思想所发掘小兄弟及最初成人为主脑互连网间的层级结构

商讨专门的学问获得了国家自然科学基金、国家珍视科学商讨发展陈设、国家高手艺商量发展计划、中国中国科学技术大学学青年创新促进会、北京市科技(science and technology)最新布署、国家留学基金委员会和伦敦学院大学教学Karl
Friston Wellcome Trust Principal Research
Fellowship基金的援救。相关研商成果在线刊登在Cerebral Cortex上。

图:健康对照组和头阵性变态病者组最优DCM模型以及组间差距模型

那多少个脑网络的安静休息态自发活动有所叁个明显特点:即静息态和内部导向职务所提到的暗许互联网,与外界导向职务所涉及的背侧注意网络、显示互联网之间存在负相关关系。这种负相关关系已获取人类和动物生物学实验钻探的凭据支撑,提醒其反映了脑成效结合的第一天性。可是,目前仍不知道这种互联网间负相关涉嫌是哪些发生的。这一难点,不能够由常用的功力连接(functional
connectivity)解析来应对,因为效益连接只好衡量脑网络或脑区之间的有关涉嫌,无法提供交互作用的样子新闻。效应连接(effective
connectivity)分析则能够商量脑互联网或脑区之间的有向因果关系,并得以在此以前向和反向连接的角度清晰地出示负连带互连网之间的层级结构。由此,中科院心境商讨所行为科学重视实验室李纾商量组的华年特别聘用研讨员周媛,与London大学高校教书Karl
Friston团队(学士Adeel Razi和PeterZeidman)同盟,选用动态因果模型(Dynamic causal modeling,
DCM)深入分析商讨了默许互连网、背侧注意互联网和发泄互连网脑区之间的作用连接,以驾驭负连带互连网是怎么着开始展览成效互相的。

图片 1

该切磋依据来自心思所双生子库的420名青少年及早先时期成年双生子被试(14-二十一周岁,女子:48.5%)的安静休息态fM猎豹CS6I数据,综合选择各类解析方法探究负连带互连网间的交互格局。该商量首先使用空间主成分分析获得核心暗许互连网、背侧注意互联网和浮泛互连网,并规定十多个着力脑区作为节点。之后,选取适合于安静休息态数据深入分析的频谱DCM(spectral
DCM)塑造个体水平的动态因果模型,选择新近建议的参数经验贝叶斯(Parametric
Empirical Bayes, PEB)和贝叶斯模型降阶(Bayesian Model Reduction,
BMENCORE)方法进行组水平剖判,猜度脑区之间的效应连接。最后,通过相比输出和输入连接的相对强度来创设互连网间的层级结构。

舆论音信:Jesper Duemose Nielsen, Kristoffer H. Madsen, Zheng Wang,
Zhening Liu, Karl J. Friston & Yuan Zhou. . Working Memory Modulation
of Frontoparietal Network Connectivity in First-Episode Schizophrenia.
Cerebral Cortex
, 2017; 1–10. doi: 10.1093/cercor/bhx050

图片 2

论链链接

青年及常年早先时期是高级脑成效发育的关键时代,也是精神疾病的高发期。该切磋的意识有助于从体制上领悟暗许互连网、背侧注意互连网和浮泛互连网七个主导脑互联网间负相关涉嫌爆发的神经基础,因此对脑发育、脑老化以及神经和精神疾病研讨有着相当重要意义。研讨结果也显示出DCM在开掘脑互联网和清楚脑互连网团队机制方面包车型地铁运用价值;参数经验贝叶斯和贝叶斯模型降阶深入分析方法在该研讨中的成功应用,为利用图论剖析探讨越来越大数据脑区之间的效劳连接开创了新路径。

该研商第一小编为中科院高校中丹大学二零一三级博士生Jesper Duemose
Nielsen,辅导老师为周媛和Kristoffer H.
Madsen,商量诗歌已在线刊登于《大脑皮层》(Cerebral
Cortex
)期刊。研讨数据来源于周媛和中南京大学学湘雅二医院精神卫生中央合作已刊登的一项中期斟酌(Zhou
et al., 贰零壹肆, Schizophrenia
Research
)。上述切磋受国家自然科学基金(No:81371476; 91132301;
91432302)、中国科高校青少年立异促进会、国家留学基金委员会和“973”项目(No:二零一三CB707800)援救。

相关文章

Comment ()
评论是一种美德,说点什么吧,否则我会恨你的。。。