神经实验中广泛观察到海马体中的θ嵌套γ振荡（TGOs）在目标导航中起关键作用。近期的实验发现进一步提出海马体的活动与运动过程的耦合可以增强环境采样和规划能力。通过构建一个生物上合理的神经网络模型，揭示了TGOs如何通过平衡对奖励的预测和对潜在威胁的警觉，提升了大脑的导航能力。该模型不仅成功重现实验中的关键现象，还解释了θ和γ振荡在定位和预测中的具体功能，以及它们的耦合如何确保大脑在复杂环境中有效导航。我们的研究工作为TGOs的功能提供了新的理解，拓展了我们对大脑如何在动态环境中实现规划与警觉平衡的认知。

报告人简介

杨冬平副研究员，现为之江实验室前沿基础研究中心研究专家。长期致力于计算神经科学与脑物理等交叉领域的研究，主要采用平均场理论的方法进行生物物理建模与分析，探索大脑多尺度神经活动特征的能耗与功能及其内在动力学机制，特别是生物神经导航相关的动力学机制。目前已在脑物理方面独立完成了多个系统的深入的研究工作，并取得了一系列研究成果，已发表SCI论文30余篇，包括 PloS Computational Biology, Physical Review E, Chaos, IEEE Transactions等国际著名期刊，主持一项国自然面上项目和一项浙江省重点项目。

邀请人

周海军 研究员