A parallel neural circuit model for bimodal distribution of reaction time in a predictive saccade task
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摘要: 在执行精确时间内产生预期眼动的任务时，猕猴的反应时间呈现双峰分布．对这一现象，本文设计了包含大脑皮层的顶内沟外侧区（lateral intraparietal area ，LIP）和辅助眼区（supplementary eye fields，SEF）、基底节（basal ganglia，BG）与上丘脑（superior colliculus，SC）在内的并行神经环路模型，通过计算模拟复现出双峰分布．本文探究了该分布的神经机制，发现SEF和LIP神经元群体之间的竞争过程导致了2个峰的出现，并且SEF脑区主要负责预期性眼动，主导了第1个峰的出现，LIP脑区主要负责由视觉刺激引发的反应性眼动，主导了第2个峰的出现．本文进一步地讨论了影响双峰分布形态的关键参数，从计算神经科学的角度探索了时间预期执行的过程．Abstract: In predictive saccade tasks within precise time intervals, the reaction time of macaque exhibits a bimodal distribution． To investigate this phenomenon further, a parallel neural circuit model that includes the lateral intraparietal area (LIP), supplementary eye fields (SEF) in the cerebral cortex, the basal ganglia (BG) and superior colliculus (SC) is proposed in this study． Model simulations successfully reproduced a bimodal distribution． Competitive interaction among neuronal populations in SEF and LIP regions was found to give rise to two peaks． SEF region primarily was found to handle predictive saccades and dominated the first peak, while LIP region was found to be responsible for visually evoked reactive saccades and dominated the second peak． Key parameters that influence morphology of bimodal distribution are discussed． The process of time expectation from the perspective of computational neuroscience is explored．
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Keywords:
- predictive saccade /
- reaction time /
- bimodal distribution /
- parallel neural circuit /
- neurodynamics
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0 引言
灵长类和很多哺乳动物在激烈的生存环境中经常需要预期即将发生的事件[1]．例如短跑运动员会预测发令枪响的时刻、准确的时间预期会带来前期竞争的优势，过早起跑则会被判为抢跑．预期是复杂的认知行为，是对即将发生的事件进行预判的过程，包括事件发生的时间、空间和奖励等[2]．研究预期行为的一个经典实验范式是平稳追踪眼动实验．在可预测朝向的平稳追踪眼动任务中，辅助眼区（supplementary eye fields, SEF）起到了非常重要的作用[3−4]．该脑区很有可能诱发了预期性眼动，且相对于编码事件即将发生的可能性，它更多地编码了预期事件发生的时间[5]．De Hemptinne等 [6−7]利用平稳追踪眼动实验发现目标点出现的时间越随机，猕猴预期追踪的反应时间越长．快速眼动实验也是经典的研究预期行为的实验范式．Ameqrane等 [8]通过该实验范式发现预期性眼动的存在缩短了眼动反应的时间．这些实验范式大多让猕猴在较长的时间尺度下产生预期行为，不要求猕猴对时间进行精确的把控．韩志会等 [9]在前人的研究基础上设计了新的实验范式，训练猕猴在ms级时间精度下做出预期性的快速眼动．他们的研究发现了猕猴的眼动反应时间呈现双峰分布，并且证实了第1个峰主要由预期性眼动主导，第2个峰主要由外界视觉刺激引起的反应性眼动主导，外界视觉刺激在实验中表现为固定点的撤去．在一般的快速眼动实验中，反应时间呈现单峰分布[10]．而之前研究预期眼动的实验并不关注时间预期的精度对反应时间的影响．双峰分布是从未报道过的现象，给时间预期的研究提供了新的思路，并且加深了对时间预期的认识．
韩志会等[9]探究了猕猴对于精确时间的预期性眼动，从宏观上解释了产生双峰分布的原因，但缺乏解释该分布的神经环路．本文针对他们的实验范式，设计了包含大脑皮层的顶内沟外侧区（lateral intraparietal area, LIP）和SEF基底节（basal ganglia, BG）与上丘脑（superior colliculus, SC）在内的并行神经环路模型，复现了猕猴眼动反应时间的双峰分布，解释了双峰分布形成的神经机制，即SEF脑区负责预期性眼动，LIP脑区负责由外界视觉刺激引起的反应性眼动，SEF和LIP神经元群体的相互竞争导致了双峰分布的产生．本文提出的生物物理模型进一步探究了影响双峰分布形态的主要参数和影响预期性眼动比例的因素．
1 模型
神经环路的设计主要参考了Wong等[11]的皮层-基底神经节模型．该模型模拟了经典的随机点眼动实验，探究了神经元群体放电阈值的生物机制．Wong等[11]的模型和图1的区别在于大脑皮层部分只包含LIP脑区，通过数值计算复现了眼动时间的单峰分布．在随机点眼动实验中，猕猴的眼动行为由视觉刺激引发，不存在预期反应．韩志会等设计的实验范式需要猕猴对时间进行精确的预期，所以本文在大脑皮层部分加入了SEF脑区诱发预期性眼动[12−15]．这部分眼动反应时间比视觉刺激引起的眼动反应时间短，能够在原来的单峰出现之前聚集成一个新的峰，形成最终的双峰分布．
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图 1 并行神经回路模型（a）与模拟实验流程（b）a. 彩色实心圆代表神经元群体；橙色表示兴奋性神经元（E），蓝色为抑制性神经元（Ⅰ）；带有箭头的线段表示神经元的突触投射与投射的起始、终点所在；线段的颜色与箭头形状表明突触的性质，红色、三角形为兴奋性，蓝色、圆形为抑制性；神经元群体之间或之内的连接方式皆为全连接．b. 0~1 000 ms，神经元群体始终接收背景噪声；250~260 ms，SEF的E神经元接收编码了cue的神经输入input Ⅰ；而在0~600 ms中，LIP的Ⅰ神经元始终接收编码注视点信息的神经输入input Ⅱ；在600 ms处撤销input Ⅱ以模拟撤去注视点，系统继续演化至1 000 ms．1.1 猕猴进行精确预期性眼动的实验范式
本文模型的模拟实验按照韩志会等设计的实验范式进行．其实验范式为：猕猴在任务开始时盯着屏幕上的一个固定点不动；250 ms后在屏幕的左侧或右侧出现一个提示性光斑cue，持续10 ms后消失，然后屏幕上的固定点在600 ms撤去；猕猴向左或向右眼动以报告cue的方位；如果猕猴在固定点撤去后的400 ms内眼动，就得到果汁的奖励；实验结束后，以固定点撤去的时刻作为零点，统计眼动反应时间的分布．
1.2 基于SEF和LIP的并行神经环路
模型整体结构包括皮层（cortex）、基底神经节（BG）、上丘（SC）3个部分（图1-a）．皮层包含LIP和SEF这2个区域，LIP包含一群兴奋性神经元E和一群抑制性神经元Ⅰ．SEF包含一群兴奋性神经元E和2群抑制性神经元Ⅰ和Ⅱ，抑制性神经元Ⅱ只接收来自LIP的E神经元输入，并抑制SEF的E神经元和自身．基底神经节包含尾状核（caudate nucleus, CD）的抑制性神经元群和黑质下网状旁(pars reticulata of substantia nigra, SNr)的抑制性神经元群[16]．CD由2群神经元CDⅠ和CDⅡ组成，分别接收SEF和LIP区域的兴奋性输入．而BG的SNr神经元群接收来自CDⅠ和CDⅡ的抑制性输入．SC包含一群兴奋性神经元E和一群抑制性神经元Ⅰ，E接收SEF、LIP的兴奋性输入与SNr的抑制性输入．实验表明SC的爆发性放电和眼动直接相关[17−18]，因此SC神经元由静息态开始突然放电可以作为眼动的表征．模型由SEF和LIP共同主导了眼动的神经活动，二者存在联系，但也具有一定的独立性，这2种并行的神经环路导致2个脑区的竞争．
1.3 模型的方程与刺激
1.3.1 神经元和突触的动力学
采用整合放电模型（leaky integrate-and-fire, LIF）刻画单个神经元的膜电位的变化．神经元与神经元之间通过神经突触进行连接，考虑由α-氨基-3-羟基-5-甲基-4-异恶唑丙酸（α-amino-3-hydroxy-5-methyl-4-isoxazole-propionic acid, AMPA）受体和N-甲基-D-天冬氨酸（N-methyl-D-aspartic acid, NMDA）受体作用的兴奋性突触，以及γ-氨基丁酸a型（γ-aminobutyric acid type a, GABAa）和γ-氨基丁酸b型（γ-aminobutyric acid type b, GABAb）受体作用的抑制性突触[19]．神经元的膜电位满足：
$$ \begin{aligned} &{{C}}_{{{\rm{m}}}}\frac{{\rm{d}}{V}}{{\rm{d}}{t}}=-{{G}}_{{{\rm{L}}}}\left({V}-{{V}}_{{{\rm{L}}}}\right)-{{I}}_{\rm{s}\rm{y}\rm{n}}\left({t}\right),\\ &{{I}}_{\rm{s}\rm{y}\rm{n}}\left({t}\right)={{I}}_{\rm{r}\rm{e}\rm{c},\rm{G}\rm{A}\rm{B}\rm{A}}+{{I}}_{\rm{r}\rm{e}\rm{c},\rm{A}\rm{M}\rm{P}\rm{A}}+{{I}}_{\rm{r}\rm{e}\rm{c},\rm{N}\rm{M}\rm{D}\rm{A}}+{{I}}_{\rm{e}\rm{x}\rm{t},\rm{A}\rm{M}\rm{P}\rm{A}},\end{aligned} $$ (1) 式中：
$ {{I}}_{\rm{s}\rm{y}\rm{n}} $ 是突触电流，包含4个部分，其中$ {{I}}_{\rm{r}\rm{e}\rm{c},{G}\rm{A}\rm{B}\rm{A}} $ 神经元接受到由GABAa或GABAb受体介导的抑制性电流，$ {{I}}_{\rm{r}\rm{e}\rm{c},{A}\rm{M}\rm{P}\rm{A}} $ 和$ {{I}}_{\rm{e}\rm{x}\rm{t},{A}\rm{M}\rm{P}\rm{A}} $ 分别是AMPA受体介导的兴奋性循环电流和神经元接受的外部兴奋性电流，$ {{I}}_{\rm{r}\rm{e}{c},\rm{N}\rm{M}\rm{D}\rm{A}} $ 为NMDA受体介导的兴奋性电流．$$ \begin{aligned} &{{I}}_{\rm{e}\rm{x}\rm{t},\rm{A}\rm{M}\rm{P}\rm{A}}={{G}}_{\rm{e}\rm{x}\rm{t},\rm{A}\rm{M}\rm{P}\rm{A}}\left({V}-{{V}}_{\rm{E}}\right){{S}}_{{j}}^{\rm{e}\rm{x}\rm{t},\rm{A}\rm{M}\rm{P}\rm{A}}\left({t}\right)\text{，}\\ &{{I}}_{\rm{r}\rm{e}\rm{c},\rm{A}\rm{M}\rm{P}\rm{A}}={{G}}_{\rm{r}\rm{e}\rm{c},\rm{A}\rm{M}\rm{P}\rm{A}}\left({V}-{{V}}_{\rm{E}}\right){\sum }_{{j}}{{S}}_{{j}}^{\rm{r}\rm{e}\rm{c},\rm{A}\rm{M}\rm{P}\rm{A}}\left({t}\right)\text{，}\\ &{{I}}_{\rm{r}\rm{e}\rm{c},\rm{N}\rm{M}\rm{D}\rm{A}}=\frac{{{G}}_{\rm{r}\rm{e}\rm{c},\rm{N}\rm{M}\rm{D}\rm{A}}\left({V}-{{V}}_{\rm{E}}\right)}{1+c({\rm{Mg}}^{2+}){\rm{exp}}\frac{-0.062{V}}{3.57}}{\sum }_{{j}}{{S}}_{{j}}^{\rm{r}\rm{e}\rm{c},\rm{N}\rm{M}\rm{D}\rm{A}}\left({t}\right)\text{，}\\ &{{I}}_{\rm{r}\rm{e}\rm{c},\rm{G}\rm{A}\rm{B}\rm{A}}={{G}}_{\rm{r}\rm{e}\rm{c},\rm{G}\rm{A}\rm{B}\rm{A}}\left({V}-{{V}}_{{{\rm{I}}}}\right){\sum }_{{j}}{{S}}_{{j}}^{\rm{r}\rm{e}\rm{c},\rm{G}\rm{A}\rm{B}\rm{A}}\left({t}\right)\text{，}\end{aligned} $$ (2) 式中4类门控变量S满足以下微分方程：
$$ \begin{aligned} &\frac{{\rm{d}}{{S}}_{{j}}^{{\rm{rec}},{\rm{AMPA}}}}{{\rm{d}}{t}}=-\frac{{{S}}_{{j}}^{{\rm{rec}},{\rm{AMPA}}}}{{{\tau }}_{{\rm{AMPA}}}}+{\sum }_{{k}}{\delta }\left({t}-{{t}}_{{j}}^{{k}}\right)\text{，}\\ &\frac{{\rm{d}}{{S}}_{{j}}^{{\rm{rec}},{\rm{GABA}}}}{{\rm{d}}{t}}=-\frac{{{S}}_{{j}}^{{\rm{rec}},{\rm{GABA}}}}{{{\tau }}_{{\rm{GABA}a/b}}}+{\sum }_{{k}}{\delta }\left({t}-{{t}}_{{j}}^{{k}}\right)\text{，}\\ &\frac{{\rm{d}}{{S}}_{{j}}^{{\rm{rec}},{\rm{NMDA}}}}{{\rm{d}}{t}}=-\frac{{{S}}_{{j}}^{{\rm{rec}},{\rm{NMDA}}}}{{{\tau }}_{{\rm{NMDA}}}}+\alpha \left(1-{{S}}_{{j}}^{{\rm{rec}},{\rm{NMDA}}}\right){\sum }_{{k}}{\delta }\left({t}-{{t}}_{{j}}^{{k}}\right)\text{，}\end{aligned} $$ (3) $ {{S}}_{{j}}^{\rm{e}\rm{x}\rm{t},\rm{A}\rm{M}\rm{P}\rm{A}} $ 和$ {S}_{{j}}^{\rm{r}\rm{e}\rm{c},\rm{A}\rm{M}\rm{P}\rm{A}} $ 都遵循方程（3）．其中$ {{t}}_{{j}}^{{k}} $ 代表神经元连接的突触前神经元$ {j} $ 的第$ {k} $ 次放电的时刻．方程（3）中的$ {\alpha } $ 为突触间可利用的包含递质囊泡的占比．方程（1）~（3）采用的参数取值如下：$ {{C}}_{\rm{m}}=0.5\;\rm{n}\rm{F} $ ，$ {{G}}_{\rm{L}}=25\;\rm{n}\rm{S} $ ，$ {{V}}_{\rm{L}}=-70\;\rm{m}\rm{V} $ ，$ {{V}}_{\rm{r}}=-55\;\rm{m}\rm{V} $ ，$ {{V}}_{\rm{th}}=-50\;\rm{m}\rm{V} $ ，$ {{t}}_{\rm{r}}=2\;\rm{m}\rm{s} $ ，$ {{V}}_{\rm{E}}= 0\;\rm{m}\rm{V} $ ，$ {{V}}_{\rm{I}}=-70\;\rm{m}\rm{V} $ ，$ {{\tau }}_{\rm{NMDA}}=100\;\rm{m}\rm{s} $ ，$ {{\tau }}_{\rm{AMPA}}=2\;\rm{m}\rm{s} $ ，$ {{\tau }}_{{\rm{GABAa}}}= 5\;\rm{m}\rm{s} $ ，$ {{\tau }}_{{\rm{GABAb}}}=75\;\rm{m}\rm{s} $ ．其中$ {{V}}_{\rm{r}} $ 是重置电位，当神经元的膜电位$ {V} $ 根据方程（1）进行演化并且超过阈值电位$ {{V}}_{\rm{th}} $ 时，神经元产生一次放电，即spike，膜电位在放电后瞬间变为$ {{V}}_{\rm{r}} $ ，并维持一段时间$ {{t}}_{\rm{r}} $ ，此期间为神经元的不应期．在不应期内，神经元维持电位$ {{V}}_{\rm{r}} $ 不变．1.3.2 SEF和LIP脑区接收的刺激
神经环路模型的刺激由2部分组成．在猕猴的行为实验中呈现的线索，是提示猴子进行决策的视觉刺激．为简化视觉通路模型，我们认为线索信号经过视皮层传递给SEF区域[20]．在模型中，SEF区域中的兴奋性神经元接收的刺激线索信号，由服从均值为40 Hz的泊松分布的随机放电序列表示．猴子经过训练后盯着注视点，直至注视点撤去才产生眼动．相关的神经电生理实验表明，猴子保持视线不动是由于LIP区域的神经元受到了很强的抑制作用，并保持很低水平的放电活动[21−23]．因此，LIP区域的抑制性神经元在注视点消失前收到均值为45 Hz的泊松随机放电序列．此外，模型中的每个神经元始终收到均值为2.4 kHz的泊松随机放电序列的背景噪声的输入．
模型模拟的流程如图1-b所示，模拟1 000 ms的实际过程．在模型中给予SEF兴奋性神经元40 Hz的泊松随机放电序列模拟线索刺激输入，线索刺激从250 ms持续到260 ms．注视点在600 ms时撤去，它的消失提示猴子可以开始眼动，担当“发令枪”的角色，因此模型在0~600 ms一直给予LIP抑制性神经元450 Hz的泊松随机放电序列．最后，我们以SC中兴奋性神经元群体的爆发式放电时刻作为眼动的标志．
2 数值模拟结果
采用MATLAB编程开展模拟，使用龙格库塔法对动力学方程进行数值积分．计算步长为0.05 ms，模拟系统演化1 000 ms，时间零点对齐至撤去注视点的600 ms处．每组参数共进行3 000 次模拟来统计眼动反应时间分布．代码及文中图片所使用参数都上传至Github以供下载(https://github.com/lx-lei/JumpTheGun-EyeMove)．
2.1 拟合猕猴眼动反应时间分布
对于模型的参数，我们主要调节各个突触连接的电导G的值．如图2所示，在适当的参数条件下，对模型进行数值计算，得到的模拟反应时间呈现双峰分布，与实验结果基本一致．图2-a1与图2-a2所对应的突触电导G的区别如表1所示．电导G的下角标为突触前/后区域，上角标为突触电流的介导递质类型．表中未列的其余电导的值相同．图2的左侧展示的是模型计算统计结果，右侧展示了猕猴实验数据的统计结果[9]．图中的纵坐标为概率密度值；横坐标为眼动反应时间，0 ms时撤去注视点．
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表 1 图2-a1与图2-a2中电导G区别突触连接最大
电导名称图2-a1中
G/nS图2-a2中
G/nS$ {G}_{{\rm{Sef{\text{Ⅱ}}2Sef}}{\text{Ⅱ}}}^{{\rm{GABAb}}} $ 0.110 0.250 $ {G}_{{\rm{LipE2Sef}}\text{Ⅱ}}^{{\rm{AMPA}}} $ 0.135 0.300 $ {G}_{{\rm{LipE2LipE}}}^{{\rm{AMPA}}} $ 0.050 0.030 $ {G}_{{\rm{LipE2LipE}}}^{{\rm{NMDA}}} $ 0.170 0.200 $ {G}_{{\rm{ext,AMPA}}}^{{\rm{MT2LipI}}} $ 4.200 6.200 $ {G}_{{\rm{LipE2CD}}\text{Ⅱ}}^{{\rm{AMPA}}} $ 0.075 0.140 $ {G}_{{\rm{LipE2ScE}}}^{{\rm{AMPA}}} $ 0.500 1.000 通过比较图2-a1与图2-b1、图2-a2与图2-b2，可以直观地看到构建的神经环路模型抓住了实验中反应时间分布的3个特点：1）模型实现了眼动反应时间双峰分布；2）模型模拟的双峰分布的2个峰的峰值位置及宽度与实验数据非常接近；3）调节模型的参数可以控制2个峰之间重叠的部分，既可以重叠一部分，也可以做到几乎不重叠．在图2-a1和图2-a2中黑色实线与虚线分别包围出由SEF和LIP主导的眼动．可以看出，双峰分布是由SEF和LIP所分别主导的眼动时刻形成的2个单峰分布所组合而成．如果模型中只包含单独SEF或者LIP区域，则不会得到双峰分布的研究．结合上述结果我们认为，计算模型重现了实验中观察到的反应时间呈现双峰分布的特点，并且通过参数调节可以拟合不同猕猴的眼动时间分布，这表明模型给出了产生双峰分布的可能机制．
2.2 模型触发眼动的机制
图2-a展示了由LIP或SEF触发眼动所形成的分布，我们在本节探讨这二者触发眼动的神经机制．为此，我们考察模型中各部分神经元在执行任务中的放电过程．在图3中展示了模型引发眼动的3种可能的放电模式．图3-a显示了SEF兴奋性神经元诱发的眼动．在眼动线索呈现的−350~−340 ms（时间零点对齐至600 ms）期间，SEF兴奋性神经元活动上升．在线索撤销后SEF兴奋性神经元活动略微下降后继续攀升，LIP的兴奋性神经元在这个过程略微有些上升，但最终由SEF的兴奋性神经元激活BG的CDⅠ，进而抑制了SNr导致SC的兴奋性神经元形成爆发性放电，启动眼动．图3-b显示了LIP神经元放电诱发眼动的情况．在这种情况下，LIP和SEF的兴奋性神经元的放电都有爬升的过程，但LIP兴奋性神经元放电活动在注视点撤销后快速爬升，并激活了SEF中GABAb型抑制性神经元（SEFⅡ），抑制了SEF兴奋性神经元活动，结果导致LIP兴奋性神经元继续放电诱发BG的CDⅡ的放电，抑制SNr导致SC的兴奋性神经元形成暴发性放电，启动眼动．此外，在线索撤销后，SEF兴奋性神经元的放电活动没能继续爬升，最终由LIP的兴奋性神经元放电活动攀升引起眼动（图3-c）．
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图 3 模型引起眼动时各区域内神经元群体活动情况a1~a3. 由SEF兴奋性神经元（SEFE）首先到达放电阈值，引起眼动；b1~b3. 由LIP的兴奋性神经元（LIPE）抑制SEFE后到达放电阈值引起眼动；c1~c3，由LIPE首先达到放电阈值引发眼动．所有子图的横坐标为模拟时间，单位为ms，坐标零点对齐至撤去注视点的600 ms处；纵坐标为放电频率，单位为Hz．图3编号为1的第1行子图中，黑、绿、红线依次表示SEFE神经元、SEF内第2群抑制性神经元（SEFⅡ）和LIPE神经元的放电活动；第2行子图中，黑、红、绿线依次表示BG内CDⅠ神经元，CDⅡ神经元和SNr神经元的放电活动；第3行子图中，黑、红线依次表示SC的兴奋性神经元（SCE）和抑制性神经元（SCI）．图3中各参数与图2-a1中一致．图3展示了模型中的单次眼动只会由LIP或者SEF区域的神经活动所独立触发．而这二者的兴奋性神经元平均放电频率爬升至触发眼动阈值的时间点是显著不同的．这种不同是由于LIP的兴奋性神经元去抑制（移除对LIP区域抑制性神经元Ⅰ的输入）时间是在600 ms，从而导致放电率爬升开始时间较晚．因此我们认为，反应时间的双峰分布来源于SEF和LIP的兴奋性神经元群体放电活动爬升过程中相互竞争所导致的结果．
2.3 影响眼动时间分布的关键参数
2.2节分析了LIP与SEF这2个区域的相互竞争是模型眼动反应时间呈双峰分布的主要机制．除此以外，还有一些其他因素也可以对双峰分布的形态产生影响．
首先，双峰分布的形态受SEF和LIP形成的单峰分布的影响．在图2-a2中，LIP诱发眼动的时间分布比SEF诱发眼动的时间分布要窄，峰值也更高．通过比较表1中参数，我们认为其原因是LIP中兴奋性神经元群体内部兴奋性突触电流更多地由NMDA受体介导（即具有更大的
$ {G}_{{\rm{LipE2LipE}}}^{{\rm{NMDA}}} $ 与更小的$ {G}_{{\rm{LipE2LipE}}}^{{\rm{AMPA}}} $ ）．由于NMDA受体介导电流的时间常数较大（80~100 ms），使LIP神经元放电率爬升更加稳定，误差更小[24]．相应地，SEF中兴奋性电流中AMPA发挥了较大的作用，从而导致SEF诱发的眼动时间分布较宽且峰值较小．其次，由LIP兴奋性神经元投射到SEF的GABAb型抑制性神经元群Ⅱ的突触电流也会影响双峰分布的形状．该突触电流由AMPA突触受体所介导，具有即时、衰减快的特点．我们通过调节参数
$ {G}_{{\rm{LipE2Sef}}\text{Ⅱ}}^{{\rm{AMPA}}} $ 来控制SEFⅡ神经元群体活动的强弱．当该参数取值恰当时，会使得SEF的兴奋性神经元活动被SEFⅡ所提前抑制．其具体机制如图3-b所示，当SEF兴奋性神经元的放电活动爬升较慢，以至在600 ms后还未到达触发眼动阈值．此时，SEFⅡ接收到来自LIP的突触电流会因LIPE的放电频率快速增加而显著增强，从而大量放电以抑制SEF兴奋性神经元的放电活动．这种情况等同于将600 ms后由SEF引起的眼动转换为700 ms后由LIP引起的眼动．可想而知，这对双峰分布的形态，尤其是2个单峰的交界处产生影响．因此，我们增大$ {G}_{{\rm{LipE2Sef}}\text{Ⅱ}}^{{\rm{AMPA}}} $ 来观察其对双峰分布的调节作用．如图4所示，以图2-a1使用的参数为基准，逐步增大突触电导$ {G}_{{\rm{LipE2Sef}}\text{Ⅱ}}^{{\rm{AMPA}}} $ ．结果如我们所分析的，仅需要增大LIP兴奋性神经元到SEF抑制性神经元群体Ⅱ的连接，就可以减小双峰分布重叠的部分．3 结语
猕猴在精确时间预期实验中，眼动反应呈现双峰分布．针对这一现象，本文设计了SEF和LIP并行神经环路，复现出双峰分布的统计特征，从介观层次上解释了该分布形成的神经机制．SEF和LIP神经元群体间的竞争是造成双峰分布的主要原因．SEF执行了时间预期的功能，主导了第1个峰的出现，LIP则负责视觉刺激引发的眼动，主导了第2个峰的出现．通过数值模拟，我们进一步地探究影响双峰分布形态的重要参数，发现SEF诱发的第1个峰的形态主要受AMPA介导的突触电流影响，LIP诱发的第2个峰的形态主要受NMDA介导的突触电流影响，且LIP到SEF中GABAb型神经元的投射，对双峰分布重叠部分具有关键调控作用，具有调整预期性眼动比例的效果．模型能够拟合2只猴子的实验数据，这一事实支持了模型的有效性．我们提出了预期眼动的一种神经机制，为电生理实验的设计提供了参考思路．
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图 1 并行神经回路模型（a）与模拟实验流程（b）
a. 彩色实心圆代表神经元群体；橙色表示兴奋性神经元（E），蓝色为抑制性神经元（Ⅰ）；带有箭头的线段表示神经元的突触投射与投射的起始、终点所在；线段的颜色与箭头形状表明突触的性质，红色、三角形为兴奋性，蓝色、圆形为抑制性；神经元群体之间或之内的连接方式皆为全连接．b. 0~1 000 ms，神经元群体始终接收背景噪声；250~260 ms，SEF的E神经元接收编码了cue的神经输入input Ⅰ；而在0~600 ms中，LIP的Ⅰ神经元始终接收编码注视点信息的神经输入input Ⅱ；在600 ms处撤销input Ⅱ以模拟撤去注视点，系统继续演化至1 000 ms．
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图 3 模型引起眼动时各区域内神经元群体活动情况
a1~a3. 由SEF兴奋性神经元（SEFE）首先到达放电阈值，引起眼动；b1~b3. 由LIP的兴奋性神经元（LIPE）抑制SEFE后到达放电阈值引起眼动；c1~c3，由LIPE首先达到放电阈值引发眼动．所有子图的横坐标为模拟时间，单位为ms，坐标零点对齐至撤去注视点的600 ms处；纵坐标为放电频率，单位为Hz．图3编号为1的第1行子图中，黑、绿、红线依次表示SEFE神经元、SEF内第2群抑制性神经元（SEFⅡ）和LIPE神经元的放电活动；第2行子图中，黑、红、绿线依次表示BG内CDⅠ神经元，CDⅡ神经元和SNr神经元的放电活动；第3行子图中，黑、红线依次表示SC的兴奋性神经元（SCE）和抑制性神经元（SCI）．图3中各参数与图2-a1中一致．
表 1 图2-a1与图2-a2中电导G区别
突触连接最大
电导名称图2-a1中
G/nS图2-a2中
G/nS$ {G}_{{\rm{Sef{\text{Ⅱ}}2Sef}}{\text{Ⅱ}}}^{{\rm{GABAb}}} $ 0.110 0.250 $ {G}_{{\rm{LipE2Sef}}\text{Ⅱ}}^{{\rm{AMPA}}} $ 0.135 0.300 $ {G}_{{\rm{LipE2LipE}}}^{{\rm{AMPA}}} $ 0.050 0.030 $ {G}_{{\rm{LipE2LipE}}}^{{\rm{NMDA}}} $ 0.170 0.200 $ {G}_{{\rm{ext,AMPA}}}^{{\rm{MT2LipI}}} $ 4.200 6.200 $ {G}_{{\rm{LipE2CD}}\text{Ⅱ}}^{{\rm{AMPA}}} $ 0.075 0.140 $ {G}_{{\rm{LipE2ScE}}}^{{\rm{AMPA}}} $ 0.500 1.000 
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[1] BADLER J B,HEINEN S J. Anticipatory movement timing using prediction and external cues[J]. The Journal of Neuroscience,2006,26(17):4519 doi: 10.1523/JNEUROSCI.3739-05.2006
[2] BUBIC A,VON CRAMON D Y,SCHUBOTZ R I. Prediction,cognition and the brain[J]. Frontiers in Human Neuroscience,2010,4:25
[3] MISSAL M,HEINEN S J. Facilitation of smooth pursuit initiation by electrical stimulation in the supplementary eye fields[J]. Journal of Neurophysiology,2001,86(5):2413 doi: 10.1152/jn.2001.86.5.2413
[4] MISSAL M,HEINEN S J. Supplementary eye fields stimulation facilitates anticipatory pursuit[J]. Journal of Neurophysiology,2004,92(2):1257 doi: 10.1152/jn.01255.2003
[5] OHMAE S,LU X F,TAKAHASHI T,et al. Neuronal activity related to anticipated and elapsed time in macaque supplementary eye field[J]. Experimental Brain Research,2008,184(4):593 doi: 10.1007/s00221-007-1234-3
[6] DE HEMPTINNE C,NOZARADAN S,DUVIVIER Q,et al. How do primates anticipate uncertain future events?[J]. The Journal of Neuroscience,2007,27(16):4334 doi: 10.1523/JNEUROSCI.0388-07.2007
[7] DE HEMPTINNE C,LEFÈVRE P,MISSAL M. Influence of cognitive expectation on the initiation of anticipatory and visual pursuit eye movements in the rhesus monkey[J]. Journal of Neurophysiology,2006,95(6):3770 doi: 10.1152/jn.00007.2006
[8] AMEQRANE I,POUGET P,WATTIEZ N,et al. Implicit and explicit timing in oculomotor control[J]. PLoS One,2014,9(4):e93958 doi: 10.1371/journal.pone.0093958
[9] 韩志会. 时间精确的预测性眼动的灵长类模型建立及影响因素的研究[D]. 北京:北京师范大学,2016 [10] REDDI B A J,ASRRESS K N,CARPENTER R H S. Accuracy,information,and response time in a saccadic decision task[J]. Journal of Neurophysiology,2003,90(5):3538 doi: 10.1152/jn.00689.2002
[11] WONG K F,WANG X J. A recurrent network mechanism of time integration in perceptual decisions[J]. The Journal of Neuroscience,2006,26(4):1314 doi: 10.1523/JNEUROSCI.3733-05.2006
[12] SHICHINOHE N,AKAO T,KURKIN S,et al. Supplementary eye fields (SEF) and memory-based smooth pursuit eye movements:working memory and decision processes[J]. Neuroscience Research,2009,65:S170
[13] MARTINEZ-TRUJILLO J C,WANG H Y,CRAWFORD J D. Electrical stimulation of the supplementary eye fields in the head-free macaque evokes kinematically normal gaze shifts[J]. Journal of Neurophysiology,2003,89(6):2961 doi: 10.1152/jn.01065.2002
[14] TOBLER P N,MÜRI R M. Role of human frontal and supplementary eye fields in double step saccades[J]. Neuroreport,2002,13(2):253 doi: 10.1097/00001756-200202110-00016
[15] RUSSO G S,BRUCE C J. Supplementary eye field:representation of saccades and relationship between neural response fields and elicited eye movements[J]. Journal of Neurophysiology,2000,84(5):2605 doi: 10.1152/jn.2000.84.5.2605
[16] PARENT A,HAZRATI L N. Functional anatomy of the basal ganglia: I. The cortico-basal ganglia-thalamo-cortical loop[J]. Brain Research Reviews,1995,20(1):91 doi: 10.1016/0165-0173(94)00007-C
[17] GOFFART L,CECALA A,GANDHI N. Does the saccade-related burst in the superior colliculus convey commands related to the future location of a moving target?[J]. Journal of Vision,2016,16(12):98 doi: 10.1167/16.12.98
[18] HANES D P,WURTZ R H. Interaction of the frontal eye field and superior colliculus for saccade generation[J]. Journal of Neurophysiology,2001,85(2):804 doi: 10.1152/jn.2001.85.2.804
[19] 陈宜张. 突触[M]. 上海:上海科学技术出版社,2014 [20] ADESNIK H,BRUNS W,TANIGUCHI H,et al. A neural circuit for spatial summation in visual cortex[J]. Nature,2012,490(7419):226 doi: 10.1038/nature11526
[21] BOUSSAOUD D,BARTH T M,WISE S P. Effects of gaze on apparent visual responses of frontal cortex neurons[J]. Experimental Brain Research,1993,93(3):423
[22] BISCALDI M,WEBER H,FISCHER B,et al. Mechanisms for fixation in man:evidence from saccadic reaction times[J]. Studies in Visual Information Processing,1995,6:145
[23] FRISCHEN A,SMILEK D,EASTWOOD J D,et al. Inhibition of return in response to gaze cues:the roles of time course and fixation cue[J]. Visual Cognition,2007,15(8):881 doi: 10.1080/13506280601112493
[24] WANG X J. Synaptic basis of cortical persistent activity:the importance of NMDA receptors to working memory[J]. The Journal of Neuroscience,1999,19(21):9587 doi: 10.1523/JNEUROSCI.19-21-09587.1999
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