期刊：The Journal of Neuroscience 影響因子：5.673
Hello，
這裡是行上行下，我是喵君姐姐~
靈活的認知控制對人類的智力十分重要。當玩撲克牌遊戲時，我們可以靈活地選擇出牌策略以贏取勝利；當身處一座新城市時，我們可以靈活地運用導航以到達下一個旅遊景點。
與靈活性較低的過程相比，在靈活性較高的控制過程中，我們的反應也會相對變慢。但是，這個過程能夠被動機因子修正，如獎勵預期。
當獎勵預期更高時，在靈活性的規則任務中，行為表現會得到改善，意味著獎勵可以通過調節基於規則的神經編碼模式，來優化認知靈活性。
不清楚的是，獎勵預期是否對高靈活性加工任務和低靈活性加工任務會產生不同的影響。本篇文獻旨在探究當規則更新時，獎勵預期如何影響對任務規則信息的神經編碼。
PS：後臺回復關鍵詞「獎勵調節神經編碼」即可獲得所述的word原文啦！
本研究的第一個目標是探究當任務需要靈活性更新，即任務轉換時，獎勵預期對於規則編碼的影響。
第二個目標是探究與無關表徵相比，在任務相關表徵中，高獎勵是否會導致更強的神經編碼，相關特徵的優先加工是否會改善行為表現。
第三個目標是探究高獎勵調節的運動反應編碼和獎勵誘導的任務編碼變化是否與感覺運動加工所產生的自上而下的變化有關。
被試
30名（18~35歲，M=23，其中女性19名）
實驗設計與統計分析
被試的首要目標是儘可能獲取更多的分數。因此，被試需要根據目標刺激的顏色（黃色&藍色）和形狀（方塊&圓形）對二維目標刺激進行分類。
在每一個試次中，只有一個特徵維度與分數有關，另一個維度為無關幹擾。相關特徵維度由視覺任務線索進行提示。除了特徵維度之外，每個試次還會根據正確反應提供不同的高/低獎勵。
獎勵提示出現在試次最開始前（英鎊符號，; 低獎勵, 5–10分；; 高獎勵, 50 –100 分）。
整個試次流程由獎勵線索、目標、反饋、試次間隔等部分組成。如果任務規則為顏色，那麼當目標為黃色時，按f鍵；當目標為藍色時，按j鍵。如果任務規則為形狀，當目標為方塊時，按f鍵；當目標為圓環時，按j鍵（圖1）。任務規則分為轉換、重複兩個條件，即規則更新與否。
圖 1
根據被試的反應時獲得不同的得分（圖2）。
圖 2
本文主要使用Representational Similarity Analysis（RSA，表徵相似度分析的工具箱）來測量獎勵預期是如何影響不同類型的任務相關信息的神經編碼。
它的原理在於通過一個「通道X時間點X條件」的矩陣來分離各個條件的神經編碼。一般採用馬氏距離（MDs）測量條件間的相異性。
它的優點在於：
1. 對神經信號更加敏感
2. 可以探測多種以及重疊的神經代碼
3. 可以將相關和不相關的目標特徵、運動反應、任務規則的神經編碼區分
高獎勵減少反應時/提高正確率
對於反應時（RT），2（獎勵：高，低）X2（任務規則：轉換，重複）重複測量方差分析顯示，獎勵條件主效應顯著，高獎勵條件下的反應時顯著短於低獎勵條件下的反應時。
任務規則主效應顯著，重複條件下的反應時顯著短於轉換條件下的反應時。獎勵與任務規則之間的交互作用不顯著（圖3）。
圖 3
對於正確率，結果也發現了獎勵與任務規則各自的主效應，二者交互作用不顯著（圖4）。
圖 4
試次間的神經編碼
在確定獎勵預期能夠改善認知表現後，本文測試了任務規則的神經編碼。獎勵編碼發生在獎賞線索出現後，並在整個實驗中持續存在。
結果發現在目標呈現後不久，任務相關和任務無關的目標特徵編碼以及運動反應編碼均有所提高（圖5）。
圖 5
任務編碼與獎勵預期
這裡旨在測試哪些變量受到獎勵操縱的影響。結果發現在目標出現之前，高獎勵試次的平均任務編碼更強（圖6）。說明獎勵預期會增加對任務的主動編碼。
圖 6
目標出現前，兩種獎勵條件都能夠對任務規則進行穩定編碼（圖7）。
圖 7
任務編碼與規則更新
在發現獎勵預期能夠調節任務編碼後，我們測試了獎勵的調節作用是否在規則更新（即任務轉換）過程中有所增加。
結果發現，與低獎勵-轉換試次相比，高獎勵-轉換試次中的任務編碼顯著增加（圖8）。
圖 8
而重複試次下沒有類似效應（圖9）。
圖 9
獎勵與任務編碼之間的交互作用顯著（圖10）。
圖 10
任務編碼與認知表現
另外，我們測試了對任務規則的神經編碼是否與行為表現的改善有關。結果發現獎勵條件間的任務編碼差異與獎勵誘發的RT變化呈顯著相關（圖11）。而在正確率上沒有顯著相關。說明任務編碼增強伴隨著行為表現的提高。
圖 11
獎勵和規則更新中的交互作用與獎勵條件間的轉換成本的變化呈顯著相關（圖12）。
圖 12
獎勵編碼大小與高獎勵和低獎勵之間的RT差異顯著相關（圖13）。
圖 13
本文還測試了獎勵驅使的任務編碼變化與獎勵驅使的行為表現改善之間的關係，結果表明無論是目標前時期（平均1400~1800ms），還是目標後時期（1800~2000ms），不同獎勵條件下的任務編碼與不同獎勵條件下的RT表現相關（圖14）。
圖 14
特徵編碼與獎勵預期
本文測試了獎賞預期對任務相關和任務無關目標特徵的神經編碼的影響。
在高獎勵和低獎勵實驗中都觀察到相關的特徵編碼（圖15）。在高獎勵條件下，任務相關特徵的神經編碼顯著更高。說明獎勵預期增加了對任務相關目標特徵的編碼。
圖 15
在兩種獎勵水平下，與任務無關的信息也會隨著目標的出現而出現，但沒有顯著差異（圖16）。
圖 16
獎勵預期與任務相關和不相關的特徵編碼差異存在顯著的交互作用。這反映了在高獎勵條件下，任務相關編碼和任務無關編碼的差異更大（圖17）。
圖 17
綜上所述，我們發現高獎勵預期增加了任務相關和任務無關目標信息的神經編碼差異。這種差異是由於在高獎勵條件下，與任務相關的特徵信息的神經編碼選擇性地增加。
特徵編碼與規則更新
高獎勵預期總體上增加了與任務相關的特徵信息的神經編碼。而在轉換試次和重複試次中，獎勵條件的相關特徵編碼差異不顯著。
特徵編碼與認知表現
本研究沒有發現獎勵導致的特徵編碼變化和獎勵導致的認知行為變化之間顯著相關。
運動編碼與獎勵預期
本文探究了獎賞預期對與即將到來的運動反應相關的活動模式的影響。當分析鎖定在獎賞線索的開始時，在高獎勵條件下表現出較高運動編碼的趨勢（圖18）。
圖 18
當分析鎖定在運動反應本身時，我們觀察到在高獎勵試驗中有顯著的更高的運動編碼（圖19）。
圖 19
說明獎賞預期增加了與任務相關的運動輸出的神經編碼。
運動編碼與規則更新
本研究發現運動編碼在高獎勵-轉換試次中明顯大於低獎勵-轉換試次。說明獎賞預期調節了轉換和重複試次中的運動編碼。
運動編碼與認知表現
當測試運動編碼中的獎勵增加是否與表現的變化相關時，本研究沒有發現運動編碼的增加(高獎勵-低獎勵)與獎勵條件之間的RT和準確率變化之間顯著相關。說明獎勵-運動編碼調節與行為表現改善無關。
任務規則的神經編碼、特徵、運動信息之間的關係
結果表明，任務編碼中獎賞誘導的變化與感覺運動效應無關。任務編碼與相關目標特徵及其與無關目標特徵的差異有關，任務編碼與鎖定獎賞線索的運動編碼無顯著相關，獎勵調製的任務編碼和獎勵調製的特徵編碼之間無顯著相關。
本研究驗證了高獎勵預期能夠增加對任務規則信息的主動編碼，且這種主動效應與行為表現改善有非常強的相關性。
另外，任務編碼中的獎勵效應在轉換試次中加強。在轉換試驗中，任務規則相對於前一次試驗進行了更新。這表明獎賞預期可能通過增加任務規則之間的神經分離來優化靈活的控制過程。