人类顶叶数量编码中的分布式范围适应

大脑的表征编码于神经群体的集体活动之中，这些神经群体的非单调调谐特性定义了群体编码。适应性行为要求随着刺激统计量在不同情境间变化而灵活地重新调谐这一编码。然而这种适应如何发生尚不清楚。我们利用fMRI，在一项数量范围可变的数量估计任务中，表明人类顶叶皮层中的数量表征会随情境动态重新校准，从而实现情境敏感的行为准确性。神经群体的调谐特性随范围集体偏移与重新缩放。这种分布式范围适应在实时中实现高效编码：神经精度随范围缩放，并预测行为精度的相应变化。神经适应更强的个体表现出更大的行为调整。这些发现将静态感觉高效编码拓展至抽象数量的适应性表征。这种灵活的群体调谐可能构成编码网络的一种规范机制，使大脑得以维持精确、适应的行为。

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