Neuron：背侧流中θ振荡的选择性夹带可提高听觉工作记忆表现

已经证实背侧流（Dorsal Stream）在工作记忆中操作听觉信息的作用。然而，该网络中的振荡动力学及其与行为的因果关系仍未明确。通过同步使用MEG/EEG，我们发现在需要比较两种不同时间顺序模式差异的任务中，背侧流中θ振荡可以预测被试的操作能力。我们利用θ节律性TMS与EEG结合的方法，在两种刺激之间的静息态间隔内，对MEG识别目标(左侧顶内沟)进行脑振荡与行为之间的因果关系研究。节律性TMS引发了θ振荡并提高了被试的准确性。TMS诱发的振荡夹带随着行为增强而增加，而且这两种增强都随着被试的基线水平而产生变化。这些结果在旋律对比控制任务(melody-comparison control task)中没有观察到，在非节律性TMS中也没有观察到。这些数据表明，背侧流中的θ活动与记忆操作有因果关系。本文发表在Neuron杂志。

引言

目前的神经科学模型提出，听觉皮层的加工过程是根据两条路径组织起来的。在音调工作记忆的具体实例中，神经生理学记录支持了这些模型，记录显示腹侧路径支持简单记忆加工，背侧听觉流参与高阶认知加工，例如记忆操作。

然而大多数研究停留在将大脑活动与行为表现联系起来的相关方法的描述性水平。虽然这种方法允许建立神经生理活动和认知能力之间的统计依赖性，但它不能解释相互之间的因果关系。推断这种因果关系的一种有效方式是使用非侵入性脑刺激方法。具体来说，频率调谐的节律性刺激不仅能表明因果关系，还能推断大脑振荡的功能作用。这种方法包括调整刺激技术的频率，如节律性经颅磁刺激(TMS)或经颅交流电刺激(tACS)，以针对潜在的大脑振荡活动。

这种刺激方案因此旨在促进正在进行的/内在的大脑振荡，这通常被用作大脑活动的标记，当一个网络(局部或远程)的神经元元素与他们的活动同步时，大脑振荡出现。大脑振荡可以推断出分布式大脑活动的协同及其与认知的关系。因此，频率调谐非侵入性节律性刺激的原理是通过节律性电磁感应夹带或相位消除与内源性振荡神经活动相互作用。

本研究中，我们使用节律性TMS(r-TMS)与EEG结合的方法检验听觉工作记忆过程中背侧流中持续的脑振荡与个体操作能力之间的因果关系。我们使用了一项任务，任务中被试必须比较两种不同的音调模式，它们在音符的时间顺序上不同，这在之前的研究中可靠地激活了背侧听觉流，包括顶内沟。我们首先利用同步脑磁图(MEG)/ EEG识别出背侧流中功能相关的θ振荡特征，它可预测被试的记忆操作能力(相对于简单旋律比较)。然后，我们在任务的功能性相关时间段(保持期)内调节这些大脑振荡信号，并研究行为结果。通过在每次反应中结合行为测量和脑电图记录，我们不仅能够调查行为TMS结果，而且能够估计大脑TMS诱导的电生理反应何时以及如何支持潜在的行为变化。我们发现，在任务功能性相关的时间段内应用θ节律性TMS增强了当前的大脑振荡(包括功率和区域间相位锁定)，并提高了被试在记忆操作方面的表现。证明脑活动与行为之间的因果关系是通过TMS诱导的，任务特异性的皮质夹带量随着行为增强而增加。

方法

关键资源表

实验模型和实验主题细节

被试

17名神经健康的年轻人(5名女性；平均年龄28.12±3.86岁，范围21至33岁；平均受教育年龄18±2.44岁；平均音乐训练年龄7.26±7.52岁，范围0至17岁)参与了该研究。该小组由16名右利手被试和1名左利手被试组成。所有被试均报告听力正常，无神经或精神病史。

方法详细信息

方案

每个被试在三天分别获得三个不同记录(每次记录之间至少间隔一个星期)。第一天，被试在同步脑磁图/脑电图记录中执行听觉任务(图1A)。第一次记录有四个主要目标：

a)在不使用TMS的情况下评估被试的表现；

b)记录基线脑电图数据；

c)识别与听觉任务相关的振荡标记的频率(用于节律性TMS，第II或III天)；

d)定位随后被TMS瞄准的大脑区域(第II和III天，图S1)。

在第1天进行记录，同时采集MEG和EEG，以最大化数据的完整性。MEG具有优越的空间分辨率，因此可用于对每个被试进行源重建。第1天的脑电数据作为基线，随后在传感器水平上与第2天和第3天同时采集的TMS/EEG数据进行比较。在第2和第3天，被试在TMS和EEG下同时进行相同的听觉任务。在TMS方案中，对被试进行节律性刺激(第2天或第3天，参与者之间相互平衡)或非节律性刺激——见下图1A和4A。

刺激

在每个阶段，被试执行两个旋律辨别任务(图1B)。在第1天，他们执行了一个额外的换位任务(这里没有介绍，也没有在第2天和第3天使用，见Foster et al., 2013；Foster＆Zatorre, 2010a, 2010b)。在所有的任务中，要求被试比较两段被2秒保持期分开的旋律。所有的旋律都是由三个250 ms的钢琴音调组成，没有音程间隔，依次呈现。108种不同的旋律(序列)使用钢琴音色和不同的音调高度(Sibelius，http：//http://www.sibelius.com，从C4到E6的音调)。这108个序列被用作一对(S1)的第一旋律，在所有的任务中都是一样的。所有的序列都是按照西方音乐体系来构造(音调)的，连续音调之间的音高间隔总是低于12个半音(一个八度)，相同的音调在一个序列中不会连续重复。

任务

被试执行两个相同-不同的听觉旋律辨别任务(简化版Foster et al., 2013)：操作旋律和简单旋律(见图1B中的刺激样例)。在这两项任务中，被试必须检测第二段旋律中一个音调的音高是否发生变化(S2，音高变化了2或3个半音)。这种变化保留了旋律的轮廓(在旋律中向上和向下的音调移动的顺序，而不考虑大小)。

简单任务

这是一项基本的旋律比较任务。被改变的旋律中的变调可以发生在第二个旋律的任何位置。

操作任务

第二个旋律的音调在时间上被操纵，所以最后一个旋律是第一个。此转换需要在采样和转换目标之间进行比较。因此，被试在任务执行过程中必须掌握音频信息记忆。变调旋律中的变调(不精确的倒转)可能发生在第二个旋律的任何位置。

程序

在三个阶段中，任务实施是相似的。使用Presentation软件(神经行为系统公司, Albany, CA, USA)编程，并记录按键、听觉刺激和TMS触发器。在每个试次中，被试以双耳方式听第一个三音序列，总持续时间为750毫秒(编码，S1)，然后是沉默保持期2000毫秒，然后是第二个序列(提取，S2, 750ms持续)。这两个任务的每个任务中都有两个组块。组块之间间隔2-3分钟。这两项任务交替呈现(在被试间平衡)。告知被试任务顺序，并要求他们在S2结束后用右手按两个键中的一个来给出答案。在下一次试次之前，他们有2秒的时间作出反应，发生在S2结束后2.5秒至3秒之间。实验过程中没有反馈。在每个组块中，共进行了108个试次(54对相同试次，54对改变试次)，每记录一天，每个任务有216个试次。在每个组块内，试次以伪随机顺序进行，同一试次类型(即相同、不同)不能连续重复超过三次。在每阶段之前，被试在没有反馈的情况下为每项任务进行一组30次练习测试(主实验中没有使用的旋律)。使用信号检测理论(必要时采用d’估计，虚报数用0.01代替0，最大点击数用0.99代替1)，配对t检验和重复测量方差分析分析行为数据。在图4B中，根据Cousineau(2005)程序对行为数据进行标准化，以消除被试之间的可变性(对于可视化，无论是否应用该标准化，统计结果都非常相似)。

解剖数据

所有被试在第一天的MEG/EEG记录之前(超过2个月)或之后，在1.5 T Siemens Sonata扫描仪或3T Siemens Trio (Siemens AG, Erlangen, Germany)进行3D解剖MPRAGE T1-加权磁共振成像扫描。使用FreeSurfer (Fischl, 2012)中的默认参数进行处理。

MEG记录(第一天基线)

大多数MEG/EEG预处理、MEG源成像和统计分析都是通过Brainstorm (Tadel et al.，2011) (http：//http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/)结合Fieldtrip函数(http：//http://www.fieldtriptoolbox.org/)和定制的MATLAB代码进行的。在短暂的初步MEG测试中，对参与者进行可能的磁伪影测试。第一天的记录使用275通道全头MEG系统(CTF/VMS, Port Coquitlam, BC, Canada)进行，连续采样率为1200 Hz, 0-150 Hz滤波器带宽。双极导联采集水平、垂直眼电(EOG)和心电。头部位置是通过线圈固定在鼻窦和耳前点(基点)来确定的。使用三维数字转换器系统(Polhemus Isotrack)测量基准线圈相对于被试头部的位置。为了便于与MRI进行解剖配准，还对另外约150个头皮点进行了数字化处理。连续采集头部位置(以150 Hz的频率连续采样)，并在每个组块开始时进行检查，以确保头部运动不超过0.5 cm(这在数据分析之前通过额外的离线检查得到确认)。被试直立坐在声音衰减的磁屏蔽记录室中。要求他们睁开眼睛，盯着一个连续显示的十字(灰色背景上的白色)。被试在阶段结束时执行一个5分钟的静息状态记录(这里没有提供数据)。第一天的实验时间为1-1.5小时，再加上一小时，用于安置64个脑电图电极。

EEG记录

对于所有记录(第一、二、三天)，我们使用MEG/TMS兼容设备(BrainAmp 64 DC, BrainProducts, http：//www. http://brainproducts.com/)。从62个通道(加上接地、EOG和鼻子参考电极)连续采集EEG。采用TMS兼容的Ag/AgCl电极。信号在DC至1000 Hz时进行带通滤波，并以1000 Hz的采样率进行数字化。皮肤/电极阻抗保持在5KΩ以下。使用相同的三维数字转换器系统(Polhemus Isotrack)估计EEG电极的位置。

TMS方案

在第二和第三天，在任务执行和脑电图记录过程中应用TMS。被试坐在椅子上，下巴放在下巴托上，眼睛睁着，他们的目光集中在一个持续显示的注视十字(白色背景)上。要求被试保持注视中央，并在记录期间尽量减少眨眼和其他活动。根据记录日期，在节律性-TMS或非节律性-TMS(对照条件)下，通过左侧顶内沟进行短双相TMS脉冲(见结果，图S1及以下)。TMS线圈垂直于目标区域，以最大化效应强度((Thut et al., 2011a)。在每次实验和两个任务中，在两段旋律之间的沉默保持期间，发送了5次TMS脉冲，第一次TMS脉冲出现在第一段旋律结束后150毫秒(刺激开始后900毫秒)。在节律性条件下，TMS脉冲频率为5Hz(每200 ms一次脉冲，刺激频率由第一天的MEG/EEG数据确定，见结果)。在非节律性条件下，TMS脉冲在五个连续的200ms时间窗口内随机发送(见图4A)。注意，由于非节律条件(1 s内5个伪随机脉冲)的限制，11.67±2.68%的TMS序列具有以5Hz(4.80±0.18 Hz)为中心的节律性模式。因此，每个被试的这些“节律性”试次被删除，用于后续的行为和电生理分析。我们通过Brainsight(Rogue研究)将所有被试(从MEG源成像获得，见结果和图S1)在所有条件下的TMS线圈(70mm 8字形线圈连接到Magstim Rapid2刺激器)记录到位于左侧顶内沟的最突出的后θ发生器的自然坐标。TMS强度为机器输出的60%(参见Weisz et al., 2014类似程序和Tut et al., 2011a TMS强度范围为58%至66%)。在每个TMS阶段，两个任务中的每一个都有两个组块。在每个组块中，发送108个5脉冲TMS序列，在大约11分钟的组块持续时间内，每个组块产生540个脉冲。因此，每个TMS/EEG区段(第二天和第三天)总共包含2160个主动TMS脉冲。在两种TMS条件(节律性、非节律性)前后进行两次5分钟静息状态记录(此处未显示)。第二天和第三天的实验持续时间约为一小时，外加一小时的安装64 EEG电极的时间。节律性TMS的频率固定在5Hz(基于MEG/EEG结果)，因此没有根据每个被试的个人θ频率进行调整。这个刺激参数的选择是基于之前的节律性TMS研究，研究表明单个频率调谐可能不是一个严格的夹带要求(见Romei et al., 2010)。值得注意的是，有研究表明，随着刺激强度的增加，有效刺激频率和偏好刺激频率之间的关系趋于减小(Glass, 2001)。在TMS这样强大的驱动力下，可以使用相对较大的频率范围实现夹带(见Thut et al., 2011a)，因此可能不需要将TMS频率设置为每个被试的个人自产生的频率来观察行为效果。TMS方案遵循rossi等人(2009)提出的关于刺激参数(强度、脉冲数、伦理要求)的安全性建议。

MEG预处理

MEG数据按照良好实践指南(Gross et al., 2013)进行预处理，以验证数据质量，并减少干扰(心脏、眼球运动和眨眼、环境噪音)造成的污染。对所有记录进行目视检查，以检测受头部运动污染的片段或残留的环境噪声源，这些片段在随后的分析中被丢弃。利用陷波滤波减少了原始数据的工频干扰。心脏和眼球运动(眨眼)污染通过信号空间投影(SSP)衰减，该投影来自每个伪影事件的选定数据段。在ECG和EOG轨迹上分别自动检测心跳和眨眼事件。投影机使用主成分分析(PCA)对这些数据片段进行筛选，筛选范围在10 – 40Hz(心跳)或1.5 – 15Hz(眨眼)之间，以心跳事件为中心的时间窗口为160毫秒，或以眨眼事件为中心的400毫秒(默认参数设置)。手动选择最能捕捉伪迹传感器地形的主成分作为数据正交投影的方向。在大多被试中，第一个主成分足以去除伪迹污染。预处理后的数据用二阶巴特沃斯滤波器(12 dB/倍频斜率)在0.3Hz和50Hz之间带通滤波，然后降采样至500 Hz。MEG试次从-1000毫秒到4000毫秒，根据S1第一音调的开始被自动检查(即S1、延迟、S2和S2结束后的500毫秒的时间窗口)。在任何传感器点的试次时间窗口内，数值范围超过±3000 fT的试次被排除在分析之外：因此，每个被试和条件保留了150到190个试次。

MEG源成像

对这两个任务和每个试次都进行了源重构，使用的是Brainstorm中默认参数设置(Tadel et al., 2011)。对预处理后的数据应用线性加权最小范数算子进行MEG源成像。

EEG预处理与TMS伪影消除

预处理分多个步骤进行，首先通过目视检查去除坏段，然后去除第二天和第三天EEG数据的主要TMS伪影。为此，自动检测TMS伪影，并用具有平均值和标准差的Gaussian噪声替换从各TMS峰值前10ms到峰值后20ms开始的时间段，对应于参考周期的标准偏差和平均值分别设置为TMS峰值前-35到-15 ms。在此步骤之后，将数据采样降至500 Hz。利用独立成分分析(ICA)和EEGLAB函数(https：//http://sccn.ucsd.edu/eeglab/)有效地消除残余伪迹。在对剩余数据计算ICA之前，在0.3到50Hz之间对数据进行过滤。利用时间进程和地形信息，识别出代表清晰的眼部或TMS相关伪影的成分并删除。请注意，TMS伪影校正程序已在控制实验中进行了评估(图S5)。第一天的EEG数据用类似的程序进行预处理，但不校正TMS伪影。然后，针对第一个S1音调的开始，从-1000 ms到4000 ms自动检查单个EEG试次。在任何电极点的试次时间窗口内，超过±200μV的试次被排除在分析之外：因此，为每个被试和条件保留了140到180个试次。

事件相关反应

利用MEG源时间序列和EEG头皮数据对事件相关反应(ERRs)进行分析。对两个实验任务(简单任务和操作任务的正确试次)和操作任务中的错误试次分别进行平均。在S1中第一个音调前的-100到0ms的间隔用于基线校正(MEG数据的z分数，EEG数据的减法)。对于每个被试，所有的分析都是在每种条件(随机选择)下进行相同数量的试次。ERRs分析主要关注两种旋律之间的沉默保持期间的持续诱发反应(见图2A和图2B)。为了确定任务(操作与简单)和试次类型(操作任务的正确与错误)在保持期持续反应的幅度上是否存在差异，我们在8个连续的250毫秒时间窗口(750到2750毫秒之间)计算了这些误差平均值的绝对值。使用Fieldtrip中的基于聚类的置换检验，对每个时间窗口进行配对t检验，以校正多次比较。执行这些ERRs分析是为了确定进行时频分析的兴趣区(ROI)。ROI是通过对操作与简单对比(正确试次)和操作任务的正确试次与错误试次对比的主效应的联合分析来定义的(见图2A和图2B，右面板)。

振荡活动

我们首先感兴趣的是在听觉信息保持期间低频段内的内源性振荡活动中，任务(操作，简单)和试次类型(操作任务中正确与错误试次)之间的差异。因此，我们把重点放在两种旋律之间的沉默期。由于这些振荡爆发的延迟和频率都不为人所知，我们在ERRs分析定义的ROI中对信号进行了基于小波变换的时频分解。用复Morlet小波对脑磁图和脑电图信号进行时频分解，周期为7个，范围为2 ~ 50 Hz，步长为1 Hz。将时间-频率小波变换应用于每个试次，然后在各试次中取平均值，从而在每个时间样本和每个频率区间估计2到50 Hz之间的振荡功率。我们通过对每个频率的z分数(在第一声出现前-1000至0 ms的时间段内计算的平均功率)，研究了与刺激前基线相关的保持期内的振荡活动。为了确定任务之间和试次类型之间的差异，我们计算了活动的功率谱密度(PSD，Welch方法，部分重叠时间窗口)，在观察到显著任务和试次类型比较的时间窗口内(刺激开始后1750至2250ms，见结果)平均。计算所有被试的PSD，比较操作任务的平均功率和简单任务的平均功率。该分析还用于比较操作任务中正确和错误的试次。为了分析TMS序列诱发的振荡活动(第二天和第三天的数据)，我们采用类似的程序(复Morlet小波和z分数基线校正)处理EEG信号。基于第一天数据的结果(见图3)，为了评估θ振荡的夹带，我们从小波数据集中提取了每个被试在整个保持期内的频率范围(两个任务的平均值)，范围为4到6 Hz。然后，使用t检验和基于聚类的置换检验校正多重比较，跨阶段比较他们的地形图(节律性TMS与第一天基线，节律性TMS与非节律性TMS)。为了评估结果的特异性，提取了两个不同时间窗口内每个任务之间的θ功率差，在保持期内对应于：1)刺激期(应用TMS期间，绿色虚线框)和2)刺激后期(黄色虚线框，图5A)。该分析在节律性TMS主效应的联合分析(节律性TMS与第一天基线和节律性TMS与非节律性TMS，图5D)定义的ROI范围内进行。

功能连接

通过估计相位锁定值(phase locking value，PLV)和相干性(Coh)来研究左顶内沟与大脑其余部分保持期间的功能连接。PLV测量时间序列之间相位差异的一致性程度。这是通过测试两个信号之间相位协方差的显著性来实现的，具有合理的时间分辨率(≈100 ms)。相干性是跨频率信号对之间相关性的频谱度量；它是由两种波形之间的交叉谱密度计算出来的。相干性不能具体量化相位关系，因为它不能消除信号之间相互关系中振幅和相位的各自影响之间的歧义。总而言之，与相干性不同，PLV在区域间依赖关系中明显地解开了相位和振幅效应之间的纠缠。PLV和一致性值分别在每个任务和每个试次类型的试次中取平均值。在整个大脑水平上计算任务和试次类型之间的差异，然后这些数据与操作任务中的行为表现做线性回归(如图6B所示)。然后对三个兴趣区(皮质块表面积50 mm2)进行这些指标的统计检验，这些区域的坐标是从之前研究中提取的(见Foster et al., 2013；Zatorre et al., 2010)。

最后，为了估计TMS对脑电信号内源性相位的影响，我们估计了在5Hz的完美正弦信号(模拟节律性TMS脉冲)和大脑活动之间的PLV。然后将这些数据在三个不同的时间窗口(1)保持期、2)刺激期和3)刺激后期)下进行对比。

量化和统计分析

这项研究共有17名被试。行为统计分析采用重复测量方差分析和LSD事后检验。功能数据和行为数据之间的相关性用Pearson相关进行估计。p = < 0.05，差异有统计学意义。包括行为数据在内的所有分析均使用Statistica (http：//http://statistica.io /；Statsoft)。

采用配对t检验对事件相关反应和振荡活动进行全脑分析，使用的是Fieldtrip (http：//http://www.fieldtriptoolbox.org/)中的置换检验。兴趣区分析采用配对t检验(Statistica)。多重比较校正后，p = < 0.05，具有统计学意义。对于所有的分析(行为、功能)，统计值、离散度和精度测量(例如，平均值、SEM)可以在图、图例或结果部分的正文中找到。

结果

17名健康被试在三个不同阶段执行了两个听觉任务(三天，图1A)。第一个任务涉及一个简单的音高判断(图1B，“简单任务”，在延迟匹配样本任务中检测局部音高变化)；第二个任务使用相同的刺激和相对时间，但需要操作听觉信息(图1B，“操作任务”，在这个任务中，听者必须识别两种不同时间顺序的局部音高变化)。第一天，被试在执行听觉任务的过程中同时记录MEG/EEG。采用第一天的数据分离记忆保持期间工作记忆网络(操作任务)中与操作相关的振荡标记，并设定调谐频率、任务的功能相关时间段和TMS的目标区域。与记忆操作有关的振荡脉冲的潜伏期和频率都不是先验已知的。然而，基于之前的fMRI研究，预期任务和试次类型相关差异在双侧背侧听觉通路，包括顶内沟。因此，我们首先依据两个旋律间隔期的事件相关分析确定每个被试的兴趣网络(见图1D和2A)。然后，通过对识别出的区域节点的信号进行时频分解来考察这个网络中的振荡动态。这种实用的方法通过减少数据量，促进了信号在时间和频率上的提取。

第一天的EEG记录提供了基线行为和电生理数据，与随后的TMS(第二天和第三天)进行比较。第二天和第三天，被试在节律性或无节律TMS(ar-TMS)下执行相同的听觉任务(平衡被试间顺序)，脉冲总是在两个刺激之间的静息态间隔期发出，同时记录EEG。

顶内沟和听觉信息加工

第1天，每个任务的行为表现都高于机会水平(chance level)(t检验,ps< 0.001)，且与被试的音乐经历(音乐训练年数)呈正相关(操作任务r(16) = 0.59,p= 0.01；简单任务r(16) = 0.52,p= 0.03)。与前人研究一致，操作任务的正确率(d’；图1C)比简单任务正确率低(t(16) = 13.12,p< 0.001)。

在所有被试中，旋律引起经典的听觉反应(图1D，第一天数据)。MEG和EEG时间序列(两个任务的平均值)显示，在双侧听觉皮层和下额叶区的编码(0 ~ 750 ms)和提取(2750 ~ 3500 ms)周期内，每个音调后都有清晰的P50和N100波(图1D，聚类p< 0.001)。另外，在保持期间(750 ~ 2,750 ms)持续的诱发反应(慢保留波(slow retention wave)出现在双侧腹侧和背侧听觉通路，包括听觉皮层，下额叶和上额叶皮层，边缘上回，颞沟和顶内沟(图1D,2A,2B)。与MEG结果一致，在EEG地形图中，观察到编码和提取期典型的额中央负波，以及保持期的后顶枕正波(图1C,右版面)。

图1方案，第一天行为，和MEG/EEG结果

(A)每个被试在3天内进行了3次不同记录。

(B)听觉任务。简单任务：“相同”试次：在2秒的延迟后，重复第一个旋律；“改变”试次：这对组合的第二段旋律(红色方块)中改变了一个音调。操作任务：“相同”的试次：重复第一段旋律，但时间顺序相反；“改变”试次：这对组合的第二段旋律以时间倒序呈现，改变其中一个音调(红色方块)。

(C)第一天的简单任务(蓝色)和操作任务(红色)的d’表现。白色圆圈表示个人的表现。

(D)第一天的事件相关反应。兴趣网络：经典的听觉反应证明了数据质量，并确保了被试在任务中的参与性。对于简单任务(蓝色)和操作任务(红色)的正确试次，在试次时间窗口内(-100~3500ms)进行信号的总平均，阴影表示SEM。左：MEG数据，位于右侧听觉皮层(颞横回，FSL，哈佛-牛津地图集)。右图：EEG事件相关电位数据，Cz电极。左下角：溯源皮层，在编码(0~750ms)、保持(沉默延迟750ms~2750ms)和提取(2750ms~3500 ms)期间，与基线相比(基线T检验，聚类校正)，在两个任务(时间平均)中双侧区域(MEG事件相关区域)都显著激活。右下角：编码，保持，和提取的EEG头皮地形图(每个时间段时间平均)。

为了识别正确加工记忆信息相关的脑网络，我们对脑磁图源图(MEG source maps)和脑电地形图进行了两次比较：(1)任务(操作正确与简单正确)和(2)试次类型(正确与错误试次，仅操作任务)。测量使用非参数的基于聚类的置换统计(见STAR方法)。在保持期，与简单任务(正确试验)相比，操作任务的左背侧流持续诱发反应的绝对振幅显著增强(p = 0.03,时间窗= 1,750 ~ 2,000 ms；图2A)。显著区域包括左侧顶内沟、左侧颞上沟、左下额叶和上额叶皮层、左侧运动区和运动前区。

试次类型比较(正确与错误)也强调了背侧流在操作任务中的作用。在记忆保持期，右上、下额叶皮质(聚类p=0.03，时间窗=2000 ~ 2250ms)和左背侧流(包括左顶内沟和左上额叶皮质；聚类p=0.03，信号时间窗=2000~2250ms)显示与错误的试次相比，正确的试次中事件相关反应的振幅增大。最后，任务和试次类型的比较显示，脑电头皮地形图效应显著，与空间和时间上的MEG结果一致(操作正确与简单正确：聚类，p=0.04；时间窗=1750~2000ms；正确与错误操作任务：聚类，p=0.03，时间窗=2000~2250ms；图2B)。

与之前研究一致，我们的结果表明，在记忆保持期内，背侧听觉流活动的增加(见图2A和2B)支持记忆中听觉信息的正确操作。完成事件相关分析是为了确定兴趣区(ROI)，在该区域可以研究操作相关的振荡活动(见STAR方法)。在实验的第二部分，将ROI的中心坐标用作TMS的目标坐标。对每个被试来说，ROI是通过操作任务与简单任务对比(正确试次)和正确试次与错误试次对比的主效应之间的关联分析来确定的(参见图2A和2B，右版面)。在组间水平上，两种对比差异显著的大脑区域是左侧顶内沟(x=-36，y=-60，z=56)和背侧运动前皮质(x=-36，y=-6，z=64)。基于这些结果和前人研究，我们因此选择左侧顶内沟作为时间频率和功能连接分析的ROI，并作为每个被试的TMS目标区域。注意，上述对比是在个体水平上进行的，以确定每个被试自然空间内左侧顶内沟的坐标(图S1)。分析显示，17名被试中有14名出现双侧顶内沟激活。由于在所有被试中都观察到左侧顶内沟的激活，因此该区域被选为剩余实验(第二天和第三天)的TMS靶区。

图2事件相关反应结果

(A和B)左：对于简单任务(蓝色)和操作任务(红色)的正确试次，试次时间窗口内信号的总平均(-100~3500ms)，阴影表示SEM。事件相关区域(A；MEG数据)，位于左侧顶内沟(IPS)。事件相关电位(B；EEG数据)，PO3电极。

右图：在保持期间内，操作任务的事件相关反应(ERR)波幅高于简单任务(左)，操作任务中正确试次的事件相关反应(ERR)波幅高于错误试次(右)。条形图表示聚类内的平均活动：蓝色，简单任务正确试次；红色，操作任务正确试次；橙色，操作任务错误试次。误差条代表SEM。脑电地形图上的黑点表示电极非常显著。

θ功率支持听觉信息的操作

实验第一部分的关键目标是识别背侧流中持续的振荡信号，当被试正确操作记忆中的信息时，这些信号现在增强(操作任务正确试次)。因此，我们关注听觉信息保持期间，左侧顶内沟持续振荡活动在任务之间(操作正确与简单正确)和试次类型之间(操作任务中正确与不正确)的差异。计算每个任务和试次类型的时频分析(见STAR方法)，并估计差异(操作正确减去简单正确和操作任务正确减去不正确)。然后，我们在结果差异图中提取了保持期中心部分的平均活动的功率谱密度(PSD)，在此期间，任务和试次类型比较在事件相关分析中具有显著效应(刺激开始后1750~2250毫秒；见图2)。结果如图3所示。

图3第一天时频结果

(A-D)位于左侧顶内沟的ROI的时频图(IPS；A和C)和PO3电极脑电图(B和D)的试次时间窗口(-100~3500ms)。操作与简单任务对比(A和B)。操作任务的正确试次与错误试次对比(C和D)。红色虚线框表示感兴趣的时间段(刺激开始后750ms~2750ms的保持期)。时频图是基线活动的Z分数(刺激开始前1000 ~ 0ms)。PSD，功率谱密度；基于ERR分析，在保持期的中心(1750~2250ms)进行统计学检验(见图2)。阴影误差条表示SEM。星号代表显著；n.s.：不显著。(E和F)在操作任务保持期(正确对比与错误对比)θ功率以及被试在操作任务中表现的MEG数据(E)和EEG数据(F)的散点图。

任务和试次类型的比较显示，与以下各项相比，操作任务中正确试验的θ功率(5 Hz)在保持期内增加：(1)简单任务中正确试次(MEG：t(16) = 2.01, p = 0.04；EEG：t(16) = 3.77,p< 0.001)和(2)操作任务中错误试次((MEG t(16) = 5.22,p< 0.001；EEG t(16) = 4.70,p< 0.001)。操作与简单对比的平均固有θ振荡为5.23 ± 1. 25 Hz(5个被试为5 Hz，6个被试为4Hz，3个被试为6Hz，2个被试为Hz，1个被试为8Hz)。注意，对θ功率的全脑分析表明，θ生成器在空间上与事件相关反应源确定的ROI一致(图S1B)。

有趣的是，与错误试次相比，正确试次中的θ功率预测了被试在MEG和EEG测量中的操作任务表现(见图3E和3F)，并且与被试的音乐经历呈正相关(MEG r(16)=0.58，p=0.01；EEG r(16)=0.48，p=0.05)。相关在操作与简单对比上不显著(ps＞0.16)。首次分析的显著相关表明，左侧顶内沟的θ功率可以作为被试听觉工作记忆操作能力的预测因素。

基于这些发现，以及第二天和第三天使用了相同的行为任务，我们在保持期内以左侧顶内沟为靶点进行节律性TMS，以检验我们可以因果性地提高正在进行的θ和行为表现的假设，特别是在需要操作信息时(即，在操作任务期间，但不是在简单的旋律比较期间)。在本实验中，我们的目的是执行一个精确的基于信息的节律性TMS方案，因为第一天(基线)的数据允许我们定义何时(保持期)、如何(θ范围的振荡)以及在何处(左侧顶内沟)应用节律性TMS。

θ r-TMS增强记忆操作

在主刺激方案之前，我们对七名新被试进行了补充性假实验。这样做是为了控制与TMS咔哒声相关的节奏声音的潜在干扰效应(以及潜在夹带)。方案参数与主实验(见STAR方法)相似，但我们使用假节律和非节律性TMS代替主动刺激。这个实验显示假刺激对行为没有显著影响(图S2)。

在主刺激实验中，17名参加第一次MEG/EEG部分(第一天)的个体，随后用TMS刺激左侧顶内沟(图S1)。

对正确率进行3×2的方差分析，其中阶段(第一天基线，节律性TMS，非节律性TMS)和任务(操作和简单)是被试内因素。任务主效应显著(F(1,16) = 239.52,p< 0.0001)，阶段和任务交互作用显著(F(2,32) = 3.25,p= 0.05)。与第一天基线(p= 0.02)和操作任务的非节律性TMS(p=0.04)相比，当节律性TMS调谐θ频率时，表现提高(见图4B)。相比之下，与第一天基线(p=0.27)和非节律性TMS(p=0.75)相比，节律性TMS并没有改变被试在简单任务中的行为表现。有趣的是，与两项任务的基线相比，非节律性TMS并没有调节被试的正确率(ps＞0.43；图4B)。最后，与节律性刺激相关的行为增强(相对于第一天基线)与第一天基线正确率呈负相关(图4C)。总之，基线表现差的个体比基线表现好的个体从节律性刺激中获益更多。注意，为了控制记录阶段的潜在顺序效应，将行为数据分类为记录日期的函数(与TMS刺激参数无关)。对数据进行2×3的方差分析，任务和顺序(记录日)是被试内因素。除了上面报告的任务主效应外，行为数据顺序主效应或任务与顺序之间的交互作用都不显著(ps>0.20)。

图4 TMS方案和行为结果

(A)皮层结果显示TMS诱发的活动(TMS线圈位于左侧IPS中心)。短双相TMS脉冲在节律性TMS或非节律性TMS下传送。在每次试次中，在两个旋律之间的1秒时间窗口内的延迟期间，发送5次TMS脉冲。节律条件：TMS脉冲(黑色箭头)每200ms一次。非节律性情况：TMS脉冲(黑色箭头)在连续5个200ms时间窗口内随机发送(灰色箭头)。

(B)简单任务(蓝色)和操作任务(红色)三个阶段(第一天基线，节律性TMS [r-TMS]和非节律性TMS [ar-TMS]) d’的正确率(图中规范化，见STAR方法)。白色圆圈表示个人表现。实线表明，与第一天基线相比，被试在节律性TMS条件下表现更好。虚线表示与第一天基线相比，被试在非节律性TMS条件下表现下降。

(C)被试在操作任务中第一天基线的表现与节律性TMS相关的行为增强(r-TMS减去第一天基线)的散点图。

θ r-TMS夹带θ振荡选择性地提高记忆操作

在EEG地形图上使用基于非参数聚类的置换统计估计保持期(在刺激开始后750~2750 ms之间的平均活动；参见图5A-5C和5E中的红点轮廓)节律性TMS与其他两个记录阶段(第一天基线和非节律性TMS)比较的主效应(两个任务的均值)。与第一天基线相比，节律性TMS增加了左额-顶叶电极上持续θ振荡的功率(聚类p=0.04；图5B)。当比较节律性TMS和非节律性TMS时，在后顶叶区域也观察到这种效应(聚类p=0.04；图5C)。

为了评估结果的特异性，我们提取了两个不同时间窗口内每个任务阶段之间的θ功率差异，这两个时间窗口对应于：(1)刺激期(应用TMS期间；绿色虚线轮廓)和(2)刺激后阶段(黄色虚线轮廓；图5A)。该分析在节律性TMS主效应的联合分析(节律性TMS与第一天基线和节律性TMS与非节律性TMS；图5D)确定的ROI范围内进行。有趣的是，与第一天基线和两项任务的刺激时间窗期间的非节律性TMS相比，节律性TMS提高了θ功率(ps<0.01)，但对于刺激后时间窗(所有p值均>0.09)，这种效应并不显著。

为了研究刺激时间窗内的潜在任务差异，进行2×2的方差分析，阶段(节律性TMS与第一天基线和节律性TMS与非节律性TMS)和任务(操作和简单)是被试内因素。该分析显示，操作任务中节律性TMS诱发的θ功率(与第一天基线和非节律性TMS相比)高于简单任务(主效应F(1,16) = 4.35,p= 0.05)。这表明，当周期性刺激对应于正在进行的、功能相关的、任务相关的脑震荡频率时，节律性TMS结果会增强。此外，我们观察到，与第一天基线相比的夹带量与被试在操作任务中的行为增强呈正相关(见图5E)。对于简单任务，没有观察到振荡夹带和行为之间的因果关系(p=0.87)。最后，在联合分析确定的ROI中，对节律性TMS进行试次类型比较。分析显示，与操作任务中的错误试次相比，正确试次在保持期内的θ功率增加(t(16)=2.10，p=0.03；图5F)。

图5 TMS EEG结果

(A)兴趣时间窗。保持期，红色虚线框；刺激期(Stim)，绿色虚线框；刺激后时期(Post-Stim)，黄色虚线框。

(B和C) EEG P7电极的时频图，对于节律性TMS与第I天基线以及节律性TMS与非节律性TMS对比(C)的一个试次时间窗口。时频图显示了操作和简单任务的总体平均。PSD，保持期的功率谱密度。阴影表明SEM。星号代表效应显著。头皮地形图显示有显著电极。

(A)基于呈现在(B)和(C)中主效应间的结合分析，头皮地形表示兴趣域(ROI)。条形图代表刺激和刺激后时间窗口中ROI的平均功率；蓝色，简单任务正确试次；红色，操作任务正确试次。误差条代表SEM。

(B)操作任务：操作任务中(节律性TMS与第一天基线)被试表现和保持期(节律性TMS与基线)θ功率的散点图。

(C)(D)显示的ROI节律性TMS阶段中操作任务正确与错误对比的时频图。

区域间θ相位锁定支持听觉信息的操作

为了考察θ振荡在支持记忆操作的区域间交流中的潜在作用，我们在保持期内对MEG溯源后进行了功能连接性分析(第一天数据)。我们研究了左侧顶内沟和大脑其他部位之间的θ相位锁定值(PLV)和相干性(Coh)(见STAR方法；图6B)。对于每个指标，在全脑水平上计算任务和试次类型之间的差异(见STAR方法)，然后将这些数据与被试在操作任务中的表现进行线性回归(说明，请参见图6B)。在三个ROI中估计统计显著性：左侧前辅助运动区(SMA)、右侧背外侧额叶皮质和右侧顶内沟。先前的功能磁共振成像研究已经得出这些区域是听觉操作网络的一部分。这些分析表明，这三个区域和左顶内沟之间θ PLV的增加量(在操作任务中，相对于简单任务)与被试在操作任务中的表现呈正相关。一致性指标(见图S3)和试次类型比较(PLV和Coh,ps> 0.15)不显著。

为了考察节律性TMS对EEG信号内源性相位的影响，我们估计了每个任务和三个感兴趣的时间窗口(保持期、刺激和刺激后；见图5A)的TMS脑相位锁定(见STAR方法)。任务比较显示，与简单任务(保持期，聚类p=0.03；见图6F)相比，操作任务的TMS脉冲锁相在左额顶叶和右顶叶区域增加。有趣的是，这种相位锁定在所有任务的刺激和刺激后期间都存在(ps<0.01)，这表明，尽管节律性TMS功率效应仅限于刺激期间(图5D)，但其对大脑振荡持续阶段的影响随时间而持续。为了研究夹带的时间动力学，根据两项任务的节律性TMS数据计算5 Hz试验间PLV。该分析是在从操作任务与简单任务对比(图6F)定义的显著电极聚类中提取的时间序列上进行的。试验间锁相(见图S4)显示，在保持期的第二部分持续夹带，至少持续5个周期(1秒，从最后一次TMS脉冲到第二段旋律开始)。

图6 PLV结果

(A)与简单任务相比，前人获得的操作任务的功能磁共振成像结果(BOLD信号增加)。这些研究中的坐标被用作(C)-(E)中分析所关注的区域(见STAR方法)。

(B)左侧顶内沟θ相位锁定值(IPS，操作与简单对比)与操作任务中的行为表现之间的全脑回归(p<0.05，未经校正)。

(C-E)被试在操作任务中的表现与保持期θ相位锁定值的散点图(操作与简单对比)。左侧额叶(C；黑色)；右侧额叶(D；白)；右IPS (E；绿色)。

(F)通过计算EEG信号与理想的θ振荡(模拟TMS脉冲)之间的PLV估计节律性TMS-脑相位锁定。头皮地形图显示操作任务与简单任务的显著电极簇对比。条形图表示两个兴趣时间窗口(刺激和刺激后；参见图5)。

讨论

我们的研究表明，节律性TMS促进了内源性大脑振荡，特别提高了被试在听觉工作记忆中的操作能力。行为增强是任务特异性的，并且随着个体脑电图信号中振荡的夹带量而扩大，因此提供了大脑活动和行为之间因果关系的证据。此外，我们发现节律性TMS相位和功率结果在时间上表现不同：虽然功率效应在刺激期受到时间限制，但相位夹带在刺激后时间窗口持续存在。

支持听觉工作记忆的分布式网络

在工作记忆任务的编码和提取阶段，MEG源成像显示双侧听觉和额下皮层(额下回的后部和三角肌)的活动(第一天无刺激时获得的操作和简单任务的平均值)。这一激活模式与最近的研究一致，研究表明这些区域以及它们之间功能性和有效的连接在在线保持、编码(整合顺序听觉事件)和音调模式检索中起作用。在记忆保持过程中，除了听觉皮层和额叶下部区域，双侧背流出现持续诱发活动，包括顶内沟和额上区(图1D)。有趣的是，在记忆保持过程中，背侧听觉通道的反应随着任务的执行和准确性(正确与不正确)的变化而变化，这意味着直接的大脑-行为关系。

背侧通路，顶内沟和记忆操作

对比记忆操作和简单记忆任务，以及在操作任务保持期的正确和错误试次，我们发现听觉背侧流中的诱发活动增加并持续，包括顶内沟(图2)。在MEG源图中观察到的顶内沟激活的位置和程度与在其他类型的心理转化/操作中报告的fMRI激活相似，如定量计算或视觉心理旋转。对于工作记忆，后顶叶皮层(包括顶内沟)最初被认为是支持记忆保持的短期记忆存储，最近的研究强调了它对记忆操作过程的特定贡献。收益于MEG的时间分辨率，我们的研究结果扩展了之前的研究结果，表明在任务保持期，即操作发生时，尤其涉及顶内沟。为了研究在记忆保持过程中支持操作过程的神经动力学，我们随后研究了这个特定网络中与任务相关和与试次类型相关的振荡活动。

背侧流记忆操作的频谱指纹图谱

在保持期，背侧流的局部θ波功率增加(在顶内沟)和长程θ波相位锁定(但不一致；图S3)与记忆信息的正确操作有关(图3和6)。这些结果与几项电生理学研究一致，表明分布在额-顶叶区域的θ波功率，以及它们之间的相位同步，支持工作记忆加工。值得注意的是，在记忆保持期顶叶θ波功率的增加，其幅度和持续时间随记忆负荷和工作记忆需求的变化而变化。与此相关的是，工作记忆任务中额-顶θ波相位锁定的增加支持了中央执行功能和存储缓冲区中任务相关信息之间的长程连接。

本研究通过显示θ功率和区域间θ相位锁定在预测工作记忆表现方面的差异作用，扩展了这些发现。在正确和错误试次之间，顶内沟的局部θ功率差预测了被试在操作任务中的正确率。此外，区域间不同任务的锁相差异与被试操作能力呈正相关。振荡功率的测量反映了一个区域内神经单元数量的变化和/或其同步反应的程度，因此可以被认为是局部激活的标志。相比之下，区域间的相位锁定用来测量同步发生在区域间群体兴奋性的动态变化。基于这些原则，我们的数据表明，试次正确率(正确与不正确)是由顶内沟中同步激活的细胞集合数量的增加来局部预测的。相反，与任务相关的θ波调节是由背侧分布的皮层节点的兴奋性同步活动驱动的。

有趣的是，相干分析(一种结合相位锁定和功率效应的测量，见STAR方法；图S3)与试次类型或任务比较的行为没有显著相关。这个观察，连同相位和功率结果，表明虽然背侧听觉通路不同节点的神经兴奋性波动在认知要求较高的操作任务(与简单任务相比)期间是相位锁定的，但每个区域的激活时间(功率波动)可能不同。沿着此路径，我们可以假设，虽然不同的背侧流节点可能在操作任务的正确和错误试次中被相位锁定，但任务内的行为差异(正确和错误)取决于顶内沟的局部功率变化(见图6；图S3)。

总的来说，第一天(基线)的结果表明，背侧听觉通路中的θ波活动可以预测被试在工作记忆中的听觉操作能力。此外，这些结果表明，在操作过程中，背侧工作记忆网络的远端区域(即左前辅助运动区、右侧顶内沟和右侧背外侧额叶皮层；图6B)在θ频率范围内与左侧顶内沟相位锁定。到目前为止，这些结果只是相互关联的。调查这些振荡现象和行为之间的因果关系需要对这些路径进行直接调节，这是我们通过在任务的功能性相关时期(保持期)对MEG识别的顶内沟应用θ-节律性TMS完成的。

持续振荡的特定夹带会导致行为增强

节律性TMS特别提高了被试在操作任务中的正确率。在简单记忆任务和无节律TMS控制条件下没有观察到这种行为调节。据我们所知，这些结果提供了第一个由节律性非侵入性刺激改善任务特异性工作记忆的行为证据。虽然之前的研究表明，刺激方法的频率调整可以使用节律性TMS和tACS来塑造知觉，但这种外部刺激对高级认知任务的影响，如工作记忆，迄今为止是有限的。

与本研究一致，Alekseichuk等人(2016)最近研究表明，通过在额叶皮层上应用连续的跨频tACS (θ-gamma)，可以提高空间工作记忆表现(见Polanıá et al., 2012年关于反应时的额顶叶-tACS融合证据)。我们的研究超越了之前的发现，表明节律性刺激的结果是任务特异性的，因此不依赖于潜在的持续注意过程(Clayton et al., 2015)或其他非特异性效应。此外，这些先前的研究已经在任务执行过程中使用了连续刺激，这并不能解释刺激效果是否在任务的编码、维持或检索阶段起作用。通过对TMS参数(如何，θ频率；位置，顶内沟；何时，保持期)，我们将保持期确定为任务的功能相关时期，在此期间应用刺激。

总的来说，前人研究和目前关于TMS对行为表现影响的研究结果表明，在背侧听觉流中的θ振荡和记忆操作能力之间存在因果关系。然而，这一结果可以被认为是一个不完整的结果，因为对行为的影响并没有精确得出假设的作用机制。为了突破限制，我们在每个记录日同时记录EEG。

我们的EEG结果表明，θ节律性TMS以两种不同的方式促进内源性脑振荡。虽然与第一天和非节律性控制条件相比，节律性TMS阶段的功率增加，虽然仅限于刺激期间，但节律性TMS-脑锁相在刺激后时间窗内持续存在。功率效应与之前的数据一致，表明在目标频率下振荡活动的上调是短暂的，并且在刺激后几百毫秒后消失。另一方面，TMS大脑锁相结果与夹带模型相一致，该模型规定TMS去极化行动通过重置持续振荡的相位夹带振荡活动。因此，观察到振荡锁相的增强和持续一致性可被视为节律性TMS持续夹带神经程序集的标志。

此外，我们还首次表明相位和功率效应都是任务特定的。节律性TMS诱发的θ波功率(与第一天基线和非节律性TMS相比)在操作任务中比在简单记忆任务中更强。考虑在到第一天基线，操作过程中θ波功率比简单记忆过程中更高(图3)，这一结果可以被解释为与正在进行的内源性大脑节律的特定交互作用的标记。这种解释也得到了节律性TMS试次类型比较的支持，在操作任务中，正确试次比不正确试次显示出更强的θ波功率。与此相关，与简单任务相比，在操作任务中额-顶叶区域的θ TMS-脑相位锁定增加。这一发现可以解释为任务特异性振荡夹带，因为在第一天基线时，背侧通路中θ相位锁定的任务差异可以预测被试的记忆操作。这些解释与以下概念一致，即当刺激频率与自然的、功能相关的节律相匹配时，目标频率下的脑振荡上调更有效。

而且，振荡夹带数量随着每个个体的行为增强而减少，行为和神经生理增益都随着被试基线能力的变化而变化。观察到的任务特异性振荡夹带与选择性行为改善的关系是大脑功能和行为之间因果关系的有力证据。有证据表明，被试从刺激中获得不同的好处，这是他们行为表现和θ功率活动的初始水平函数，这表明振荡标记可以用作预测表现方面的个体差异(Zatorre，2013)和非侵入性脑刺激对脑功能的影响。持续的、静息的电生理活动的差异是否可以解释文献中经常报告的个体对TMS的不同大脑反应，这需要进一步研究。

结论

总之，我们的研究结果表明，背侧听觉流的大脑活动(功率)和区域间功能连接(相位锁定)预测了记忆保持期间的信息操作，从而加深了我们对支持人类听觉工作记忆的神经动力学的理解。节律性TMS结果结合EEG证实了这种因果关系，因为TMS诱发的振荡变化可以预测TMS行为结果。此外，我们还发现，节律性TMS不仅在刺激期间有选择性地增加振荡功率，而且在刺激期间和刺激后，还通过增强背侧流的远程功能连接(与TMS脉冲的相位一致性在时间上延长，即使在刺激结束后)。虽然我们的研究侧重于听觉过程，但这种方法可以扩展和推广到其他系统和模式的干预(视觉、触觉等)。然而，这种夹带是否会产生可预测的后续效果仍有待确定。因此，需要进一步研究优化的、功能相关的、非侵入性的大脑刺激对人类认知能力(如知觉、长期记忆或学习)的影响，并探索诸如治疗大脑缺陷的工具等方法的潜在影响。

补充信息：

个别刺激部位：

图S1与图1A和图4相关。个体ROIs和θ发生器。

A：对每个被试进行时频分析的个体ROIs。这些区域的中心被用作TMS在原始空间中的目标坐标(参见STAR方法)。这些区域的位置在被试之间重叠，所有坐标都位于左侧顶内沟。区域显示在MNI Colin27大脑模板上。每种颜色代表一名被试。

B：为了研究θ发生器和事件相关反应定义的ROI之间的重叠，对信号(θ频率)进行全脑Hilbert变换。转换信号的大小是相对于基线的z分数(刺激开始前-1000到0毫秒)。使用基于非参数聚类的统计数据，对操作任务中正确和错误试次进行比较(在2000至2250 ms的时间窗口内——基于图2B中的ERFs结果)。结果显示，在后顶叶区域(包括顶叶内沟)进行正确操作试次时，θ功率左侧化增加(聚类p=0.03，信号时间窗2000至2250ms)。这些θ发生器与事件相关反应分析中定义的顶叶ROI重叠，但如预期的那样，显示出更广泛的空间分布。

伪实验：

图S2与图4B相关。伪实验的行为结果。

七名神经系统健康的成年人(两名女性；年龄19 ~ 35岁，平均29.76±2.14岁；平均受教育年限：17±1.34年；平均音乐训练时间为6.36±5.52年(0 ~ 15岁)。受试者使用STAR方法中描述的相同材料和步骤执行简单和操作任务，例外的是TMS阶段是在TMS线圈倾斜45°的情况下完成的(假条件)。假条件的目的是模拟在没有直接经颅磁刺激的情况下与经颅磁刺激相关的咔嚓声，以控制通过节律性声音可能的夹带。除了任务的主要影响(d '简单>d '操作, p < .001)外，伪实验的行为数据显示阶段主效应不显著(沉默,假r-TMS,假ar-TMS )，任务和阶段之间的交互作用不显著。条形图表示在简单(蓝色)和操作(红色)条件下d '的表现，在三个阶段：沉默、假节律性TMS、假非节律性TMS。

与左侧顶内沟的一致性：

图S3与图6相关。一致性的结果。

A.B.与简单任务相比，之前报告的操作任务的结果(BOLD信号增加)(图A；Zatorre et al., 2010,图B；Foster et al., 2013)。这些研究的坐标(见方法)被用作图B、C和D所列分析的兴趣区。B. C. D.：被试在操作任务中的表现与保持期θ一致性的散点图(简单与操作对比)。B.左前额(黑色)，C.右前额(白色)，D.右IPS(绿色)。

试次间PLV，节律性TMS：

图S4与图6相关。沉默保持期的试次间相位锁定值试次间PLV的总平均(图6F所示，操作任务与简单任务的显著簇中所有显著电极的平均PLV)，在保持时间窗口内(刺激开始后750 - 2750 ms)，对于简单(蓝色)和操作(红色)任务(正确试次，在被试间重叠。阴影表示s.e.m.)

TMS伪影校正：

图S5与STAR方法相关。TMS伪影校正。

为了评估TMS伪影校正管道的功效，在一块肉(鸡)（meat (chicken)）上发送5Hz节律性TMS序列(30个脉冲序列重复8次，间隔30秒，共240个TMS脉冲)，同时进行EEG记录(2个电极+接地和参考)。我们使用与主实验相同的TMS兼容脑电图设备、记录参数和分析管道。为了确定TMS伪影的实际持续时间，对240个脉冲进行平均(相对于TMS触发器而言，-50到100ms期间)。A. EEG-TMS伪影的总平均值(-50-500 ms，相对于TMS开始)。垂直的蓝线表示伪影的持续时间；红线表示主实验中使用的校正时间窗口。可观察到TMS伪影，相对于TMS触发器为-2 ms至13 ms，伪影总持续时间为15 ms。为了确保数据中的所有伪影活动已被移除，主实验中使用的校正时间窗口相对于TMS触发器扩展至-10至20 ms(红线)，这是实际伪影持续时间的两倍。B.为了优化校正参数，在伪影校正前后进行时频分析。左面板：测试准备过程中记录的TMS伪影(以5Hz频率传输的30个脉冲序列)的时频图。右面板：应用TMS伪影校正后，相同数据的时频图。这些分析表明，校正后，伪影活动完全消除，没有剩余的信号干扰。基于这一分析，我们确信在主要研究中节律性和非节律性条件下，实验TMS污染已被适当去除。