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World File Search System成年期
从生活方式选择预测认知表现
在成年期保持认知能力一直是许多最近研究过生活方式选择（例如运动，饮食和睡眠习惯）的影响的目标。这些研究中的许多研究都集中在一个因素（例如饮食）及其对认知能力的影响上。但是，人类每天都会做出许多生活方式选择，其中许多人相互作用并相互影响。在这里，我们研究了生活方式选择的组合是否可以预测普通人群中的认知表现更好或更差，以及根据认知领域是否存在选择的最佳选择组合。具体来说，我们检查了20种自我报告的生活方式选择，例如玩视频游戏，喝酒和运动量，包括近10,000名参与者的样本。所有参与者还完成了12项认知检验，这些测试已显示出与短期记忆，言语缩写和推理有关的三个复合认知领域的分数。使用递归特征消除和随机森林回归，我们能够解释短期记忆评分的9％差异，推理得分的8％的差异，以及言语能力得分方差的7％。虽然回归模型在所有三个领域都提供了预测能力，但这些级别表明，即使考虑了大量的生活方式选择，在预测短期记忆，推理和口头表达能力方面仍然存在相当大的变化。因此，尽管某些可修改的生活方式因素可能会对认知能力产生影响，但可能没有一种最佳的生活设计。
Williams – Beuren综合征CD小鼠模型的早期神经行为表征
摘要：Williams – Beuren综合征（WBS）是一种由CHRO-MOSOMIC微缺失引起的神经发育障碍（7Q11.23）。WBS已通过具有等效鼠标基因座的完整删除（CD）的鼠标线进行建模。该模型已被大量用于研究WBS的病理学机制，尽管尚未鉴定出药理学疗法。出乎意料的是，尽管WBS的发展性质以及早期时间安排潜在治疗的关键相关性，但CD小鼠的成年期主要在成年期间进行了测试。在这里，我们第一次提供婴儿期和青春期男女的CD小鼠的表型表征，即出生和7周龄之间。两性的CD幼崽均显示体内生长降低，感觉发育延迟以及超声波发声和探索行为的改变。青少年CD小鼠的运动减少和声音惊吓，改变了社交互动和交流，后者在雌性小鼠中更为明显。两性的少年CD突变体还显示出脑体重，皮质和海马树突长度以及脊柱密度的减轻。我们的发现突出了早期神经行为改变作为WBS病理学的生物标志物的关键相关性，这是青春期对鉴定这种神经系统疾病的新型治疗靶标的重要性。
外化和内化共病的层次神经认知模型
越来越多的证据表明，精神共病背后存在层次化的精神病理学因素。然而，这些多层次因素的确切神经生物学特征仍然难以捉摸。在这项研究中，我们利用大脑行为预测框架和 10 年纵向成像遗传队列（IMAGEN，年龄 14、19 和 23 岁，N = 1,750），构建了外化和内化症状背后的两个神经因素，这些因素在六个临床和基于人群的数据集（ABCD、STRATIFY/ESTRA、ABIDE II、ADHD-200 和 XiNan，年龄从 10 岁到 36 岁，N = 3,765）中可重现。这两个神经因素表现出不同的神经配置：外化症状的冲动相关回路中存在超连接，而内化症状的目标导向回路中存在低连接。这两个因素在认知行为相关性、遗传基础和发展特征方面也有所不同。结合先前的研究，这些发现提出了从青春期前到成年期共病精神疾病的分层神经认知谱模型：一个一般神经精神病理学 (NP) 因素（表现为执行控制效率低下）和两个分层因素，分别针对外化（抑制控制不足）和内化（目标导向功能受损）症状。这些整体见解对于开发分层的精神障碍治疗干预措施至关重要。
人类发展 - 简介
人类的发展是一个人的结构，思想或行为的变化，这是生物学和环境影响的函数。要了解人类的发展，我们必须从生物学，人类学和社会学以及心理学的角度从各个年龄段和阶段了解人类生物体。例如，要理解或解释成人行为，必须了解儿童的发展，因为检查童年的过程和经历很重要。人类发展是对人类生命跨度的一体综合研究。要了解人类发展和行为，必须意识到文化变化及其对行为的影响。人类发展是连续的。这意味着，发展并不在青春期或成年期停止。它一生都在继续。它不断受到我们与之出生的特征的影响，并受到我们通过经验获得的那些特征。人类发展的研究集中于人们随着时间的变化的定性和定量方式。定量更改相当直接，相对易于衡量。例如，一个人的身高和体重增长，身体技能的扩散，词汇的扩展以及与他人的关系数量是定量的变化。对定性变化的研究更为复杂，涉及逐步改善个体的功能。由于一系列小步骤，这是可能的。智力，创造力，社交性和道德的增长是人类的一些主要定性变化。作为一个研究领域的人类发展包括婴儿期，学龄前年，学龄，青春期，成年初期，成年中期，成年和老年。为什么研究人类发展？人类发展的研究具有许多实际含义
了解生长激素在代谢压力的情况下的作用
生长激素（GH）由垂体前腺分泌，并在控制组织和身体生长中起关键作用。虽然基础GH分泌在成年期和衰老中大大降低，但代谢胁迫的几种情况可能会导致循环GH水平的稳健增加。本综述的目的是总结和讨论GH在代谢压力的情况下调节不同生理功能的重要性，包括长期食物限制，低血糖，运动，妊娠，怀孕和肥胖。提出的数据表明，GH会增加饥饿感/食物摄入，脂肪动员，血糖水平和胰岛素抵抗，并在代谢挑战期间产生能量消耗和神经内分泌反应的变化。当在代谢压力的情况下考虑所有这些影响时，它们会通过（1）帮助有机体使用适当的能量底物来恢复体内平衡，（2）防止低血糖或增加葡萄糖的可用性，或增加促进能量的养分，以响应能量的活动，以使能量的活动能够促进能量的活动或加快良好的活动，并恢复（加速效果），并恢复（加快恢复（恢复）（恢复），（（又）恢复（恢复），（（均应恢复）（恢复）（逐渐恢复），并在ECOVERES上恢复（ECOVERASE，（（参与了代谢和压力反应的控制。因此，在代谢压力的情况下，GH协调多种适应的中心和外围作用最终帮助生物体恢复体内平衡，从而增加了生存的机会。
肠道菌群组成改变与幼儿外显情绪调节困难有关
摘要：执行功能 (EF) 包括显性情绪调节 (EER) 和认知控制 (CC)。儿童时期的 EER 尤其可以预测成年后的身心健康。确定影响 EER 发展的因素对终身身心健康具有重要意义。肠道微生物群 (GM) 已引起人们的关注，成为成年期身心问题风险的潜在生物标志物。此外，GM 与大脑功能/结构有关，在情绪处理中起着至关重要的作用。然而，人们对 GM 组成与儿童早期情绪调节发展之间的关系知之甚少。因此，在本研究中，我们检查了 257 名 3-4 岁儿童，以调查 GM 与 EF 风险之间的联系。使用母亲报告的执行功能行为评定量表 - 学龄前版本测量 EF。使用 16S rRNA 基因测序评估 GM 组成（alpha/beta 多样性和属丰度），并在 EF 风险组和非风险组之间进行比较。我们的研究结果表明，具有 EER 风险（抑制性自我控制指标）的儿童体内放线菌和萨特菌属的丰度更高。虽然我们尚未确定 GM 和 CC 风险之间的直接联系，但我们的研究结果表明，学龄前儿童的 GM 与情绪处理密切相关，并且 EER 风险儿童体内有更多的炎症相关细菌。
从童年到阿达中期的社会隔离
背景。从结构性MRI数据估计的大脑年龄 - 已知与老年人的精神和身体健康结果相关。社会隔离对健康具有相似的有害影响，可能与加速的大脑衰老有关，尽管对整个生活过程中社会隔离的不同轨迹却鲜为人知。我们检查了从5岁到38岁的社会隔离轨迹与45岁评估的大脑年龄之间的关联。方法。我们以前基于生命过程中的发作和成年期的持续存在，创建了一种社会隔离的类型，使用了基于组的纵向数据的纵向数据分析。类型学包括四个小组：“永不分类”，“仅成人”，“仅儿童”和持续的“儿童成年”隔离。脑年龄差异估计（脑古） - 结构MRI日期和计时年龄的预测年龄之间的差异是45岁的。我们以轨迹组作为预测因素进行了脑部分析，调整性别，家庭社会经济地位以及一系列家族和子女行为因素。结果。成年中期的大脑年龄与家庭和儿童混杂因素调整后的社会隔离轨迹有关，尤其是与“从未存在的”群体相符的“仅成人”群体。结论。尽管我们的发现是关联的，但它们表明，预防社会同学，尤其是在成年中期，可能有助于避免加速与生活后期负面健康结果相关的大脑衰老。
少突胶质细胞祖细胞如何与免疫相互作用...
免疫系统，干细胞是免疫茎细胞串扰中的活跃参与者。可以很好地确定肠道或神经干细胞可以通过分泌抗炎因子2,4来调节免疫系统。此外，已经表明，干细胞可以根据其活性水平改变主要组织相容性复合物I（MHC-I）的表面表达来调节其免疫特权状态，因此可以通过CD8 +细胞毒素细胞5。因此，免疫系统和组织驻留干细胞之间的双向串扰对于维持组织完整性和驱动再生至关重要1。然而，这种串扰直到最近才在中枢神经系统（CNS）中探索。与其他组织不同，中枢神经系统在解剖学上受到血脑屏障的保护，支持中枢神经系统是免疫特你的器官6。因此，对免疫 - 茎细胞串扰的调查集中在破坏这种障碍的病理情况上。免疫特权中枢神经系统的概念现在受到了在发育和成年期在健康实质中的外周免疫细胞以及Discoveryf脑膜淋巴管10,11的挑战。此外，在健康的中枢神经系统中已经确定了自适应免疫细胞，它们可以改变CNS干细胞行为12,13。这些报告突出了CNS干细胞和免疫系统串扰的新作用，超出了病理状况，为解决中枢神经系统开发，体内平衡和修复的串扰打开了大门。在这篇综述中，我们将把注意力集中在CNS免疫茎细胞轴上在神经炎症和髓磷脂再生的情况下的作用。
使用受约束的球形卷积
1。Amunts K，Mohlberg H，Bludau S，Zilles K. Julich-Brain：人类大脑细胞结构的3D概率地图。Science 2020; 369：988-92。 2。 Andersson JL，Sotiropoulos SN。 一种校正方法的综合方法，以扩散MR成像中的非谐波效应和受试者运动。 Neuroimage 2016; 125：1063-78。 3。 Avants BB，Tustison NJ，Song G，Cook PA，Klein A，Gee JC。 对大脑图像注册中蚂蚁相似性表现的可重复评估。 Neuroimage 2011; 54：2033-44。 4。 Calamante F，Tournier JD，Heidemann RM，Anwander A，Jackson GD，Connelly A. 跟踪密度成像（TDI）：超级分辨率属性的验证。 Neuroimage 2011; 56：1259-66。 5。 Fonov V，Evans A，McKinstry R，Almli C，CollinsD。从出生到成年期，无偏见的非线性平均适合年龄的脑模板。 Neuroimage 2009; 47：S102。 6。 Glasser MF，Smith SM，Marcus DS，Andersson JL，Auerbach EJ，Behrens TE等。 人类Connectome项目的神经影像学方法。 Nat Neurosci 2016; 19：1175-87。 7。 Gutierrez CE，Skibbe H，Nakae K，Tsukada H，Lienard J，Watakabe A等。 用神经示踪剂数据作为参考的基于扩散MRI的光纤跟踪的优化和验证。 SCI REP 2020; 10：21285。 8。 Hua K，Zhang J，Wakana S，Jiang H，Li X，Reich DS等。 立体定位空间中的道概率图：白质解剖结构和特定于区域的分析。 Neuroimage 2008; 39：336-47。Science 2020; 369：988-92。2。Andersson JL，Sotiropoulos SN。 一种校正方法的综合方法，以扩散MR成像中的非谐波效应和受试者运动。 Neuroimage 2016; 125：1063-78。 3。 Avants BB，Tustison NJ，Song G，Cook PA，Klein A，Gee JC。 对大脑图像注册中蚂蚁相似性表现的可重复评估。 Neuroimage 2011; 54：2033-44。 4。 Calamante F，Tournier JD，Heidemann RM，Anwander A，Jackson GD，Connelly A. 跟踪密度成像（TDI）：超级分辨率属性的验证。 Neuroimage 2011; 56：1259-66。 5。 Fonov V，Evans A，McKinstry R，Almli C，CollinsD。从出生到成年期，无偏见的非线性平均适合年龄的脑模板。 Neuroimage 2009; 47：S102。 6。 Glasser MF，Smith SM，Marcus DS，Andersson JL，Auerbach EJ，Behrens TE等。 人类Connectome项目的神经影像学方法。 Nat Neurosci 2016; 19：1175-87。 7。 Gutierrez CE，Skibbe H，Nakae K，Tsukada H，Lienard J，Watakabe A等。 用神经示踪剂数据作为参考的基于扩散MRI的光纤跟踪的优化和验证。 SCI REP 2020; 10：21285。 8。 Hua K，Zhang J，Wakana S，Jiang H，Li X，Reich DS等。 立体定位空间中的道概率图：白质解剖结构和特定于区域的分析。 Neuroimage 2008; 39：336-47。Andersson JL，Sotiropoulos SN。一种校正方法的综合方法，以扩散MR成像中的非谐波效应和受试者运动。Neuroimage 2016; 125：1063-78。3。Avants BB，Tustison NJ，Song G，Cook PA，Klein A，Gee JC。对大脑图像注册中蚂蚁相似性表现的可重复评估。Neuroimage 2011; 54：2033-44。4。Calamante F，Tournier JD，Heidemann RM，Anwander A，Jackson GD，Connelly A.跟踪密度成像（TDI）：超级分辨率属性的验证。Neuroimage 2011; 56：1259-66。5。Fonov V，Evans A，McKinstry R，Almli C，CollinsD。从出生到成年期，无偏见的非线性平均适合年龄的脑模板。Neuroimage 2009; 47：S102。6。Glasser MF，Smith SM，Marcus DS，Andersson JL，Auerbach EJ，Behrens TE等。人类Connectome项目的神经影像学方法。Nat Neurosci 2016; 19：1175-87。7。Gutierrez CE，Skibbe H，Nakae K，Tsukada H，Lienard J，Watakabe A等。用神经示踪剂数据作为参考的基于扩散MRI的光纤跟踪的优化和验证。SCI REP 2020; 10：21285。8。Hua K，Zhang J，Wakana S，Jiang H，Li X，Reich DS等。 立体定位空间中的道概率图：白质解剖结构和特定于区域的分析。 Neuroimage 2008; 39：336-47。Hua K，Zhang J，Wakana S，Jiang H，Li X，Reich DS等。道概率图：白质解剖结构和特定于区域的分析。Neuroimage 2008; 39：336-47。9。Jenkinson M，Bannister P，Brady M，SmithS。改进了对脑图像的鲁棒和准确的线性注册和运动校正的优化。Neuroimage 2002; 17：825-41。10。Jenkinson M，Beckmann CF，Behrens TE，Woolrich MW，
虚拟现实中的晕屏症：个体差异的作用、其对认知功能和运动技能的影响以及沉浸期间和沉浸后的强度差异
摘要：背景：鉴于VR应用于多个领域，了解晕动症对人类认知和运动技能的影响以及导致晕动症的因素变得越来越重要。本研究旨在探索晕动症的预测因素及其与认知和运动技能的相互作用。方法：30名年龄在20-45岁之间的参与者完成了MSSQ和CSQ-VR，并沉浸在VR中。在沉浸过程中，他们体验了过山车之旅。在乘坐过山车之前和之后，参与者回答了CSQ-VR并执行基于VR的认知和心理运动任务。VR环节结束后，参与者再次完成了CSQ-VR。结果：成年期晕动症易感性是晕动症最突出的预测因素。瞳孔扩张是晕动症的重要预测因素。玩电子游戏的经验是晕动症和认知/运动功能的重要预测因素。晕动症对视觉空间工作记忆和心理运动技能产生负面影响。总体而言，摘下 VR 头戴设备后，晕动症的恶心和前庭症状的强度显著降低。结论：按重要性排序，晕动症易感性和游戏体验是晕动症的重要预测因素。瞳孔扩张似乎是晕动症的生物标志物。晕动症会影响视觉空间工作记忆和心理运动技能。就用户体验而言，晕动症及其对表现的影响应在沉浸过程中而不是沉浸之后进行检查。