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Cerebral Cortex: 大脑的功能发育与成长环境紧密相关

《本文同步发布于“脑之说”微信公众号,欢迎搜索关注~~》 一、背景    大脑的发育受多方面因素影响,较高的社会经济地位(higher socioeconomic status, SES)就是其中一个重要的因素。儿童、青少年时期的SES与其较强的认知能力,学业成就和较低的精神疾病发病率有关,甚至会影响婴儿时期的大脑皮层发育。已有的一些研究发现SES与大脑的结构发育呈现紧密关系,具体表现为低SES个体的大脑结构发育加速,这表明SES会调节年龄和大脑结构发展之间的关系,目前尚不清楚其在大脑功能发育中是否存在这种调节关系,这促使人们深入地研究社会经济地位是否以及如何影响青少年大脑功能网络的发育。在大多数这些研究中,关于SES的研究是在家庭层面进行的,包括家庭收入,成员学历等,部分研究也关注了邻里社区SES的影响。然而已有的研究结果还不足以清晰的揭示SES与儿童、青少年的大脑功能发育之间的关系,以及SES是如何影响的发育的,特别是与年龄的交互作用。该研究利用费城跨年龄段的大样本横断面影像数据来研究年龄,SES和大脑功能网络拓扑之间的关系,分别从全脑水平,网络水平,以及单个大脑区域三个层次,利用图论的聚类系数和模块化指数两个网络指标,从整体到局部的研究了在青少年发育过程中,SES对其功能网络拓扑结构的影响。该研究为SES与功能网络拓扑的发展之间的联系提供了证据,为早期成长环境影响大脑神经活动提供了更深入的见解。 二、材料和方法 1、被试和数据    从Philadelphia Neurodevelopmental Cohort(PNC)数据集中选取符合排除标准的,年龄在8到22岁之间的,1012名儿童和青少年的神经影像数据,其中平均年龄15.78,女性552名。SES的测量结合了被试社区的结婚率,贫困人口比例,家庭收入以及邻里家庭收入,教育占比,人口密度,就业率等多个特征计算其SES得分。结构和功能数据的预处理借助ANTs和XCP工具包处理,将功能数据映射到皮层上进行后续功能网络分析 2、构建功能网络    对每个被试,提取N = 360 个皮层区域的BOLD信号,通过计算皮尔逊相关系数来表示每两个区域之间的功能连接,最后得到了一个360*360的功能连接矩阵,如图1。基于个体数据的差异性与局限性,只有359个节点被纳入到后续分析中。

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Cerebral Cortex:额顶控制网络的网络间作用可以很好地预测记忆抑制能力

记忆抑制(Memorysuppression,MS)与精神健康相关。然而,没有研究探索内在静息态功能连接(resting-state functional connectivity,rs-FC)如何预测这种能力。本文基于rsfMRI脑功能连接组预测模型(connectome-based predictivemodeling,CPM)来探究预先定义脑网络(额顶控制网络或FPCN)中的rs-FC图谱是否能以及如何预测健康个体的MS(497名参与者)。在think/no-think范式中,使用由MS导致的遗忘来评估MS能力。结果表明,FPCN网络有利于建立MS预测模型。FPCN中的一些区域,如额中回、额上回和顶下叶在预测MS能力中起着重要作用。此外,FPCN与多个网络(如背侧注意网络(DAN)、腹侧注意网络(VAN)、默认模式网络(DMN)、边缘系统和皮下层区域)间的功能相互作用能够预测MS。关键的是,用于预测的FPCN网络是稳定的并对MS是特定的。这些结果表明FPCN与其他网络相互作用能够表明MS能力。这些结果有助于解释这些功能网络的相互作用是如何导致某些精神障碍中的特定入侵性思维和记忆的。

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机器学习(三) 关联规则R语言实战 Apriori

关联规则背景 关联规则来源 上个世纪,美国连锁超市活尔玛通过大量的数据分析发现了一个非常有趣的现象:尿布与啤酒这两种看起来风马牛不相及的商品销售数据曲线非常相似,并且尿布与啤酒经常被同时购买,也即购买尿布的顾客一般也同时购买了啤酒。于是超市将尿布与啤酒摆在一起,这一举措使得尿布和啤酒的销量大幅增加。 原来,美国的妇女通常全职在家照顾孩子,并且她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布,而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。 注: 此案例很精典,切勿盲目模仿案例本身,而应了解其背后原理。它发生

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PNAS:网络连接的中断预示着中风后多种行为障碍

中风后的行为障碍通常归因于局灶性损伤,但最近的证据表明,分布式脑网络破坏起着关键作用。来自华盛顿医学院研究人员在PNAS发文,他们招募了132名中风患者,测量静息态功能连接、病灶分布和多类行为表现(注意、视觉记忆、形象记忆、语言、运动和视觉),并使用机器学习模型来预测单个受试者的神经损伤。结果发现,FC能更好地预测视觉记忆和形象记忆,而病灶图能更好地预测视觉和运动损伤。两者都能很好地预测注意力和语言缺陷。接下来,研究者确定了生理网络功能障碍的一般模式,包括半球间整合和半球内连接的减少,这与多个领域的行为损伤密切相关。网络特异性的功能障碍模式预测了特定的行为障碍,而跨网络模块的大脑半球间沟通的丧失与跨多个行为领域的损伤相关。这些结果将大脑网络的关键组织特征与中风的大脑行为关系联系起来,阐明了脑结构与脑功能的补充价值,并为中风后多个行为领域障碍提供了生理机制。本文发表在PNAS杂志。

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