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作者须知-如何写稿  
 

如何让你的文章更易被检索


 

1.      文题:要吸引读者有阅读的想法。
(1)             能够清晰明确的表达出文章所讨论的重点或发现。
(2)             尽量包含检索文章时常用的关键词,不用缩略语和太狭义的专业用语。
(3)             有研究表明,采用疑问句式的下载量和被引量要明显高于陈述语气的标题。
2.      摘要:要让读者知道文章的特点。
(1)             背景中陈述前人相关研究时,不要忽略表达这些研究或多或少都有些领域或研究方法没有涉及到某些方面,紧接着明确指出本文所研究方向或内容的重要意义。
(2)             目的可表达作者研究的特别重点是什么,不要过多赘述实质研究。
(3)             在材料方法中,应重点讲清楚有意义的研究方法和得出了怎样的数据。
(4)           结论处应表达作者根据此种研究方式确实得出了一定的结论,并且此种结论是不同于以往文章发表过的内容。
3.      引言:更要吸引读者阅读全文的兴趣
(1)             意义:为什么此篇文章值得读者花费时间阅读。
(2)             方法:实验使用了何种技术与方法的概括性简介。
(3)             数据:提炼出实验得到了什么有趣的数据。
(4)             信息:实验希望解决怎样的问题,验证何种假设或希望得出何种结论。
4.      介绍来自《神经元》的1篇引言范例。
 
人类和猴的下颞叶皮质的匹配分类对象表征
 
人类和猴看待这个世界是相似的吗?猴是和人类一样区分对象吗?每个物种的主要区分事物的皮质代表区是什么?从进化的观点看人类和猴的大脑的比较是非常重要的。本文尤其关注了高级视物代表区,因为它是连接感觉和认知的通路,在每个物种都被广泛深入的研究。而且猴子的大脑为研究了解灵长类动物尤其是人脑功能提供了主要的模型系统。了解物种间的关系也因此成为普遍意义上的核心挑战,不仅在比较神经科学也同样在系统神经科学领域。
 
功能性核磁共振成像技术使得人类和猴子的大脑的比较取得了巨大的进步。先前的研究应用传统活性图形对物种及其脑皮质结构进行分析来界定物种间的空间关联映像。在视觉系统,这种方法可以揭示粗略的早期视觉区域的同源性及下颞叶皮质区对视物的敏感性[1-4]
这些研究应用了经典的激活地图观察在同一类别给予不同的特殊刺激导致活动方式的改变进行均衡评估。而且,为了提高统计学的意义体现个体和种群的关联,对数据进行了空间平滑的处理。因此,这种传统的方法揭示的是在接受特殊类刺激过程中的区域,而不能揭示这些区域是如何代表特殊刺激的。为了解决以上提出的问题,我们需要先知道这些真实世界中的对象图像是如何在每个区域以细微的活动方式变化体现出来的,还有不同物种间的代表区是如何被关联的。这里,我们的出发点是研究人类和猴对同样的92个物体图像刺激引起的下颞叶皮质的反应方式。
 
研究物种间下颞叶皮质图像相关性的一种方法是应用空间符合图像比较人和猴的下颞叶皮质的活动方式。但是,这种方法在空间细节的一些水平上会失败,即便是在同一物种。因为每个个体的大脑在先天和后天发育过程中都有其唯一性。一种精确到神经元-神经元的功能对应是不存在的。即便是一个非常细微的图像在每个个体都是不同的,就像我们的指纹,其代表区域可能是同源的,就像手指在这两个物种中具有一样的功能。比如,某一区域可能具有代表一种对象信息的特殊种类的功能。本研究中,关联物种是非常复杂的因为我们应用单细胞记录的方法观察猴的活动,而应用功能核磁共振成像的方法研究人的反应。基于这些原因,我们不能确定人和猴的下颞叶皮质的空间符合图形。但我们比较了一个个体对一种刺激的反应方式和对另一种刺激的反应方式,目的是获得每个物种的一个图像相异矩阵(RDM)。RDM会显示对刺激各区域表现的强弱反应,可以给人一个直观的对代表的信息内容的总体感觉。由于RDM是有刺激生成的横向和纵向的矩阵,因此可以直接的对不同物种进行比较。
 
我们的方法主要有以下几种特征:①记录了两种物种的下颞叶皮质图像对同一现实世界物体图像的反应活动(猴用电极记录,人用高分辨率的功能性核磁共振)。②刺激是随机的(实验设计,分组分析)。③每个刺激都是独立的,对反应方式的评估没有进行空间平滑处理及平均[5-6]。④分析的目标是分布式的反应方式信息[7-8]。⑤为了比较不同物种的下颞叶皮质图像及计算机模型,我们应用了RDM[9]方法,在RDM中比较是可视的,也可以进行量化比较。
 
人和猴对同一刺激反应的图像的比较前人没有做过,而我们的研究是基于数学心理学[10]的相似性分析。Edelman[11]在1998年提出了这方面的介绍,首创了应用功能性核磁共振成像技术[12]对反应方式进行相似性分析。还有人用多维扫描技术[13-15]进行相似性分析。还有一些研究对脑的活动方式及计算机模型进行了相似性分析[16-20]
 
除了对物种进行比较,我们的研究还让我们确切地解决了问题。下颞叶皮质被认为包含了大量的代表自然物体图像的特征编码[21-25]。下颞叶皮质仅代表物体的表面形象吗?还是独立于视觉表象对物体进行分类?
 
是否下颞叶皮质是对对象类别进行区分的最佳区域还没解决。人类的神经影像对预定常规对象的分类有平均分类的反应[26-32]。这种观点要有特殊分类结构的假说作支撑,所以不能解决图像是固有的,确实存在的。对猴的研究表明下颞叶皮质和分类是相关的[33-40]。然而更确切的反应已经在其他区域被发现[41-42],表明下颞叶皮质在分类中起次要作用[43]。对先前的对下颞叶皮质确切研究的证据做一个简单的概括放在补充数据中。
 
Kiani等在2007年[44]通过调查猴下颞叶皮质对1000多个现实世界中的对象图像刺激引起的反应方式,来解决是否下颞叶皮质是固有的。现今的研究应用相同的猴的数据和刺激的子集来比较不同的物种。对猴子数据的收集分析揭示了一个固有的猴下颞叶皮质图像对自然分类的细微等级。人类的下颞叶皮质会有相似的结构吗?我们的观点让我们确切地解决问题而不存在预先分类的偏倚。不依赖结果,我们的研究为现有的理论提供了关键的证据。下颞叶皮质的固有分类结构问题在对有关物种进行比较时尤为引起人们的兴趣,因为这种普遍的绝对区分可能会在不同物种中有所不同。
 
我们的目的是为了调查人类和猴的下颞叶皮质代表相同物体的信息到一个什么程度。尤其想知道以下问题:①人的下颞叶皮质对对象分类的反应方式和猴的下颞叶皮质反应一样吗[45]?如果是,那么确切的结构是什么?物种间都适用吗?②内部分类规范信息在下颞叶皮质吗?如果在,这种不间断的信息在物种间都一致吗?③对象信息是如何在早期是皮质和下颞叶皮质转换的?④哪一种计算机模型可以说明下颞叶皮质图像?
 
(资料来自:Kriegeskorte N, Mur M, Ruff DA, Kiani R, Bodurka J, Esteky H, Tanaka K, Bandettini PA. Matching Categorical Object Representations in Inferior Temporal Cortex of Man and Monkey. Neuron. 2008 Dec 26;60(6):1126-41. DOI 10.1016/j.neuron.2008.10.043)
 
Matching categorical object representations in inferior temporal cortex of man and monkey.
Kriegeskorte N, Mur M, Ruff DA, Kiani R, Bodurka J, Esteky H, Tanaka K, Bandettini PA.
Source
Section on Functional Imaging Methods, Laboratory of Brain and Cognition, National Institute of Mental Health, NIH, Bethesda, MD 20892-1148, USA. kriegeskorten@mail.nih.gov
 
Abstract
Inferior temporal (IT) object representations have been intensively studied in monkeys and humans, but representations of the same particular objects have never been compared between the species. Moreover, IT's role in categorization is not well understood. Here, we presented monkeys and humans with the same images of real-world objects and measured the IT response pattern elicited by each image. In order to relate the representations between the species and to computational models, we compare response-pattern dissimilarity matrices. IT response patterns form category clusters, which match between man and monkey. The clusters correspond to animate and inanimate objects; within the animate objects, faces and bodies form subclusters. Within each category, IT distinguishes individual exemplars, and the within-category exemplar similarities also match between the species. Our findings suggest that primate IT across species may host a common code, which combines a categorical and a continuous representation of objects.
 
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