大脑是昂贵的，相对于身体大小而言，大脑会产生高昂的物质和代谢成本，而脑网络可以通过改变组织形式来减少这些成本。但是，脑网络连接组也有很高的拓扑效率、鲁棒性、模块化和连接hub的“富人俱乐部”，这些和其他有利的拓扑特性都有可能增加布线成本（即脑网络连接的物理成本）。作者认为，大脑组织是在最小化成本和最有价值的拓扑模式之间进行经济性权衡决定的。随着脑网络的发展，在增长和适应不断变化的认知需求中，布线成本和拓扑价值之间权衡取舍的过程将持续进行，无论是在较长（数十年）和较短（毫秒）的时间尺度。对神经精神疾病的经济性分析突显了昂贵的脑网络元素在病理发作或异常发育中的脆弱性。Nature Reviews Neuroscience上的这篇文章，可以加深我们对脑网络组织形式的理解。
脑网络hubs间高度连接且其内部也高度连接，为连通神经动力形成了一个重要的通信主干。但是，对该机制的研究很少。本文使用双胞胎的弥散加权磁共振成像数据，确定了基因的主要作用，表明它们优先影响人类连接组的网络hubs间的连接强度。使用转录图谱数据，结果表明连接的hubs表现出与细胞结构相似和代谢相关的转录活动的紧密耦合。最后，通过比较13个网络的生成模型，本文发现仅靠随机过程不能解释hubs的精确分布模式，另外，可以通过引入基因约束来提高模型性能。本文的研究结果表明，基因在形成hubs间的连接中起重要而优先的作用，这些连接具有功能性价值且代谢成本高。
宾夕法尼亚大学精神病学系的Satterthwaite等人在Current Biology期刊上发表了一项研究，用来解释青年时期的执行功能活动和大脑结构网络的成熟过程。 摘要 在儿童和青少年时期，人类的大脑已经显现出大尺度的功能模块。然而，在功能执行的过程中，白质结构是否在成长过程中有类似的细化，仍然是未知的。研究者在费城神经发育中心的882的参与者（8-22岁）弥散成像中，展示了随着年龄的增长，脑网络的模块之间更加的分离，模块内部的连接不断增强。模块结构的提升能够有效增强脑网络联系的效率，并且，在模块内或者
一、研究背景 按照传统的定义方法，神经系统软体征（Neurological Soft Signs, NSS）被定义为一组轻微的神经系统功能障碍体征，其常见于精神分裂症（Schizophrenia, SZ），当然其他精神疾病甚至正常人也会表现出NSS。在精神分裂症患者中，NSS主要表现为运动、感觉功能的异常。但是，NSS的神经机制目前似乎并不十分清楚。借助神经成像技术，越来越多的证据表明NSS与一些特定脑区的功能或形态异常密切相关。比如说，一些结构MRI研究表明，精神分裂症的NSS与前额叶、颞叶、丘脑、小脑等脑区的灰质形态特征相关。此外，越来越多的研究表明精神分裂症表现出异常的功能和结构连接异常，但是目前似乎很少有研究对精神分裂症的脑结构网络异常与NSS之间的联系展开探索。近期，一篇发表在《Schizophrenia Bulletin》杂志的题目为《Neurological Soft Signs and Brain Network Abnormalities in Schizophrenia》的研究论文对上述问题进行了研究，该研究利用图论方法对基于灰质形态构建的结构脑网络特征与NSS之间的关系展开研究。本文对该研究进行解读。
阿尔茨海默病(AD)损害了大脑的结构和功能网络，导致认知障碍。最近的连接组学研究结果已经将AD中结构和功能网络组织的变化与淀粉样蛋白-β和tau蛋白的积累和扩散模式联系起来，为该疾病的神经生物学机制提供了见解。此外，对基因相关的连接组变化的研究可能有助于AD的早期诊断，并促进在该疾病的早期阶段有效的个性化治疗策略的发展。在这篇文章中，我们回顾了连接组变化与淀粉样蛋白-β和tau蛋白病理之间的关系以及分子遗传学的研究。我们还强调了连接组衍生的计算模型在复制先验发现和跟踪与预测AD病理生理学生物标记物进展方面的应用。
当前生物精神病学的一个紧迫问题是阐明导致主要精神疾病表现的大脑发育模式，其中一个很有价值的范例是对精神分裂症和双向情感障碍风险增加的年轻人研究。精神分裂症和双向情感障碍可由遗传介导，从而使这些疾病患者的后代也成为了高危人群。除了遗传倾向外，父母患有精神疾病也会增加儿童期环境压力，从而进一步增加患精神疾病的风险。确定这些高危后代的精神障碍可能有助于阐明在已确定的疾病中观察到的大脑异常的发育起源，并有助于制定旨在改善或预防精神病的早期检测和干预策略。
结构MRI作为评估大脑结构变化的最为有效的技术之一，特别是在神经和精神疾病的辅助诊断、客观生物标志物寻找、发病机制研究、药物和非药物手段对大脑调控效应研究等方面得到了广泛的应用。为了帮助脑科学领域的相关研究者更快地获得结构MRI数据分析结果，把更多的精力放在实验设计上，河南悦影医药科技有限公司（简称悦影科技）特此推出结构MRI数据处理服务。我们团队由多年从事MRI、EEG数据处理和机器学习技术研究的博士和高校老师组成，“专业，认真，责任”是我们一直恪守的服务理念，悦影科技竭诚为您提供高质量、精准的数据处理服务。
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前言 只有光头才能变强。 文本已收录至我的GitHub仓库，欢迎Star：https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y 一、Docker入门资源分享 推荐阅读： 什么是 Docker？ https://www.redhat.com/zh/topics/containers/what-is-docker 如何通俗解释Docker是什么？ https://www.zhihu.com/question/28300645 10分钟看懂Docker和K8S https://zhuanlan
电脑连电脑时，需要配置这俩电脑的IP地址、子网掩码和默认网关。要想两台电脑能够通信，这三项必须配置成为一个网络，可以一个是192.168.0.1/24，另一个是192.168.0.2/24，否则不通。
来自哈佛医学院的Tang wei和Stufflebeam等人在PNAS上发文，主要介绍了其针对静息态网络核心区域的动态连接影响局部神经激活的研究。文章指出尽管目前针对大脑模块的隔离和聚合有大量的研究，但是对于分离的模块之间如何进行聚合的了解仍然不足。这个问题的核心是探寻脑区如何受其他脑区影响而变化的机制。在这里，这项研究探寻了两个脑区的连接如何影响特定脑区的神经活动。通过来自同一组被试（29个样本）的静息态fMRI以及MEG数据,分析样本静息态网络（DMN）两个核心区域的静息态关系，得到10-H
目前研究中，尚不能明确哪些因素决定了缺血性中风后认知能力恢复的潜力。脑网络的枢纽区域，也就是所谓的核心，受梗死影响的程度可能是一个关键因素。据此，研究者开发了一个损伤影响评分（lesion impact score），通过整合梗死面积信息和健康脑网络拓扑结构来评估脑网络中枢的损伤情况。并验证损伤影响评分是否能反映患者脑网络结构紊乱情况，并评估它能否预测认知功能恢复。
导读 人脑在静息状态下，可以利用功能连接将其划分为一些经典大尺度功能网络。这些网络分管不同的认知功能，例如，一个极为重要的网络——默认网络（DMN）主要参与人的内在导向认知活动，像是记忆、社交思维以及奖赏机制。在之前基于平均后的群组水平数据的研究中，尽管参与了多重认知活动，默认网络仍被划分为一个网络整体。这令人不禁遐想，默认网络是否存在稳定的负责不同单一认知功能的子网络呢？这篇于近期发表在《PNAS》的文章 ”Default-mode network streams for coupling to language and control systems” 不同之前研究的方法，其利用多次重复采集的个体水平静息态数据，来探究这一问题。本文即对该研究进行解读。
人脑是一个大规模的网络，其功能依赖于空间分布区域之间的动态相互作用。在快速发展的网络神经科学领域，有两个尚未解决但有望取得突破的挑战。首先，应该使用非侵入性和易于使用的神经成像技术来识别功能性脑网络。其次，这些技术的时间-空间分辨率应足以评估所识别网络的动态特性。现有证据表明，只要对头皮EEG信号进行适当处理，EEG源连通性方法可以解决这两个问题。因此，该技术的性能很大程度上依赖于不同方法的信号处理，如预处理方法、逆向求解、信号间的统计耦合以及网络科学。
人脑的神经网络结构模式可能与个体在表型、行为、遗传决定因素和神经精神障碍的临床结果方面的差异有关。最近的研究表明，个性化的神经(大脑)指纹可以从大脑的结构连接体中识别出来。然而，个性化指纹在认知方面的准确性、可重复性和翻译潜力尚未完全确定。在本研究中，我们引入了一种动态连接体建模方法来识别一组关键的白质子网络，可以用作个性化指纹。我们进行了几个个体变量评估，以证明个性化指纹的准确性和实用性，特别是预测中年成年人的身份和智商，以及幼儿的发育商。我们的发现表明，我们的动态建模方法发现的指纹足以区分个体，也能够预测整个人类发展的一般智力能力。
Docker虽然不能解决全球饥饿问题，但是最近很多Docker的新奇用法就足以让人大开眼界了。从树莓派集群的管理到基因序列和癌症的研究，以下11个关于Docker的奇思妙用，肯定会令你脑洞大开！
摘要：耗牛被誉为“高原之船”，经过几千年的进化和低氧强紫外线的残酷环境选择，适应了高原环境，为青藏高原人民提供了重要的物资。本研究旨在寻找牦牛高原适应过程中差异表达(DE)基因和新的长非编码RNA(LncRNAs)及其潜在的共表达调控网络。
来自美国德州VISN 17 Center of Excellence的Evan M. Gordon等人在Neuron期刊上发文，主要介绍了其提供的MSC数据集，以及针对数据集的研究。数据集包括来自十个样本的5个小时的RSFC数据，6个小时的任务态fMRI，以及结构 MRI。文章认为，原有的fMRI研究主要侧重于分析组间数据，其掩盖了个体fMRI静息态功能连接RSFC和任务态激活的细节信息。研究认为在全脑fMRI研究中增加单个被试fMRI数据量可以显著提高结果的可靠性和特异性，并提出了一种通过长时间采样细致展
肿瘤免疫微环境我们讲了很多内容了，主要是 ESTIMATE 算法和CIBERSORT算法 ，目录是：
神经影像研究认为PD（帕金森症）是一种网络失连接综合征，并可通过网络神经科学方法进行研究。网络神经科学将大脑从结构与功能上看作大尺度神经网络。该方法假设脑区之间的解剖连接与功能交互的异常，会引起网络功能的障碍。近期基于图论的研究发现，早期PD的功能连接组受到模块化破坏，虽然白质连接发生微小改变，但结构组织仍旧相对保留。因此，重要的是我们需要了解众所周知的解剖网络的固有变异性是否构成了早期PD中未检测到的结构异常的基础。此外，PD的病理和症状异质性可能影响发现一致的疾病相关结构变化的能力，尤其是在PD疾病的早期阶段。
【新智元导读】3月11日，北京脑科学和类脑计算论坛召开，以“众神（经）计算”为主题，由中科院计算所研究员孙毓忠首次提出，众专家分析讨论，探索用于脑科学和脑疾病的新一代脑模拟计算系统。AI芯片浪潮下，我们能否更进一步，找到一种既拥有生物特征，又具有计算系统特性的新型模拟系统？从脑到计算的跨度是否太远？深度学习更靠近数学和脑科学的哪一端？ 会议由北京市科委、中科院计算所主办，中科曙光协办，计算所孙毓忠研究员和赵地副研究员担任大会主席。瞄准产业下一个风口，凸显学者前瞻性和预见性。 人脑是自然界最复杂精密的系统，而
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虽然说我们也有国产的百度学术，但和站在巨人肩膀上的Google Scholar相比，只能说是拙劣的模仿者。
文章共3780字18图 预计阅读时间11分钟 前言 如何安装Docker?请参考上一篇文章(传送门) Docker环境信息、容器生命周期管理部分命令参考上一篇文章(传送门) 总结到了一张脑图上，可以做
神经影像学证据提示双相障碍(BD)的结构网络水平异常；然而，由于样本量的限制和临床异质性的限制，目前的文献中仍然存在一些矛盾的结果。在这项研究中，我们对109名BD1型受试者和103名精神健康志愿者的结构和扩散加权磁共振成像数据进行了横断面多中心研究，以评估BD患者神经解剖学连接障碍的程度。全脑指标、基于排列的统计数据和高度连接节点的连通性被用来比较双相障碍患者与对照组的网络级连通性模式。与健康对照组相比，BD组表现出较长的特征路径长度、弱连接的左额颞网络和增加的富俱乐部连接障碍。我们的多位点研究揭示了双相情感障碍患者的情感和奖励网络连接障碍，并可能指导全球更大规模的研究，以了解人类大脑结构如何影响双相情感障碍患者的情绪调节。
机器之心报道 编辑：泽南、小舟 MIT、约翰霍普金斯大学的研究人员发现，思考编程并不像组织语言，但也不靠纯粹的逻辑。这是因为我们通常是在成年之后才开始学代码？ 很多时候，我们认为优秀的程序员需要拥有以数学为中心的思想，而编程时大脑的活跃区域与解决数学问题时所用的区域相同。又有些时候，我们会觉得编程语言之所以为语言，是因为编程时大脑的基础神经机制和语言处理区域相同，也可能是大脑的一部分用于逻辑推理或「执行控制」的问题解决机制。 然而最近来自麻省理工学院（MIT）、约翰霍普金斯大学（JHU）的一些研究告诉我
目的：深部脑刺激(DBS)作为治疗难治性抑郁症(TRD)的最后手段已有十几年的历史。许多DBS的靶点已经被提出并在临床上进行了测试，但其潜在的环路机制仍不清楚。揭示由DBS靶点激活的白质束(WMT)可能提供了调控DBS功效改善TRD的环路基质的关键信息。
背景：在过去的几年里，已有研究致力于探讨大脑不同区域在人类不同行为中功能相互作用的复杂性。其中，神经影像学研究提出，言语的实现需要大脑区域的协调来理解、规划和将听到的声音和口语生成结合起来。但是，这些研究在很大程度上局限于绘制单独语音元素的神经关联图，以及与语音控制不同成分相关的皮层或皮层下通路（即白质纤维连接）。目前，有关控制言语和语言的脑网络机制仍不清楚。
相信单细胞领域的小伙伴们对SCENIC分析（Single-Cell Regulatory Network Inference And Clustering）并不陌生，但如何升华该分析的生物学意义？如何将自己的结果制作成高分文章的样子（SCENIC热图）？难倒的英雄好汉应该不少。
今天和大家分享的是2020年3月发表在Int. J. Mol. Sci.（IF：4.556)上的一篇文章，“Transcriptomic and Network Analysis Identififies Shared and Unique Pathways across Dementia Spectrum Disorders”，作者使用AD，VaD和FTD患者额叶皮层的转录组数据，通过网络、通路和转录因子分析确定痴呆症相关基因、通路，以及三种痴呆症之间的异同。
抑郁症是一种全球流行的精神疾病，以情感、认知和躯体症状为特征。神经心理学研究表明抑郁症患者在执行功能、记忆和情绪处理方面存在障碍。神经影像学研究表明，抑郁症患者的大脑区域(2-4个)表现出局灶性功能和结构异常，这些脑区涉及：海马、内侧前额叶(MPFC)、背外侧前额叶(DLPFC)、前扣带回(ACC)、后扣带回/楔前叶(PCC/PCU)、杏仁核和尾状核。相关研究也说明了区域间的异常功能联系，涉及默认网络(DMN)、ACC-丘脑、和前额叶-丘脑；前额区域之间的结构协变；以及下纵束、下额枕束、丘脑后辐射和胼胝体的解剖连接，这表明抑郁症会导致多个神经元回路中大脑连接的改变。
在机器学习研究中，特征选择是十分重要的一个环节。很多脑影像机器学习研究者更多追求的是所选特征的预测精度，而本文的作者更关注所选特征的可重复性。作者提出的基于图论的FS-Select算法，在挑选出具有可重复性特征的同时，兼顾了其预测准确性。该研究由土耳其伊斯坦布尔科技大学的Nicolas Georges 等人发表在最近的Pattern Recognition杂志上。
2020年，图机器学习（Graph ML）已经成为机器学习（ML）领域中的一个备受关注的焦点研究方向。其中，图神经网络（GNN）是一类用于处理图域信息的神经网络，由于有较好的性能和可解释性，现已被广泛应用到各个领域。
最近经常被问到，MySQL可以适用于容器吗？在这一篇里，简单地为大家介绍一下MySQL在容器上的使用。
看到这个标题有些朋友表示很不解，为什么是之九，不是第十二吗？ 我告诉您，没有为什么，因为我任性（其实是因为漏掉了一期，显得不工整，现在补上） 此篇文章可以解决很多朋友们的一些概念上的疑惑，建议分享后收藏之。 有一天小芳（还是村里的，另外一个）跑过来问笔者：我有两个中心采集的数据，只不过一个中心采集的是正常人的数据，另外一个中心采集的是病人的数据。我能不能算ALFF，并直接拿两个不同机器的fMRI的ALFF值相减呢？ 要回答这个问题，我们可以把上面这个问题拆分成以下几个小问题
2、HUB节点根据接收到的注册请求报文，记录Spoke的tunnel接口地址和公网接口地址（DLCI）的映射关系，并向Spoke发送应答确认。
这篇文章仍然来自几篇文章及自己平时的积累，主要阐述关键基因和hub基因。很多人误以为hub基因就是关键基因，甚至有人认为差异表达基因就是关键基因。在正式看本文章之前，我先以个人理解的角度简单的来说明这三者之间的关系，不同见解的请留言。
机器之心报道 编辑：杜伟 Hugging Face NLP 课程开课了，所有课程完全免费。 NLP 领域的小伙伴应该都非常熟悉大名鼎鼎的 Hugging Face，这家专注于解决各种 NLP 问题的初创公司为社区带来了很多有益的技术成果。去年，该团队的 Transformers 代码库论文获得了 EMNLP 2020 最佳 demo 奖。今年 4 月，该团队发布了适用于多 GPU、TPU 和混合精度训练的 PyTorch 新库「Accelerate」。 近日，Hugging Face 在其官方推特上宣布推出
首先，甲学员从他人那里获取了每个脑区的信号序列。其次，计算任意两个信号序列间的相关（皮尔逊相关）。这样，把脑区视为节点，相关值视为边，功能网络就构建好啦！
集线器实质上是一个多端口的中继器，也可以工作在物理层。在Hub工作时，当一个端口接受到数据后，由于信号在从端口到Hub的传输过程中已有了衰减，所以Hub便将该信号进行整形放大，使之再生（恢复）到发送时的状态，紧接着转发到其他所有（除输入端口以外）处于工作状态的端口上。如果同时有两个或多个端口输入，则输出时会发生冲突，致使这些数据都称为无效的。从Hub的工作方式可以看出，它在网络中只起到信号放大和转发作用，其目的是扩大网络的传输范围，而不具备信号的定向传送能力，即信号传输的方向是固定的，是一个标准的共享式设备。
Hello folks，今天我们介绍一下 Traefik 生态中的“革命性产物”——Traefik Hub 云原生网络平台。（注：其与 Traefik Proxy 2.7 及更高版本兼容，早期版本不支持）
之前生成的镜像很大，1个G。因为公司的需求是要将所有的代码，配置文件都放到Docker中，并且程序只保留编译过后的pyc文件。也就是说，给客户的是一个Docker镜像 而且Docker镜像是禁止客户访问的，数据库配置信息咋办？这些全部写在了.env的配置文件里，也方便客户去修改操作，然后用docker-compose中的env-file指定一下文件就ok了，但是就算这样，将项目一股脑的塞到一起，不大才怪咧。经过两天的研究，最终将项目精简到了380MB。应该是可以在减少 但是先这样。。记录一下吧 ---- 从
神经成像技术观察到大脑网络连接的枢纽hub，普遍认为枢纽对建立和维持一个功能平台至关重要，在这个平台上可以发生有认知意义和高效的神经元交流。然而，枢纽是静态的(即大脑区域始终是枢纽)，还是这些属性会随时间变化(即大脑区域的枢纽波动)，我们知之甚少。为了解决这个问题，我们引入了两个新的方法概念，脑连接流和节点惩罚最短路径，然后应用于时变功能连接fMRI BOLD数据。我们表明，激活的枢纽以一种非平凡的方式随时间而变化，枢纽的活动依赖于研究的时间尺度。激活的枢纽数量中较慢的波动超过了预期的程度，这主要是在皮层下结构检测到的。此外，我们观察到枢纽活动的快速波动主要存在于默认模式网络中，这表明大脑连接中的动态事件。我们的结果表明，连接枢纽的时间行为是一个多层次和复杂的问题，必须考虑到特定方法对时变连接性的时间敏感性的特性。我们讨论的结果与正在进行的讨论有关，即静息大脑中存在离散和稳定状态，以及网络枢纽在为神经元跨时间通信提供支架方面的作用。
该图片由Coffee Bean在Pixabay上发布 受到公众号「曾少贤」的启发，自己也整理了一些我在生活中经常使用到的在线网站，涉及的领域有图片、设计、文档、编程、学习等方面，这里分享出来，希望可以
业内不少人士认为，由于大多数科学研究都是由政府用税金资助的，付费学刊让科学成为了一个需要纳税人与科学家双重付费的产品。
在网站域名屡次被撤销之后， Sci-Hub 创始人 Alexandra Elbakyan 在分布式域名网络 Handshake 上注册了新的网站。
白质结构连接支持了功能激活或功能连接的底层基础。结构和功能连接分布之间的关系，被称为SC-FC耦合，目前已经在全脑、全连接组水平上进行了研究，但很少有研究在区域尺度上研究这种关系。在本文中使用来自人类连接组计划的扩散加权MRI和静息态功能MRI数据量化了健康年轻成人在局部脑区水平的SC-FC耦合，并研究了SC-FC耦合是否可遗传以及SC-FC耦合的个体差异。
一般做完差异基因，或者使用其他方法找到想要的biomarker时，想要知道这些基因的调控网络，或者哪些基因在调控网络中处于核心位置，比较常见的方法就是wgcna或者mcode、Cytohubba。这篇主要介绍mcode和Cytohubba。
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