前额叶、海马及其神经环路在工作记忆过程中起着关键作用。迄今，对工作记忆神经元编码的知识主要来自单个神经元活动的记录实验，神经元放电频率的改变被认为是对工作记忆的一种表征机制，而对工作记忆编码机制在群体神经元和环路水平上的分析非常缺乏。本课题希望回答两个核心科学问题：（1）前额叶和海马的集群神经元是如何编码工作记忆的？（2）能否根据集群神经元的特征放电模式，提前预测动物的行为选择？我们拟使用多种数值分析和机器学习方法，对前额叶和海马集群神经元放电的电生理数据进行模式挖掘。同时，借助一个嵌入式BCI实验平台，研究工作记忆的信息表征模式与行为选择之间的映射关系，并从理论建模上探讨这一环路的构成特点及信息编码机制。通过本课题研究，我们期待对工作记忆在集群神经元层面上的信息整合和神经环路层面上的协调机制有新的理论认识。