全 文 :第26卷 第12期
2014年12月
生命科学
Chinese Bulletin of Life Sciences
Vol. 26, No. 12
Dec., 2014
文章编号:1004-0374(2014)12-1248-07
DOI: 10.13376/j.cbls/2014180
收稿日期:2014-12-19
基金项目:国家重点基础研究发展计划 (2013CB-
835101);国家自然科学基金项目 (81271490, 30990262)
*通信作者:E-mail: lnlin@brain.ecnu.edu.cn
解码大脑的空间方位认知
马晓宇,林龙年*
(华东师范大学生命科学学院,脑功能基因组学教育部重点实验室,上海 200062)
摘 要:在过去的几十年间,与大脑空间方位认知功能相关的位置细胞、网格细胞、头朝向细胞和边界细
胞陆续被发现,它们共同构成了大脑内部的导航定位系统。OKeefe教授和Moser夫妇这三位科学家也正
是由于发现了位置细胞和网格细胞,而共同获得了 2014年的诺贝尔生理学或医学奖。
关键词:空间方位认知;海马;位置细胞;内嗅皮层;网格细胞
中图分类号:Q421 文献标志码:A
Decoding brain bases of spatial cognition
MA Xiao-Yu, LIN Long-Nian*
(Key Laboratory of Brain Functional Genomics (Ministry of Education), School of Life Sciences,
East China Normal University, Shanghai 200062,China)
Abstract: In the past several decades, various spatial cells, including place cells, grid cells, head direction cells, and
boundary cells have been discovered, constituting a positioning system in the brains that allows for spatial
recognition and navigation. Prof. John OKeefe, May-Britt Moser and Edvard I. Moser share the 2014 Nobel Prize
in Physiology or Medicine for their discoveries of place cells and grid cells.
Key words: spatial cognition; hippocampus; place cells; entorhinal cortex; grid cells
空间方位认知功能是指人和动物能够感知自身
在空间环境中的位置,正是基于大脑这一重要的认
知功能,我们才能在空间环境中随意地移动我们的
身体,从而完成各种行为任务来维系个体的生存。
大脑的这一空间方位认知功能到底是如何实现的?
长期以来,这个问题一直困扰着哲学家和科学家们。
早在 18世纪,德国哲学家伊曼努尔·康德 (Immanuel
Kant)就提出,人的空间概念是独立于经验的先天
知识,是意识中既有的原则,人们会通过这些原则
去感知世界。20世纪中叶,行为科学的出现使得这
类哲学的思辨可以通过实验的手段来加以验证。美
国心理学家爱德华 ·托尔曼 (Edward C.Tolman) [1]仔
细观察分析了在迷宫中取食的大鼠行为,提出在大
鼠大脑中可能存在关于迷宫环境的整体“认知地
图”,大鼠藉此进行导航并找到最佳获取食物的行
进路径。但托尔曼当时并不清楚哪些脑区参与了脑
内认知地图的构建,也不了解大脑内的神经元是如
何完成这些看似非常复杂的计算过程的。随着脑科
学研究的不断发展,新的研究技术也相继出现,我
们对大脑如何实现空间方位认知这一问题也有了越
来越详尽的了解。在过去的几十年间,大脑中一系
列与空间方位认知功能相关的脑区和功能神经元被
相继发现,这一系列功能神经元互相协同,共同构
成了大脑中的导航定位系统。
1 位置细胞
1971年,OKeefe和 Dostrovsky [2]首次报道了
他们在大鼠海马 CA1区记录到的一些神经元,其
活动具有空间位置选择性。他们把动物置于某一限
定大小的空间环境内,当动物经过该环境空间中的
某些特定区域时,这些神经元的放电频率会显著上
升,而在该特定区域以外的其他地方,这些神经元
∙ 解读诺贝尔奖 ∙
马晓宇,等:解码大脑的空间方位认知第12期 1249
则很少,甚至没有放电活动。根据这一特性,他们
把这类神经元命名为位置细胞 (place cells),其激
活所对应的特定空间区域称为位置细胞的位置野
(place fields) [3]。大多数情况下,海马位置细胞在一
个给定空间环境中只有一个位置野,但也有个别的
位置细胞有两个或多个位置野。实验观察到大多数
不同的位置细胞在同一空间环境中有着不同的位置
野,虽然有小部分位置细胞的位置野有重叠现象。
据此,OKeefe [4]认为每个海马位置细胞均可表征
动物所处环境的某一部分,众多海马位置细胞的协
同工作,就可在海马内形成一张表征周围空间环境
的大脑内部认知地图。
根据位置细胞具有簇状放电 (complex burst)的
特征性放电模式,可以推断它们是海马 CA1区的
锥体细胞 [4-5]。一系列实验研究的结果表明,位置
细胞的激活依赖于对身体内、外多种感觉信息的整
合 [6]。而且,位置细胞在海马 CA1区的解剖排列
位置与位置细胞的位置野之间没有必然联系,在海
马 CA1区解剖位置相近的位置细胞,其编码的位
置野有可能相距甚远 [7]。当动物所处的熟悉环
境发生改变时,位置细胞对应的原有位置野也会发
生变化,甚至消失,这一现象称为位置野的重构
(remapping)[6,8-9]。因此推测,当动物身处不同的环境,
在海马结构内就会相应形成不同的认知地图。数量
众多的海马位置细胞能够形成大量的不同组合方
式,由此表征出的脑内认知地图足以让动物应对日
常生活中的场景记忆。但有意思的是,当环境中缺
乏空间标识物 [10],甚至在黑暗无光的环境里 [8],大
鼠海马的一些位置细胞仍能形成位置野。这一现象
提示,位置细胞的形成并不是简单的依赖对视觉刺
激的反应,动物的空间方位认知过程是一个综合运
用身体各感官系统的过程,可能还利用了来自身体
内部的一些与自主运动相关的信息 [11]。
Lever等 [12]观察了位置细胞的形成过程,发现
动物在最初进入两个形状稍有不同的环境时,大部
分海马 CA1区位置细胞在两个环境中有着相似的
位置野。但随着实验的进行,动物对两个环境越来
越熟悉,位置细胞的位置野会逐渐变化,几天后会
对这两个环境产生不同的表征。这种变化发生后,
其稳定的位置野可以持续一个月之久。这提示我们
位置细胞可以存储对空间环境信息的长期记忆。由
于记忆与突触可塑性有关,因此刺激腹侧海马联合,
在海马诱导出突触长时程增强 (long-term potentiation,
LTP)可以改变海马神经元间的突触连接强度,因而
也会影响海马位置细胞已经形成的位置野 [13]。而在
LTP受损,学习记忆能力存在障碍的动物中,海马
位置细胞的空间选择性则会变差,位置野也表现出
不稳定性 [14-15]。
此外,研究还发现位置细胞的放电还具有时间
编码特性。Theta节律是一种频率为 4~12 Hz的脑
内场电位节律,在啮齿类动物海马结构的各个区域
均能观察到。Theta节律与动物的运动行为高度相
关,也出现在动物快波睡眠和警觉不动时 [16]。实验
观察到海马位置细胞的放电活动不仅与动物在环境
中所处的位置有关,也与海马脑区的 theta节律有关。
当大鼠沿线性轨道跑动经过某一位置细胞的位置野
时,位置细胞的放电与 theta节律的相位间有相位
进动现象 (phase precession),即位置细胞对 theta节
律的放电相位,随着动物在位置野内的前进而逐渐
提前 [17-18]。也就是说,位置细胞在位置野内的放电
具有节律性,且该节律的频率略快于同一脑区的场
电位 theta节律。这也提示位置细胞的放电活动具
有复杂的时间动态特性。位置细胞的 theta相位进
动现象,说明位置细胞可以通过放电频率和 theta
相位关系这两种方式来编码和携带相关信息。在编
码机制上,当动物穿越两个不完全重叠的位置野时,
表征两个位置野的位置细胞先后开始发放,当动物
进入后一个位置野时,先发放的位置细胞已经历了
更多次数的 theta相位进动,因而在每一个 theta周
期中,该细胞的放电都略提前与后一个位置细胞。
这样一来,在每一个 theta周期中都压缩了这两个
位置野的相关信息,使得这两个位置细胞间更容易
形成突触的长时程增强,相关位置信息从而得以被
保存和记忆 [19]。Harvey等 [20]将小鼠头部固定,用
虚拟现实技术使小鼠身处虚拟环境,同时运用膜片
钳技术记录位置细胞的膜电位。结果表明,在位置
野内,位置细胞膜电位的 theta节律略快于场电位
的 theta节律。位置细胞的放电与场电位 theta节律
相比有相位进动,但与自身膜电位的 theta节律相比,
并没有 theta进动现象。
除了在海马 CA1区,研究发现海马 CA3区的
锥体细胞和 DG区的颗粒细胞也能够编码位置信
息 [19,21]。在线性轨道环境中,CA3区记录到的有完
整位置野的位置细胞比例低于 CA1区,但 CA3区
位置细胞的位置野更紧凑、稳定 [22]。同时,CA1
区位置细胞对环境的微小改变更加敏感,这可能是
由于 CA1区的神经元可对内嗅皮层传来的当前信
息和 CA3网络中的已保存信息进行比较,从而探
生命科学 第26卷1250
测环境中的新异事物。而 CA3区的神经元只有在
当前信息与已往信息有较大差别时,它们才能被激
活 [23]。
目前,在鱼类、蝙蝠、猴子等动物的海马中也
相继观察到了位置细胞 [24–27]。不同于在其他动物上
记录到的二维平面的位置细胞,由于蝙蝠能够飞行,
因此在蝙蝠海马中得以观察到表征三维空间信息的
位置细胞 [28],而且蝙蝠海马位置细胞在位置野内的
放电不受 theta节律的调制。在因疾病而埋植电极
的人类个体中进行的记录表明,人类海马结构中也
有类似位置细胞的神经元 [29-30],提示人类大脑中也
存在类似的空间方位认知机制。
2 网格细胞
在位置细胞发现后的一段时间内,人们普遍认
为位置细胞的活动可能起源于海马结构内部,推测
海马 CA1区位置细胞的形成主要由于是接受了
CA3的信息输入。但 Brun等 [31]用鹅膏蕈氨酸损毁
大鼠双侧海马 CA3区后,发现 CA1区的位置细胞
仍能够形成紧凑、稳定的位置野。这一实验结果提
示,海马 CA1区位置细胞的激活可能需要海马结
构外的信息传入,即与来自内嗅皮层对海马 CA1
区的直接投射有关。早在 1992年,就有研究发现
在内侧内嗅皮层 (medial entorhinal cortex, MEC)也
存在对空间位置有反应的神经元,只是与海马 CA1
区的位置细胞相比,其放电水平较低,且位置野分
散而不集中 [32]。2004年,Moser小组对内侧内嗅皮
层的进一步实验观察表明,这一区域背侧的神经元
一般有多个位置野,且这些位置野均匀分散在动物
活动的二维平面内,而腹侧的神经元则只有很弱的
位置选择性 [33]。他们将动物放置于更大的空间环境
中,使得内嗅皮层神经元的空间放电模式得到了更
加清晰的呈现。结果发现,这些内嗅皮层神经元可
对环境中的多个特定空间位置发生规律性的重复放
电,若把每个相邻的放电位置野中心互相连接,就
构成了一系列相连的正三角形,这些正三角形就像
网格一样铺满整个环境空间的二维平面 [34]。由此,
他们将内嗅皮层的这类神经元命名为网格细胞 (grid
cells)。网格细胞的每个放电位置野对应于网格上的
每个节点,若以任一个位置野为中心,其周围位置
野的连线则构成一规整的六边形结构。
将熟悉环境中的标志物取走或是关闭环境中的
光源,网格细胞的放电模式并不会发生显著的变化,
这表明网格细胞不仅仅依赖于单一的视觉输入,本
体感觉的信息整合在其中起了较大的作用 [34-35]。网
格细胞为大脑提供了一个度量尺,当动物从一个位
置出发后,可以不断整合线性距离和空间角度,从
而定位自己的坐标,了解自己在环境中的位置。因
此,网格细胞可能是大脑路径整合 (path integration)
系统的重要组成部分,动物在环境空间中的导航很
可能是通过这种路径整合的方式进行的 [36-37]。
随着研究的进一步深入,发现网格细胞可通过
三个变量对空间环境进行表征:尺度、方向和相位。
尺度是指网格细胞相邻位置野间的距离,即六边形
网格的边长;方向是指六边形网格图案在环境空间
中的取向;相位是指六边形网格的中心点在环境空
间中的位置 [38-39]。解剖位置邻近的网格细胞往往尺
度、方向相同,但相位不同。沿着内嗅皮层背侧至
腹侧的解剖方向,网格细胞的尺度逐渐变大,方向
也发生变化 [34,40-41]。这些变量协同工作,用以定义
动物当前所处的位置,并将环境中的其他位置与动
物的当前位置联系起来。
那么,内嗅皮层的网格细胞与海马位置细胞之
间又有着怎样的关系?有一种观点认为,网格细胞
的信息输入可通过线性叠加的方式激活海马 CA1
区的位置细胞。在某个环境中,几个尺度、方向、
相位不同的网格细胞位置野偶尔会重叠,如果海马
某一位置细胞同时接受这几个网格细胞的投射,那
么这个位置细胞就倾向于在重叠位置处产生位置
野。如此时动物进入另一个新环境,这几个网格细
胞的位置野会发生重构,就可能不再有原有的重叠
位置野,或者是形成新的重叠位置野,因此导致海
马位置细胞的位置野也会发生相应的重构 [35,42-44]。
有不少证据支持这一理论,例如位置细胞主要存在
于内侧内嗅皮层的Ⅱ层 [45],而这个区域在解剖结构
上正是投射至海马 CA1区的 [46];沿着内嗅皮层背
侧至腹侧的方向,网格细胞的尺度逐渐变大,而沿
海马背侧至腹侧方向,位置细胞的位置野也逐渐变
大 [40],且在解剖结构上,也正是内嗅皮层背侧投射
至海马背侧,内嗅皮层腹侧投射至海马腹侧;损毁
内嗅皮层后 , 海马细胞的放电不再具有空间位置选
择性 [47]。
然而,也有另外一些实验证据对这一理论提出
了质疑。比如,实验损毁中隔后,海马的 theta节
律会消失,内嗅皮层网格细胞的网格放电模式也会
消失,但海马 CA1区位置细胞的放电却仍然具有
很好的空间位置选择性 [48],这说明海马位置细胞的
放电特性并不完全依赖于内嗅皮层网格细胞的规则
马晓宇,等:解码大脑的空间方位认知第12期 1251
性放电。而损毁海马后,内嗅皮层的网格细胞反而
不再有规则的网格放电模式 [49]。另外,在发育过程
中,早在网格细胞形成规则的位置野之前,位置细
胞的位置野就已稳定存在了 [50-51]。这些证据都提示
我们,关于海马位置细胞的形成尚存在着更复杂的
神经机制。
3 头朝向细胞和边界细胞
1984年,Ranck报道了在大鼠背侧前下托记录
到另一类与空间方位认知相关的神经元,他们称之
为头朝向细胞 (head direction cells)。头朝向细胞是
一类在动物头部朝向特定方向时,放电频率会特异
升高的神经元,它们的放电活动只与动物的头朝向
方向有关,而与动物在环境中所处的位置没有关
系 [52-53]。之后的研究表明,在内嗅皮层、丘脑前背
侧核、压后皮层等脑区都存在头朝向细胞 [45,54]。编
码各个方向的头朝向细胞在同一只动物中均能观察
到,也就是说,不论动物的头部在空间中的朝向如
何,都有一部分头朝向细胞在活跃放电。将环境空
间中的视觉标志物旋转,可以引起头朝向细胞的方
向偏好性发生相同的旋转。而且,这种能引起头朝
向细胞变化的环境改变也可以同时导致海马位置细
胞位置野的相应旋转 (图 1)。并且,在损毁丘脑前
背侧核或后下托等含有头朝向细胞的脑区后,这种
环境变化就不再能改变海马位置细胞的位置野 [57]。
这些证据表明,海马位置细胞能接受和整合来自头
朝向细胞的信息输入。
1996年,OKeefe和 Burgess [58]在大小不同的
方形或长方形环境中,记录大鼠海马位置细胞的活
动。他们发现在不同的环境中,位置细胞的位置野
总在“对应”的空间位置形成,即位置野与环境边
界的相对位置都差不多,好像与环境边界的距离大
小能够调节海马位置细胞的放电模式。为了解释这
个现象,他们通过理论计算模型,预测在大脑内可
能还存在一类边界细胞 (boundary cells)[59-60]。随后,
研究者们在下托、内嗅皮层、前下托、旁下托等脑
区相继发现了边界细胞 [61–65]。
边界细胞的放电特点是:当动物位于封闭环境
某个方向的边界旁,也就是墙壁旁边时,这类细胞
的放电频率增加。如此时移除该墙壁,则边界细胞
的位置野会消失 [64]。如在熟悉环境中加入新的墙壁,
边界细胞会在新墙壁边产生新的位置野 [61-62,56]。研
究推测,边界细胞可以让动物感知环境空间的尽头
在哪里,动物在环境空间中与环境边界的相对位置
又是怎样的。
在发育过程中,头朝向细胞和边界细胞都出现
很早,只要幼年大鼠能够探索周围环境,就能够在
相应脑区记录到头朝向细胞和边界细胞 [56]。推测有
可能是来自这两种细胞的方位信息,使得幼年大鼠
的海马位置细胞产生了空间选择性放电。在 2013
年的一篇论文中,Moser夫妇用光遗传学的实验手
段,证明了内嗅皮层的网格细胞、头朝向细胞和边
界细胞均投射至海马,也就是说,这三种神经元都
可以将自身携带的信息传递给海马的位置细胞 [66]。
网格细胞的形成主要依赖于自身运动相关的信息,
头朝向细胞和边界细胞的形成则依赖外界环境的信
图示脑内与空间方位认知功能相关的四类神经元,以及它
们在空间环境变化时的反应。将空间环境中的视觉标志物
旋转一定的度角(红色圆弧线),位置细胞、网格细胞的位
置野,以及头朝向细胞的偏好方向也会随之旋转相同的度
角[55]。在方形的环境中添加一堵墙(下中图),边界细胞会在
这堵墙旁边形成新的位置野[56]。图中数字表示该神经元的最
高放电频率。色彩条:红色表示神经元放电频率高。
图1 脑内与空间方位认知功能相关的四类神经元
生命科学 第26卷1252
息输入,因此,接受这三种神经元信息的海马位置
细胞就同时具备了整合内源性和外源性两类空间方
位相关信息的能力。
在过去的几十年间,位置细胞、网格细胞、头
朝向细胞和边界细胞陆续被发现,它们共同构成了
大脑的导航定位系统。OKeefe教授和Moser夫妇
这三位科学家也正是由于发现了位置细胞和网格细
胞,而共同获得了2014年的诺贝尔生理学或医学奖。
我在哪里?我将去哪里?我要如何去?在我们的日
常生活中,大脑可以迅速地解答这些问题,且在不
知不觉间就可以快速完成。但想要完全理解大脑的
空间方位认知过程,了解位置细胞、网格细胞、头
朝向细胞和边界细胞这些神经元是如何形成各自特
殊的放电模式的,它们之间又是如何相互协调,共
同完成空间方位认知功能的,我们还需探索。
[参 考 文 献]
[1] Tolman EC. Cognitive maps in rats and men. Psychol Rev,
1948, 55(4): 189-208
[2] O’Keefe J, Dostrovsky J. The hippocampus as a spatial
map. Preliminary evidence from unit activity in the freely-
moving rat. Brain Res, 1971, 34(1): 171-5
[3] O’Keefe J. A review of the hippocampal place cells. Prog
Neurobiol, 1979, 13(4): 419-39
[4] O’Keefe J. Place units in the hippocampus of the freely
moving rat. Exp Neurol, 1976, 51(1): 78-109
[5] Feder R, Ranck JB. Studies on single neurons in dorsal
hippocampal formation and septum in unrestrained rats.
II. Hippocampal slow waves and theta cell firing during
bar pressing and other behaviors. Exp Neurol, 1973,
41(2): 532-55
[6] O’Keefe J, Conway DH. Hippocampal place units in the
freely moving rat: why they fire where they fire. Exp Brain
Res, 1978, 31(4): 573-90
[7] O’Keefe J, Burgess N, Donnett JG, et al. Place cells,
navigational accuracy, and the human hippocampus.
Philos Trans R Soc Lond B: Biol Sci, 1998, 353(1373):
1333-40
[8] Quirk GJ, Muller RU, Kubie JL. The firing of hippocampal
place cells in the dark depends on the rat’s recent
experience. J Neurosci, 1990, 10(6): 2008-17
[9] Hayman RMA, Chakraborty S, Anderson MI, et al.
Context-specific acquisition of location discrimination by
hippocampal place cells. Eur J Neurosci, 2003, 18(10):
2825-34
[10] Muller RU, Kubie JL. The effects of changes in the
environment on the spatial firing of hippocampal complex-
spike cells. J Neurosci, 1987, 7(7): 1951-68
[11] Redish AD, Touretzky DS. Cognitive maps beyond the
hippocampus. Hippocampus, 1997, 7(1): 15-35
[12] Lever C, Wills T, Cacucci F, et al. Long-term plasticity in
hippocampal place-cell representation of environmental
geometry. Nature, 2002, 416(6876): 90-4
[13] Dragoi G, Harris KD, Buzsáki G. Place representation
within hippocampal networks is modified by long-term
potentiation. Neuron, 2003, 39(5): 843-53
[14] Cho YH, Giese KP, Tanila H, et al. Abnormal hippocampal
spatial representations in alphaCaMKIIT286A and
CREBalphaDelta-mice. Science, 1998, 279(5352): 867-9
[15] Renaudineau S, Poucet B, Laroche S, et al. Impaired long-
term stability of CA1 place cell representation in mice
lacking the transcription factor zif268/egr1. Proc Natl
Acad Sci USA, 2009, 106(28): 11771-5
[16] Buzsáki G. Theta oscillations in the hippocampus. Neuron,
2002, 33(3): 325-40
[17] Huxter J, Burgess N, O’Keefe J. Independent rate and
temporal coding in hippocampal pyramidal cells. Nature,
2003, 425(6960): 828-32
[18] O’Keefe J, Recce ML. Phase relationship between
hippocampal place units and the EEG theta rhythm.
Hippocampus, 1993, 3(3): 317-30
[19] Dragoi G, Buzsáki G. Temporal encoding of place
sequences by hippocampal cell assemblies. Neuron, 2006,
50(1): 145-57
[20] Harvey CD, Collman F, Dombeck DA, et al. Intracellular
dynamics of hippocampal place cells during virtual
navigation. Nature, 2009, 461(7266): 941-6
[21] Rose G, Diamond D, Lynch GS. Dentate granule cells in
the rat hippocampal formation have the behavioral
characteristics of theta neurons. Brain Res, 1983, 266(1):
29-37
[22] Mizuseki K, Royer S, Diba K, et al. Activity dynamics
and behavioral correlates of CA3 and CA1 hippocampal
pyramidal neurons. Hippocampus, 2012, 22(8): 1659-80
[23] Lee I, Yoganarasimha D, Rao G, et al. Comparison of
population coherence of place cells in hippocampal
subfields CA1 and CA3. Nature, 2004, 430(6998): 456-9
[24] Canfield JG, Mizumori SJY. Methods for chronic neural
recording in the telencephalon of freely behaving fish. J
Neurosci Methods, 2004, 133(1-2): 127-34
[25] Hori E, Nishio Y, Kazui K, et al. Place-related neural
responses in the monkey hippocampal formation in a
virtual space. Hippocampus, 2005, 15(8): 991-6
[26] Matsumura N, Nishijo H, Tamura R, et al. Spatial- and
task-dependent neuronal responses during real and virtual
translocation in the monkey hippocampal formation. J
Neurosci, 1999, 19(6): 2381-93
[27] Ulanovsky N, Moss CF. Hippocampal cellular and
network activity in freely moving echolocating bats. Nat
Neurosci, 2007, 10(2): 224-33
[28] Yartsev MM, Ulanovsky N. Representation of three-
dimensional space in the hippocampus of flying bats.
马晓宇,等:解码大脑的空间方位认知第12期 1253
Science, 2013, 340(6130): 367-72
[29] Ekstrom AD, Kahana MJ, Caplan JB, et al. Cellular
networks underlying human spatial navigation. Nature,
2003, 425(6954): 184-8
[30] Miller JF, Neufang M, Solway A, et al. Neural activity in
human hippocampal formation reveals the spatial context
of retrieved memories. Science, 2013, 342(6162): 1111-4
[31] Brun VH, Otnass MK, Molden S, et al. Place cells and
place recognition maintained by direct entorhinal-
hippocampal circuitry. Science, 2002, 296(5576): 2243-6
[32] Quirk GJ, Muller RU, Kubie JL, et al. The positional
firing properties of medial entorhinal neurons: description
and comparison with hippocampal place cells. J Neurosci,
1992, 12(5): 1945-63
[33] Fyhn M, Molden S, Witter MP, et al. Spatial representation
in the entorhinal cortex. Science, 2004, 305(5688): 1258-
64
[34] Hafting T, Fyhn M, Molden S, et al. Microstructure of a
spatial map in the entorhinal cortex. Nature, 2005,
436(7052): 801-6
[35] McNaughton BL, Battaglia FP, Jensen O, et al. Path
integration and the neural basis of the “cognitive map”.
Nat Rev Neurosci, 2006, 7(8): 663-78
[36] Moser EI, Kropff E, Moser M-B. Place cells, grid cells,
and the brain’s spatial representation system. Annu Rev
Neurosci, 2008: 69-89
[37] Moser EI, Moser M-B. Grid cells and neural coding in
high-end cortices. Neuron, 2013, 80(3): 765-74
[38] Moser EI, Roudi Y, Witter MP, et al. Grid cells and
cortical representation. Nat Rev Neurosci, 2014, 15(7):
466-81
[39] Hartley T, Lever C, Burgess N, et al. Space in the brain:
how the hippocampal formation supports spatial cognition
philos Trans R soc Lond B: Biol Sci, 2014, 369(1635):
20120510
[40] Brun VH, Solstad T, Kjelstrup KB, et al. Progressive
increase in grid scale from dorsal to ventral medial
entorhinal cortex. Hippocampus, 2008, 18(12): 1200-12
[41] Stensola H, Stensola T, Solstad T, et al. The entorhinal
grid map is discretized. Nature, 2012, 492(7427): 72-8
[42] Buzsáki G, Moser EI. Memory, navigation and theta
rhythm in the hippocampal-entorhinal system. Nat
Neurosci, 2013, 16(2): 130-8
[43] Rolls ET, Stringer SM, Elliot T. Entorhinal cortex grid
cells can map to hippocampal place cells by competitive
learning. Network, 2006, 17(4): 447-65
[44] Solstad T, Moser EI, Einevoll GT. From grid cells to place
cells: a mathematical model. Hippocampus, 2006, 16(12):
1026-31
[45] Sargolini F, Fyhn M, Hafting T, et al. Conjunctive
representation of position, direction, and velocity in
entorhinal cortex. Science, 2006, 312(5774): 758-62
[46] Zhang S-J, Ye J, Couey JJ, et al. Functional connectivity
of the entorhinal-hippocampal space circuit. Philos Trans
R Soc Lond B: Biol Sci, 2014, 369(1635): 20120516
[47] Miller VM, Best PJ. Spatial correlates of hippocampal unit
activity are altered by lesions of the fornix and endorhinal
cortex. Brain Res, 1980, 194(2): 311-23
[48] Koenig J, Linder AN, Leutgeb JK, et al. The spatial
periodicity of grid cells is not sustained during reduced
theta oscillations. Science, 2011, 332(6029): 592-5
[49] Bonnevie T, Dunn B, Fyhn M, et al. Grid cells require
excitatory drive from the hippocampus. Nat Neurosci,
2013, 16(3): 309-17
[50] Wills TJ, Cacucci F, Burgess N, et al. Development of the
hippocampal cognitive map in preweanling rats. Science,
2010, 328(5985): 1573-6
[51] Langston RF, Ainge JA, Couey JJ, et al. Development of
the spatial representation system in the rat. Science, 2010,
328(5985): 1576-80
[52] Taube JS, Muller RU, Ranck JB. Head-direction cells
recorded from the postsubiculum in freely moving rats. II.
Effects of environmental manipulations. J Neurosci, 1990,
10(2): 436-47
[53] Taube JS, Muller RU, Ranck JB. Head-direction cells
recorded from the postsubiculum in freely moving rats. I.
Description and quantitative analysis. J Neurosci, 1990,
10(2): 420-35
[54] Taube JS. The head direction signal: origins and sensory-
motor integration. Annu Rev Neurosci, 2007, 30: 181-207
[55] Yoder RM, Clark BJ, Taube JS. Origins of landmark
encoding in the brain. Trends Neurosci, 2011, 34(11): 561-
71
[56] Bjerknes TL, Moser EI, Moser M-B. Representation of
geometric borders in the developing rat. Neuron, 2014,
82(1): 71-8
[57] Calton JL, Stackman RW, Goodridge JP, et al. Hippocampal
place cell instability after lesions of the head direction cell
network. J Neurosci, 2003, 23(30): 9719-31
[58] O’Keefe J, Burgess N. Geometric determinants of the
place fields of hippocampal neurons. Nature, 1996,
381(6581): 425-8
[59] Burgess N, Jackson A, Hartley T, et al. Predictions derived
from modelling the hippocampal role in navigation. Biol
Cybern, 2000, 83(3): 301-12
[60] Hartley T, Burgess N, Lever C, et al. Modeling place fields
in terms of the cortical inputs to the hippocampus.
Hippocampus, 2000, 10(4): 369-79
[61] Barry C, Lever C, Hayman R, et al. The boundary vector
cell model of place cell firing and spatial memory. Rev
Neurosci, 2006, 17(1-2): 71-97
[62] Lever C, Burton S, Jeewajee A, et al. Boundary vector
cells in the subiculum of the hippocampal formation. J
Neurosci, 2009, 29(31): 9771-7
[63] Solstad T, Boccara CN, Kropff E, et al. Representation of
geometric borders in the entorhinal cortex. Science, 2008,
生命科学 第26卷1254
322(5909): 1865-8
[64] Savelli F, Yoganarasimha D, Knierim JJ. Influence of
boundary removal on the spatial representations of the
medial entorhinal cortex. Hippocampus, 2008, 18(12):
1270-82
[65] Boccara CN, Sargolini F, Thoresen VH, et al. Grid cells in
pre-and parasubiculum. Nat Neurosci, 2010, 13(8): 987-
94
[66] Zhang S-J, Ye J, Miao C, et al. Optogenetic dissection of
entorhinal-hippocampal functional connectivity. Science,
2013, 340(6128): 1232627