学习与记忆终生发展的机制与干预

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31730038
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    274.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C0907.认知心理学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2022-12-31

项目摘要

One ubiquitous feature of human learning and memory is its constant and complex changes throughout the lifespan. It is thus of great significance to systematically describe the lifespan trajectory of the human learning and memory, and to uncover the underlying cognitive and neural mechanisms. Guided by the “Neural activation pattern reinstatement” hypothesis developed by the applicant during last funding period, the current project aims to (1) systematically and precisely characterize the lifespan development of human learning and memory within one study by developing assessment tools and indices that are suitable for all age groups; (2) characterize the anatomical and functional development of the occipitotemporal sensory cortex, frontoparietal attention control system, hippocampal subfield regions and temporoparietal semantic system, and its effect on neural activation pattern reinstatement and memory performances. This will be achieved by using ultra-high 7T fMRI, tDCS, MEG and EEG, in combination with advanced machine learning, representational similarity analysis, and neural network analysis approaches; (3) develop effective, age-specific interventions that integrate cognitive training and noninvasive brain stimulation. Results from this project will help to develop a unified theory that could account for the complex developmental patterns of learning and memory, and contribute to a deeper understanding of the neural mechanisms of learning and memory. These results will also have significant potential implications in the treatment of developmental disorders related to learning and memory and age-related memory declines.
学习和记忆的一个关键特征是其随年龄发展的系统复杂变化。系统刻画学习和记忆的终身发展轨迹、并揭示其内在认知和神经机制对深入了解学习和记忆的本质规律具有重要意义。以申请人在前一自然科学基金中发展的神经激活模式再现假说为理论框架,本项目将1.使用统一的记忆能力测评工具和指标,全面准确地刻画从儿童到老年的学习和记忆能力的毕生发展曲线;2.结合超高场fMRI、MEG、EEG和无损脑刺激技术,机器学习、表征相似性分析和脑网络分析等方法,系统揭示个体颞枕感知觉系统、额顶注意控制系统、海马子系统及颞顶语义系统的结构和功能网络发展及其对神经激活再现和学习记忆行为发展变化的影响;3.开发适用于不同年龄的认知训练和无损脑刺激相结合的干预方案。项目将有助于发展人脑学习和记忆终生发展的整合理论模型,为学习和记忆这一重大基础前沿领域的理论发展做出突出贡献,同时在矫正学习困难和对抗记忆老化等问题上具有潜在应用价值。

结项摘要

本项目旨在从毕生发展的角度,对各年龄阶段的人群进行系统的学习能力测查,揭示人脑学习能力发展的规律和及其神经机制,并在此基础上发展和验证记忆提升与干预方案。项目取得如下重要进展:在能力测查上,我们(1)建立了一套适用于各年龄段的全面标准化记忆测试任务,覆盖短时记忆,工作记忆和长时记忆;(2)使用大样本横断研究刻画了不同记忆能力的发展规律。在神经机制上,我们结合高空间分辨率的fMRI以及高时间分辨率的EEG、iEEG等技术(1)揭示了感知觉系统的类别特异性与前额叶的重要作用,发现了老年人与年轻人的大尺度功能网络存在显著差异;(2)探索了注意控制系统影响学习与记忆的神经机制,揭示了人脑面对干扰时的灵活记忆编码;(3)考察了海马子区域中的信息表征机制,发现了不同子区域对精确时序记忆形成的多种机制;(4)探究了先前知识经验(图式)对错误记忆形成的影响以及该影响随年龄发展变化的特点,发现了老年人产生更多错误记忆的背后神经机制;(5)提出记忆的动态表征机制,从而解释人脑短期记忆编码、存储到长期记忆提取之间的表征转变。在干预提升上,我们(1)揭示认知训练和不同学习策略促进学习能力的认知和神经机制;(2)发展了促进认知训练迁移效果的有效方案,并在10余所中小学开展了学习能力训练的实验;(3)发展了基于无损交流脑刺激的序列记忆提升技术。在理论发展上,我们相继提出了人脑学习和记忆的“神经表征交互作用理论”以及“神经表征动态转化理论”,为揭示记忆的本质,发展有效学习方法和启发新一代智能学习算法提供了理论基础。.我们总共发表了22篇文章,包括21篇英文SCI论文和1篇中文文章。其中包括在Trends in Cognitive Sciences(1篇,IF:24.48),PNAS(2篇,IF:12.78),Science Advances(2篇,IF:14.14),Nature Communications(1篇,IF:14.92),Progress in Neurobiology(1篇,IF:10.89)等JCR 1区论文19篇。相关成果获得教育部自然科学一等奖。

项目成果

期刊论文数量(21)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
The regional homogeneity patterns of the dorsal medial prefrontal cortex predict individual differences in decision impulsivity
背内侧前额叶皮层的区域同质性模式预测决策冲动的个体差异
  • DOI:
    10.1016/j.neuroimage.2019.07.015
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    NeuroImage
  • 影响因子:
    5.7
  • 作者:
    Chenyu Lv;Qiang Wang;Chuansheng Chen;Jiang Qiu;Gui Xue;Qinghua He
  • 通讯作者:
    Qinghua He
From remembering to reconstruction: The transformative neural representation of episodic memory.
从记忆到重建:情景记忆的变革性神经表征。
  • DOI:
    10.1016/j.pneurobio.2022.102351
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Progress in Neurobiology
  • 影响因子:
    6.7
  • 作者:
    Gui Xue
  • 通讯作者:
    Gui Xue
Spaced learning enhances episodic memory by increasing neural pattern similarity across repetitions
间隔学习通过增加重复之间的神经模式相似性来增强情景记忆
  • DOI:
    10.1523/jneurosci.2741-18.2019
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    The Journal of Neuroscience
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Kanyin Feng;Xiao Zhao;Jing Liu;Ying Cai;Zhifang Ye;Chuansheng Chen;Gui Xue
  • 通讯作者:
    Gui Xue
Transformative neural representations support long-term episodic memory
变革性神经表征支持长期情景记忆
  • DOI:
    10.1126/sciadv.abg9715
  • 发表时间:
    2021-10-08
  • 期刊:
    Science Advances
  • 影响因子:
    13.6
  • 作者:
    Liu J;Zhang H;Yu T;Ren L;Ni D;Yang Q;Lu B;Zhang L;Axmacher N;Xue G
  • 通讯作者:
    Xue G
脑机接口的伦理问题及对策
  • DOI:
    10.3981/j.issn.1000-7857.2018.12.006
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    科技导报(北京)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李佩瑄;薛贵
  • 通讯作者:
    薛贵

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其他文献

记忆编码和提取中的神经激活模式再现
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    北京师范大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    肖筱茜;叶智方;郑丽;薛贵
  • 通讯作者:
    薛贵
遗传因素在风险决策加工中的作用
  • DOI:
    10.1093/bioinformatics/btr043
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    心理科学进展
  • 影响因子:
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  • 作者:
    何清华;薛贵;陈春辉;董奇;陈传升
  • 通讯作者:
    陈传升

其他文献

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薛贵的其他基金

记忆重构和图式形成的神经与计算机制
  • 批准号:
    32330039
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    216 万元
  • 项目类别:
    重点项目
熟能生巧:记忆练习效应的神经机制及应用
  • 批准号:
    31130025
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    280.0 万元
  • 项目类别:
    重点项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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