Двойная диссоциация между сбережениями и долговременной памятью в двигательном обучении. Часть 2.

Временно стойкая адаптация стирается медленнее, чем общая адаптация.

Данные длительного 800-периода пробного вымывания позволили нам тщательно изучить временной ход отучения как для общей адаптации, так и для ее временного компонента.

Забывание и память тесно связаны: мы должны что-то забыть, чтобы запомнить что-то новое. Это связано с тем, что наш мозг постоянно хранит информацию, и если вся информация сохраняется, наш мозг может быстро переполниться и повлиять на нашу память и когнитивные способности.

Однако мы также должны признать, что чрезмерное забывание может также навредить нашей жизни. Память является неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Это влияет на то, как мы учимся, работаем и решаем проблемы. Плохая привычка забывчивости может привести к ряду проблем, включая забывание встреч, пропуск рабочих задач и забывание важной информации или событий.

К счастью, есть несколько эффективных способов улучшить память и уменьшить забывчивость. Эти методы включают в себя:

1. По мере усвоения новой информации перечитывайте, перефразируйте или записывайте ее.

2. Используйте методы запоминания, такие как «дворцы памяти», которые помогут вам устанавливать связи и лучше запоминать новую информацию.

3. Игры и занятия для тренировки памяти, мышления и концентрации, такие как математические игры, словесные головоломки, головоломки и т. д.

4. Поддержание здорового образа жизни, такого как полноценный сон, физические упражнения и сбалансированное питание, может улучшить работу мозга и здоровье.

Короче говоря, связь между забыванием и памятью тесная, и нам необходимо поддерживать сбалансированные и здоровые привычки забывания, чтобы улучшить нашу память и когнитивные способности. Применяя эффективные техники и методы, мы можем освоить новую информацию и добиться большего в своей жизни. Видно, что нам необходимо улучшить память, а Cistanche Deserticola может значительно улучшить память, поскольку Cistanche Deserticola также может регулировать баланс нейротрансмиттеров, например, повышая уровень ацетилхолина и факторов роста. Эти вещества очень важны для памяти и обучения. Кроме того, мясо также может улучшить кровоток и способствовать доставке кислорода, что может гарантировать, что мозг получает достаточное количество питательных веществ и энергии, тем самым повышая жизнеспособность и выносливость мозга.

Нажмите, чтобы узнать, как улучшить работу мозга

Анализ кривых вымывания показал, что общая адаптация демонстрирует быстрое разучение; однако стойкая адаптация (кружки на рис. 2А) разучилась гораздо медленнее. Мы обнаружили, что в испытаниях 16–25, обозначенных на рис. 2А как «раннее вымывание», общая адаптация уже упала ниже 10% от асимптотического уровня адаптации до вымывания, тогда как около 40% постоянного обучения до вымывания осталось. В испытаниях с 51 по 150, обозначенных как «промежуточная адаптация», общая адаптация упала ниже 3%, тогда как около 20% стойкой адаптации сохранилось (рис. 2А, см. вставку).

Соответственно, мы обнаружили, что сохранение постоянного обучения значительно выше, чем общее обучение как в ранние периоды вымывания (t(23)=4.8,p=6.9 × 10-5, так и в периоды среднего вымывания ( t(39)=8.5, p=1.9 × 10−10).

Чтобы количественно оценить скорость отучения во время вымывания как для общей, так и для постоянной адаптации, мы подгоняем отдельные функции экспоненциального затухания к данным вымывания (см. «Материалы и методы»).

Это показало, что константы времени отучения в {{0}} раза медленнее для временной стойкой адаптации, чем для общей адаптации (медиана постоянной времени, оцененная с использованием бутстрапа: 106,0 испытаний, межквартильный размах (IQR) [от 92,6 до 121,9] против 17,4). испытания, IQR [15,1–20,1], p < 10-4, рис. 2A), что соответствует более высокому удержанию, которое мы наблюдали в данных раннего и среднего отмывания.

В качестве второстепенного момента мы также заметили, что кривые отучения для устойчивой во времени адаптации демонстрируют несколько большее удержание во время раннего и среднего отмывания в эксперименте 1 по сравнению с экспериментом 2 (рис. 2А).

Это может отражать разницу в объеме обучения между двумя условиями, поскольку этому периоду вымывания в Эксперименте 1 предшествовали 2 тренировочных блока (всего 160 испытаний), тогда как в Эксперименте 2 этому периоду вымывания предшествовал только один тренировочный блок (80 испытаний), поскольку к условию балансировки (см. рис. 1). Подводя итог, мы обнаружили, что устойчивая во времени адаптация разучивается значительно медленнее, чем общая адаптация.

Остаточная адаптация до начала переобучения

Одним из последствий более медленного отучения стойкой адаптации по сравнению с общей адаптацией является то, что, хотя отмена общей адаптации может показаться полной после короткого периода от 40 до 100 попыток перенаправления [15,16,18,24], тем не менее, значительная во времени устойчивая адаптация может оказаться полной. оставаться.

Это говорит о том, что для изучения экономии, независимо от эффекта остаточной, устойчивой во времени адаптации, могут потребоваться более длительные периоды вымывания, и что измерение этой остаточной адаптации перед повторным обучением может способствовать лучшему пониманию поведения при переобучении.

Когда мы измерили остаточную общую и постоянную адаптацию до начала переобучения, мы обнаружили значительные уровни как общей, так и временной постоянной адаптации для 40-пробного вымывания, но никаких значительных остаточных значений предыдущей адаптации после800-пробного вымывания период.

В частности, мы обнаружили небольшие, но значимые остатки общей адаптации в конце периодов пробного вымывания {{0}}, около 5% от уровней до вымывания (1,34 ± 0,37˚, t(39) {{8 }}.6, p=0.00087 для экспериментов 1 и 2 вместе взятых, с положительными значениями, указывающими на адаптацию в направлении ранее наложенного VMR, рис. 2B).

Обратите внимание, что эти остатки были связаны с предыдущей адаптацией, а не с отклонением направления движения, поскольку эксперименты 1 и 2 были сбалансированными: 10 участников тренировались по часовой стрелке, а 10 - с VMR против часовой стрелки для каждого эксперимента. Остаточные значения были еще больше для временной адаптации, что соответствует существенно более медленному отучению временной адаптации по сравнению с общей адаптацией, которую мы наблюдали.

В частности, мы обнаружили, что остаточная стойкая адаптация до окончания пробного отмывания {{0}} составляла около 25% от стойкой адаптации до отмывания (4,91 ± 0,49˚ для экспериментов 1 и 2). в совокупности, t(39) {{10}}.0, p=2.7 × 10−12). Напротив, 800-период пробного вымывания был достаточным, чтобы вернуть как общую адаптацию, так и временную адаптацию обратно к исходному уровню, с измеренными остатками в среднем от 0% до 2% от уровней до вымывания.

Эти остатки не всегда были в направлении адаптации перед отмыванием и не были статистически значимыми. Общая адаптация в конце 800-пробного отмывания составила -0.00 ± {{ 4}}.18˚ (t(39)=−0.01,p {{10}}.9955), тогда как временная адаптация составлял 0,13 ± 0,32˚ (t(39)=0.44,p=0.6772), как показано на рис. 2B.

Эти результаты показывают, что для устранения остаточной, устойчивой во времени адаптации необходим длительный период вымывания. Поскольку периоды вымывания в предыдущих экспериментальных работах по экономии[15,16,18,24,64] обычно намного короче, чем 800-период пробного вымывания, который мы исследовали, экономия, наблюдаемая в этих исследованиях, вероятно, по крайней мере частично, обусловлено взаимодействием между различными компонентами адаптации, которые не были полностью смыты до переобучения – кажущейся экономией – как предположили Смит и его коллеги [10].

Чтобы изучить более быстрое переобучение, не загрязненное такими взаимодействиями, то есть изучить истинную экономию, в идеале следует исключить остаточные уровни общей, устойчивой во времени и изменчивой во времени адаптации или, по крайней мере, принять эти остаточные уровни во внимание.

Экономия присутствует даже тогда, когда предыдущая адаптация полностью смыта

Чтобы изучить экономию при общей и временной адаптации, мы сравнили кривые обучения для переобучения и начального обучения, показанные на рисунках 3A и 3B (серый: начальное обучение; зеленый: переобучение после 40 попыток отмывания; синий: переобучение после 800 попыток отмывания).

Мы обнаружили, что уровни адаптации, достигнутые в раннем периоде адаптации (опыты 8–12 после начала возмущения, исключая испытание 10, которое было после временной задержки), когда обучение было наиболее быстрым, были заметно выше при переобучении (24,6 ± { {9}}.7˚ в целом; 24,9 ± 0,6˚ и 24,4 ± 1,0˚ после периодов 40-испытания и 800-пробного вымывания, зеленые и синие линии, соответственно, с данные, объединенные в экспериментах 1 и 2 во всех случаях) по сравнению с начальным обучением (18,8 ± 1,2˚, серый; p < 10-5 по сравнению с повторным обучением после периода отмывания или обоих периодов вместе взятых).

Поскольку уровни адаптации перед тренировкой не были одинаковыми в разных условиях, как показано на рис. 2B (1,34 ± 0,37˚, −0.00 ± 0,18˚ и — 0.04 ± 0,24˚, после короткого и длительного вымывания и до начальной адаптации) мы нормализовали данные для количественного сравнения кривых обучения и повторного обучения независимо от эффекта этой остаточной предтренировочной адаптации.

В частности, мы вычли предтренировочную адаптацию отдельно для общей и устойчивой во времени адаптации и нормализовали каждую кривую обучения, вычтенную из базовой линии, по расстоянию между базовым и идеальным уровнем адаптации (уравнение 2, см. «Материалы и методы»). Эти нормализованные данные, представленные на рисунках 3C и 3D, выражают уровни адаптации в процентах от уровня, необходимого для полной адаптации.

В частности, нормализованная ранняя адаптация (испытание 10 после начала нарушения) была быстрее по сравнению с начальной адаптацией (начальная адаптация: 62,8 ± 4,1% по сравнению с повторным обучением: 81,7 ± 2,5%; данные 40-испытания и800-отмывания испытания отдельно: 82,1±2,1% и 81,4±3,2% соответственно). Мы определили экономию просто как разницу между этими нормализованными данными адаптации для переподготовки и исходными условиями обучения.

Верхняя панель на рисунках 3E и 3F показывает оценку этой меры экономии в общей адаптации. Мы обнаруживаем статистически значимую экономию при ранней адаптации (испытание 10; экономия 18,9 ± 3,3% от идеальной адаптации, t(39)=5.8, p=5.4 × 10−7[{{ 14}}данные пробного вымывания: 19,3 ± 3,3%, t(39)=5.8, p=4.4 × 10-7; 800-данные пробного вымывания: 18,6 ± 3,6% , t(39)=5.1, p=4.1 × 10−6).

Анализ общих данных по адаптации на верхних панелях рис. 3C и 3D показывает, что как кривые реадаптации, так и кривые начальной адаптации представляют собой симптоты, близкие к идеальному уровню адаптации, а это означает, что возможности для улучшения и, следовательно, возможности для экономии уменьшаются по мере продолжения обучения.

В соответствии с этим наблюдением, экономия, которую мы наблюдали для средней (испытание 40) и поздней (испытание 70) общей адаптации, была меньше, чем экономия, наблюдаемая для ранней (испытание 10) адаптации (испытание 10).<10% of the ideal adaptation in all cases). The overall savings we observed at trials 40 and 70 were, however, statistically significant (t(39) = 2.6, p = 0.0063 for trial 40 and t(39) = 3.3, p = 0.0011 for trial 70), as shown in Fig 3E and 3F.

Экономия достигается за счет более быстрого приобретения временно изменяющихся воспоминаний.

Примечательно, что мы обнаружили, что экономия, наблюдаемая в общей адаптации, была обусловлена ​​временной нестабильностью обучения. Мы рассчитали экономию для временной изменчивой адаптации (нижний ряд на рис. 3E и 3F) на основе нормализованной изменчивой адаптации (нижний ряд на рис. 3C и 3D), которая рассчитывалась как разница между нормализованной общей и нормализованной постоянной адаптацией (верхний ряд на рис. 3C и 3D). ).

Мы обнаружили, что изменчивая адаптация во время раннего обучения (испытание 10) была 2- в 3-раз быстрее при переобучении, чем при начальном обучении, после короткого и длительного периодов вымывания в обоих экспериментах (как показано в нижнем ряду диаграммы). Рис. 3C и 3D).

В частности, мы обнаружили, что летучая реадаптация в испытании 10 составила 52,2 ± 3,8% от идеальной адаптации к 30˚ VMR с данными после комбинации обоих типов отмывания по сравнению с 22,0 ± 4,2% для начальной адаптации, t (38)=6.2, p=1.4 × 10-7 (реадаптация для данных 40- пробного вымывания: 51,3 ± 4,5%, t(37)=5. 7, p=9.0 × 10-7 для экономии, реадаптация для 800- данных пробного вымывания: 52,1 ± 4,1%, t(38)=5.6, p {{37} }.9 × 10−7 для экономии). Это указывает на существенную, статистически значимую экономию во временной адаптации, как показано в нижнем ряду рисунков 3E и 3F.

Экономия не возникает в результате быстрого возрождения временно устойчивых воспоминаний.

Воспоминания Интересно, что четкая закономерность экономии, которую мы обнаружили на кривых обучения для общей и изменчивой во времени адаптации, отсутствовала для адаптации, устойчивой во времени.

Только в одном из четырех условий в Экспериментах 1 и 2 (реадаптация после 40-пробного отмывания в Эксперименте 1) ненормированная временная адаптация была даже номинально выше во время повторного обучения первоначальной адаптации, и в этом условии реадаптация, построенная на существенно более высокий уровень предварительной тренировки, чем соответствующее начальное условие обучения (рис. 3А).

Когда предтренировочные уровни постоянной адаптации были приняты во внимание путем нормализации кривых обучения, мы обнаружили, что повторное обучение для временной постоянной адаптации было номинально медленнее, а не быстрее, чем первоначальное обучение во всех четырех условиях, как показано на рисунках 3C и 3D. В частности, ранняя (испытание 10) экономия составляла в среднем -10,0 ± 4,3% от идеальной постоянной адаптации, t(38)=-2,3,p=0,99 для экономии. (40-данные пробного вымывания: -7,3 ± 4,4%, t(37)=-1,7, p=0,95; 800-данные пробного вымывания: -10,3 ± 4,5 %, t(38)=-2,3, p=0,99), как показано на фиг. 3E и 3F.

Устойчивая во времени адаптация измерялась в 40 и 70 испытаниях в период обучения для комбинированных данных 40-испытаний и 800-отмывок испытаний показывает результаты, аналогичные адаптации испытания 10, с тенденцией к анти-сбережениям (более медленной реадаптации) (t (39)=−3,4, p=1.00 для испытания 40 и t(38)=−2,2,p=0,98 для испытания 70 ).

Отсутствие сбережений при временной адаптации резко контрастирует с высокими уровнями сбережений, наблюдаемыми при временной изменчивой адаптации, что позволяет предположить, что общая экономия возникает в результате первой, а не второй. Таким образом, наш результат показывает, что экономия возникает за счет более быстрого переобучения изменчивых воспоминаний, а не повторного проявления постоянных воспоминаний.

Временно-стойкие воспоминания демонстрируют анти-сбережения

Основываясь на недавней работе, в которой сообщалось об анти-сбережениях для неявной двигательной адаптации [45], в ходе апостериорного анализа мы спросили, последовательно ли устойчивая во времени адаптация демонстрирует замедленное переобучение, которое будет представлять собой анти-сбережения.

Этот анализ показал, что повторное обучение для постоянной адаптации на самом деле происходит значительно медленнее, чем первоначальное обучение (t(38)=-2,3,p=0.0247, 2-хвостовой парный t-критерий) , на основании исследования 10, объединенных данных обоих периодов вымывания. Эта анти-сбережения была наиболее очевидна в данных длительного 800-вымывания пробы, которые позволили нам изучить экономию без каких-либо эффектов остаточной временной адаптации (t(38) =-2,3, p {{16 }}.0276, 2-хвостовой парный t-критерий).

Экономия в испытании 10 после короткого неполного промывания также была номинально отрицательной, но в данном случае незначительно (t(37)=-1,7, p=0.1073, 2-хвостая парная t-тест).

Анализ временной адаптации в испытаниях 40 и 70 дает последовательные результаты, при этом статистически значимые анти-сбережения наблюдаются для объединенных данных из 40 и 800-периодов вымывания испытаний (t(39) {{7} } −3,4, p=0,0017 в испытании 40; t(38)=−2,2,p=0,0359 в испытании 70, 2-хвостые парные t-критерии ), а также для 800-проанализированных данных по вымыванию из испытания (t(39)=-3,3, p=0.0022 в испытании 40; t(38)=- 3.1, p=0.0035 в испытании 70, 2-хвостовые парные t-тесты). Соответственно, данные отмывки 40- испытания, проанализированные изолированно, показали смешанные результаты в эти отдельные моменты времени (t(39)=-2,1, p=0,0417 в испытании 40; t(38)=-0,7, p=0,5053 в испытании70, 2-хвостовые парные t-критерии).

Однако, когда используются данные, объединенные во все моменты времени, мы обнаруживаем индивидуально значимые антиэкономии для обоих периодов вымывания (t(39)=−5.0,p=0. 000012, для 800-испытательных данных; t(39)=-2,6, p=0.0131 для 40-испытательных данных).

В целом, отрицательные результаты экономии, которые мы наблюдаем в 800-испытании и 40-испытании, аналогичны, но кажется, что результат 800-испытания несколько более ясен, возможно, потому, что {{3} }Данные пробного вымывания страдают от неполного вымывания первоначальной адаптации перед повторным обучением.

В целом, наши данные показывают явное отсутствие экономии при переобучении временно устойчивой адаптации во всех исследованных нами условиях, вместо этого мы демонстрируем антиэкономию, несмотря на значительную экономию при переобучении временно изменчивой адаптации.

Несмотря на небольшой эффект, мы нашли интересным тот факт, что антисбережения несколько более последовательно наблюдались после 800-пробного условия вымывания, чем 40-пробного условия, что позволяет предположить, что длительное повторное выполнение одного и того же условия без ротации испытания, составляющие период отмывания денег, могут сделать анти-сбережения более последовательными.

Действительно, усиление действия после повторного выполнения, часто называемое обучением, зависящим от использования (UDL) [69,70], может проявляться в виде направленного смещения в его направлении [70–72]. Интересно, что ожидаемое смещение в сторону базового направления движения без вращения после вымывания будет противодействовать изменениям направления движения, связанным с повторным обучением VMR, и, таким образом, действовать в направлении антисбережения, чтобы уменьшить повторное обучение.

Однако важно отметить, что (1) поскольку мы изучаем сбережения, замедленное переобучение, которое представляет собой анти-сбережения, относится к более медленному, чем первоначальное обучение; и (2) начальному периоду обучения в наших экспериментах также предшествовал длительный период выполнения повторных испытаний без вращения, что также вызывало эффект UDL.

Таким образом, ключевой вопрос будет заключаться не в том, может ли эффект UDL замедлить повторное обучение после 800-периода пробного отмывания, а в том, будет ли такой эффект демонстрировать значимое увеличение размера между 220-длительностью пробного базового уровня без ротации. период, предшествующий начальному обучению, и период800-пробного отсутствия ротации, который предшествует 800-условию пробного повторного обучения? Однако доступная литература о том, как эффекты UDL увеличиваются с количеством повторных исследований, предполагает, что это маловероятно.

Исследования, изучающие эффекты UDL при выполнении движений, показали эффекты только после 1–15 попыток ([71], Exp 3; [70]), а одно исследование, в котором изучалась временная динамика эффектов UDL после 15 попыток, обнаружило эффекты, которые асимптотичны между 50 и 15 попытками. 150 испытаний ([71], рис. 4), что меньше продолжительности 220-испытательной базовой линии, которая предшествовала начальному обучению в нашем эксперименте.

Это говорит о том, что эффекты UDL, если они действительно влияют на тренировку VMR в нашем исследовании, будут действовать одинаково как для первоначального обучения, которому предшествовали 220 испытаний без ротации, так и для повторного обучения после длительного отмывания, которому предшествовали 800 испытаний без ротации.

Следовательно, эффекты UDL должны оказывать незначительное влияние на разницу между этими кривыми обучения и, следовательно, на экономию, которую мы измеряем после 800 испытаний на отмывку, и, следовательно, вряд ли могут объяснить наблюдаемую нами временную устойчивость анти-экономии.

Однако в одной статье, в которой рассматривалось влияние продолжительности повторений [71], не изучались периоды обучения UDL до 800 попыток (540 попыток были их максимумом) и исследовались UDL вне контекста адаптации VMR.

Таким образом, мы провели дополнительный эксперимент (Эксперимент S1), чтобы определить, могут ли различия между количеством достижений без вращения перед начальным обучением (220 попыток) и перед повторным обучением с длительным вымыванием (800 попыток) объяснить наблюдаемую нами анти-экономию. В эксперименте S1 изучалось начальное обучение после базового уровня в 800, а не 220 попыток, чтобы соответствовать продолжительности истории выбора действий800-отмывки пробы перед повторным обучением.

Если бы наблюдаемое нами сокращение временного повторного обучения по сравнению с первоначальным обучением действительно было связано с более длительной 800-историей пробного движения/выбора действий, мы бы ожидали, что начальное временное постоянное обучение в этом новом наборе данных будет соответствовать замедленному временному устойчивому переобучению из 800-условие вымывания пробы, а не первоначальное, постоянное во времени обучение, которое мы ранее наблюдали после 220 базовых испытаний.

Однако вместо этого результаты эксперимента S1 показывают, что начальное постоянное во времени обучение после 800 базовых испытаний в этом новом наборе данных было ближе к начальному устойчивому во времени обучению, которое ранее наблюдалось после 220 базовых испытаний, поскольку это набор данных не показал более медленное начальное, устойчивое во времени обучение, которое можно было бы предсказать по увеличению UDL после 800, а не 220 испытаний (обучение в 10-м испытании: 47,1 ± 9,6% для начального обучения в новых данных по сравнению с 40,1% ± 4,2% для начального обучения в предыдущих данные, t(49)=-0,8, p=0,45, см. рис. S1).

Вместо этого, как показано на рис. S1, данные соответствуют данным Верстинена и Сабеса [71], согласно которым UDL влияет асимптотно до 220 испытаний. В соответствии с этим прогнозом, постоянное повторное обучение после 800-испытаний с вымыванием проб, наблюдаемое в предыдущих данных, также значительно замедлялось по сравнению с этими новыми исходными данными 800-испытаний со значительным анти-сбережением, наблюдаемым, когда данные из испытаний 10, 40 и 70 усреднялись вместе (t(50)=−3,2,p=0.0014), а также когда данные из этих моментов времени анализировались отдельно (t(50) {{16} }-2,2, p=0,017 в испытании 10; t(50)=-2,5, p=0,0086 в испытании 40; t(50)=- 2.2, р=0.0162 в испытании 70).

Эти результаты позволяют предположить, что эффекты UDL не могут объяснить наблюдаемую нами 800-временную анти-сбережения.

С другой стороны, если бы эффекты UDL были несколько ниже после 40 исследований (короткая продолжительность периода вымывания) по сравнению с 220 исследованиями (продолжительность исходного периода) [71], это привело бы к уменьшению количества UDL. -индуцированное замедление повторного обучения после 40 попыток вымывания по сравнению с первоначальным обучением. Это может свидетельствовать о том, что, во всяком случае, мы недооценили устойчивую во времени антиэкономию в 40-данных пробного вымывания, а не переоценили ее в 800-данных пробного вымывания, что, возможно, способствовало менее последовательным результатам, когда учитывалось это условие. в изоляции.

For more information:1950477648nn@gmail.com