2013)। হিপোক্যাম্পাল উপস্থাপনাগুলিতে স্থানীয় বস্তুর প্রভাব: ল্যান্ডমার্ক ভেক্টর এবং মেমরি। হিপ্পোক্যাম্পাস, 23, 253-267। 10.1002/hipo.22101 [PubMed: 23447419]

Doeller CF, Barry C, & Burgess N (2010)। মানব মেমরি নেটওয়ার্কে গ্রিড কোষের প্রমাণ। প্রকৃতি, 463, 657-661। 10.1038/Nature08704 [PubMed: 20090680]

Doeller CF, এবং Burgess N (2008)। ল্যান্ডমার্ক এবং সীমানা সম্পর্কিত অবস্থানের স্বতন্ত্র ত্রুটি-সংশোধন এবং ঘটনাগত শিক্ষা। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ন্যাশনাল একাডেমি অফ সায়েন্সেসের কার্যপ্রণালী, 105, 5909-5914। 10.1073/pnas.0711433105 [PubMed: 18413609]

Doeller CF, King JA, & Burgess N (2008)। স্থানিক স্মৃতিতে ল্যান্ডমার্ক এবং সীমানাগুলির জন্য সমান্তরাল স্ট্রিয়াটাল এবং হিপোক্যাম্পাল সিস্টেম। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ন্যাশনাল একাডেমি অফ সায়েন্সেসের কার্যপ্রণালী, 105, 5915-5920। 10.1073/pnas.0801489105 [PubMed: 18408152]

Dordek Y, Soudry D, Meir R, & Derdikman D (2016)। অ-নেতিবাচক প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ ব্যবহার করে স্থান কোষ ইনপুট থেকে গ্রিড সেল বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন করা। eLife, 5, e10094। 10.7554/ eLife.10094 [PubMed: 26952211]

Ekstrom AD, Harootonian SK, & Huffman DJ (2020)। গ্রিড কোডিং, স্থানিক উপস্থাপনা, এবং নেভিগেশন: আমাদের কি একটি আইসোমরফিজম ধরে নেওয়া উচিত? হিপ্পোক্যাম্পাস, 30, 422-432। 10.1002/hipo.23175 [PubMed: 31742364]

Epstein RA, Patai EZ, Julian JB, & Spiers HJ (2017)। মানুষের মধ্যে জ্ঞানীয় মানচিত্র: স্থানিক নেভিগেশন এবং তার বাইরে। প্রকৃতি স্নায়ুবিজ্ঞান, 20, 1504-1513। 10.1038/nn.4656 [পাবমেড: 29073650]

Etienne AS, Boulens V, Maurer R, Rowe T, & Siegrist C (2000)। পরিচিত ল্যান্ডমার্কগুলির একটি সংক্ষিপ্ত দৃষ্টিভঙ্গি হ্যামস্টারে পথের সংহতকরণকে পুনর্বিন্যাস করে। Naturwissenschaften, 87, 494–498. 10.1007/ s001140050766 [পাবমেড: 11151669]

Etienne AS, & Jeffery KJ (2004)। স্তন্যপায়ী প্রাণীর মধ্যে পাথ ইন্টিগ্রেশন। হিপ্পোক্যাম্পাস, 14, 180-192। 10.1002/ hipo.10173 [PubMed: 15098724]

Fiete IR, Burak Y, & Brookings T (2008)। কি গ্রিড কোষ ইঁদুর অবস্থান সম্পর্কে জানাতে. নিউরোসায়েন্সের জার্নাল, 28, 6858–6871। 10.1523/JNEUROSCI৷{6}}.2008 [PubMed: 18596161]

গ্যালিস্টেল সিআর (1990)। শেখার সংগঠন। কেমব্রিজ, এমএ: ব্র্যাডফর্ম বুকস/এমআইটি প্রেস। Hafting T, Fyhn M, Molden S, Moser MB, & Moser EI (2005)। এন্টোরহিনাল কর্টেক্সে একটি স্থানিক মানচিত্রের মাইক্রোস্ট্রাকচার। প্রকৃতি, 436, 801-806। 10.1038/nature03721 [PubMed: 15965463] Hardcastle K, Ganguli S, & Giocomo LM (2015)। একটি ত্রুটি সংশোধন হিসাবে পরিবেশগত সীমানা

গ্রিড কোষের জন্য প্রক্রিয়া। নিউরন, 86, 827-839। 10.1016/j.neuron.2015.03.039 [PubMed: 25892299] Hartley T, Trinkler I, এবং Burgess N (2004)। মানুষের স্থানিক স্মৃতির জ্যামিতিক নির্ধারক।

জ্ঞান, 94, 39-75। 10.1016/j.cognition.2003.12.001 [PubMed: 15302327]