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基因组基因座影响人脑结构协方差的模式
Junhao Wen，Ilya M Nasrallah，Ahmed Abdulkadir，Theodore D Satterthwaite，Zhijian Yang等。基因组基因座影响人脑结构协方差的模式。美国科学学院的会议记录，2023，120（52），10.1073/pnas.2300842120。hal-04362321
定期消费小米对禁食和发布的影响...
Kurth，F。Orcid： A.，Hoogman，M。Orcid：https： K. Orcid： Sorensen，L.，Pan，Pun，Silk，T。Jur，C.，Cubillo，A.I.I.I。I. I. Satterthwaite，d E.，Ghisleni，C.，Lazaro，L.，Hoekstra， Bellgrove，M。A. A. A. A.，Jansen，J.，Murato，F.，M.，Girral，M。G. G. G. G. G. G. G. G. G. C.，Jalbrzikowski，M.，Rosa，P.G.，O'Hearn，K.M.，Kurth，F。Orcid：A.，Hoogman，M。Orcid：https： K. Orcid： Sorensen，L.，Pan，Pun，Silk，T。Jur，C.，Cubillo，A.I.I.I。I. I. Satterthwaite，d E.，Ghisleni，C.，Lazaro，L.，Hoekstra， Bellgrove，M。A. A. A. A.，Jansen，J.，Murato，F.，M.，Girral，M。G. G. G. G. G. G. G. G. G. C.，Jalbrzikowski，M.，Rosa，P.G.，O'Hearn，K.M.，
定向创新会减轻气候损害吗？ ...
黑色，邓肯。1948。“基于团体决策的基本原理。” 《政治经济学杂志》 56（1）：23–34。Dasgupta，Partha和Eric Maskin。2019。“选举和战略投票：condorcet and Borda。”工作文件。Dasgupta，Partha和Eric Maskin。2008。“关于多数统治的鲁棒性。”欧洲经济协会杂志6（5）：949–73。Dasgupta，Partha和Eric Maskin。2020。“防止策略，无关紧要的替代方案的独立性以及多数统治。”美国经济评论。见解2（4）：459–73。唐斯，安东尼。1957。民主的经济理论。纽约：哈珀。Gibbard，艾伦。 1973。 “操纵投票计划：一个普遍的结果。”计量经济学41（4）：587–601。 satterthwaite，马克·艾伦（Mark Allen）。 1975。 “防策略和箭头的条件：投票程序和社会福利功能的存在和对应定理。”经济理论杂志10（2）：187–217。Gibbard，艾伦。1973。“操纵投票计划：一个普遍的结果。”计量经济学41（4）：587–601。satterthwaite，马克·艾伦（Mark Allen）。1975。“防策略和箭头的条件：投票程序和社会福利功能的存在和对应定理。”经济理论杂志10（2）：187–217。
迈克尔·F·普莱斯商学院
Ty Anderson，财务和运营执行董事 Ron Bolen，Sooner Launch Pad 执行董事 Ronald Davidson，医疗保健业务中心执行董事 Eddie Edwards，MBA 项目执行董事 Dipankar Ghosh，能源研究所执行董事 Shad Satterthwaite，航空航天和国防高管项目执行董事 David Kinsinger，创业法律诊所执行董事 Jared McDuffy，发展执行董事 Jeff Moore，I-CCEW 执行董事 Nick Tobey，高管教育执行董事 Erin Wolfe，研究生成功中心高级总监 Annaly Beck，留学和奖学金总监 Breea Clark，JCPenney 领导力中心总监 Adam Clinton，能源研究所运营总监 Sherad Cravens，学生成功中心总监 Joe Daves，第一年体验@Price 总监
对大脑年龄模型的通用性进行基准测试
Amoroso , N.、la Rocca , M.、Bellantuono , L.、Deacono , D.、Fanizzi , A.、Lella , E.、Lombardi , A.、Maggipinto , T.、Monaco , A.、Tangaro , S. 和 Bellotti , R. (2019)。深度学习和多重网络用于精确模拟大脑年龄。衰老神经科学前沿，11，1 – 12。Bashyam，VM，Erus，J.，Doshi，M.，Nasrallah，M.，Truelove-Hill，M.，Srinivasan，D.，Mamourian，L.，Pomponio，R.，Fan，Y.，Launer，LJ，Masters，CL，Maruff，P.，Zhuo，C.，。Völzke，H.，Johnson，SC，Fripp，J.，Koutsouleris，N.，Satterthwaite，TD，...... Davatzikos，C.（2020 年）。基于深度脑网络和全球 14,468 名个体的生命周期脑年龄和疾病的 MRI 特征。 Brain，143，2312–2324。Brown，TT，Kuperman，JM，Chung，Y，Erhart，M，McCabe，C，Hagler，DJ，Jr，Venkatraman，VK，Akshoomoff，N，Amaral，DG，Bloss，CS，Casey，BJ，Chang，L，Ernst，TM，Frazier，JA，Gruen，JR，Kaufmann，WE，Kenet，T.，Kennedy，DN，Murray，SS，... Dale，AM（2012 年）。生物成熟度的神经解剖学评估。当代生物学, 22, 1693 – 1698。Butler, ER、Chen, A.、Ramadan, R.、le, TT、Ruparel, K.、Moore, TM、Satterthwaite, TD、Zhang, F.、Shou, H.、Gur, RC、Nichols, TE 和 Shinohara, RT (2021)。大脑年龄分析中的缺陷。人脑映射，42，4092 – 4101。http://dx.doi.org/10.1037/0033-2909.101.1.13 Casaletto, K. B., Umlauf, A., Beaumont, J., Gershon, R., Slotkin, J., Akshoomoff, N., & Heaton, R. (2015)。针对 NIH 工具箱认知电池英文版的人口统计学校正规范标准。国际神经心理学会杂志, 21, 378 – 391。Chen, C.-L.、Hsu, YC、Yang, LY、Tung, YH、Luo, WB、Liu, CM、Hwang, TJ、Hwu, HG 和 Isaac Tseng, WY (2020)。通过迁移学习对基于扩散磁共振成像的大脑年龄预测模型进行推广。神经影像，217，116831。
通过功能性脑网络生成进行有效且可解释的 fMRI 分析
近年来，为了了解健康和患病个体的大脑组织，面向网络的分析在神经影像学研究中变得越来越重要（Satterthwaite 等人，2015 年；Wang 等人，2016 年；Wang 和 Guo，2019 年；Bullmore 和 Sporns，2009 年；Deco 等人，2011 年）。神经科学研究中有大量的结果表明，神经回路是理解不同人群大脑功能差异的关键，神经回路的中断在很大程度上导致和定义大脑疾病（Insel 和 Cuthbert，2015 年；Williams，2016 年）。功能性磁共振成像 (fMRI) 是研究大脑功能和组织最常用的成像方式之一 (Ganis & Kosslyn, 2002; Lindquist, 2008; Smith, 2012)。神经影像学界对根据从 fMRI 图像得出的大脑网络预测临床结果或对个体进行分类有着浓厚的兴趣 (Kawahara 等人, 2017; Yahata 等人, 2016)。
脑时代分析中的陷阱
Alam，S。B.，Nakano，R。和Kobashi，S。（2016）。 使用大脑MR图像中多元回归分析的大脑年龄估计。 ijicic，12（4），1385 - 1396。 Aycheh，H。M.，Seong，J.-K.，Shin，J.-H.，Na，D.L.，Kang，B.，Seo，S.W。，＆Sohn，K.-A。 （2018）。 使用皮质厚数据数据的生物脑年龄预测：一项大型队列研究。 衰老神经科学的边界，10，252。 Beheshti，I.，Maikusa，N。，＆Matsuda，H。（2018）。 “大脑年龄评分”（BAS）与阿尔茨海默氏病传统神经心理筛查工具之间的关联。 大脑和行为，8（8），E01020。 Beheshti，I.，Nugent，S.，Potvin，O。，＆Duchesne，S。（2019年）。 基于神经影像学的脑年龄框架中的偏置调整：一个健壮的方案。 神经图像：临床，24，102063。 Bland，J。M.和Altman，D。G.（1994）。 回归均值。 BMJ，308（6942），1499。 Brown，T。T.，Kuperman，J.M.，Chung，Y.，Erhart，M.，McCabe，C.，Hagler Jr，…Dale，A.M。（2012）。 生物成熟度的神经解剖学评估。 Curlant Biology，22（18），1693 - 1698年。 Calkins，M。E.，Merikangas，K。R.，Moore，T。M.，Burstein，M.，Behr，M。A.，Satterthwaite，T。D.，…Gur，R。E.（2015）。 费城神经发育群体：建立一个深厚的表型协作。 儿童心理学和精神杂志 - 56（12），1356 - 1369。 Chen，W.，Hribar，P。和Melesta，S。（2018）。 使用残差作为因变量时的不正确推断。Alam，S。B.，Nakano，R。和Kobashi，S。（2016）。使用大脑MR图像中多元回归分析的大脑年龄估计。ijicic，12（4），1385 - 1396。Aycheh，H。M.，Seong，J.-K.，Shin，J.-H.，Na，D.L.，Kang，B.，Seo，S.W。，＆Sohn，K.-A。 （2018）。 使用皮质厚数据数据的生物脑年龄预测：一项大型队列研究。 衰老神经科学的边界，10，252。 Beheshti，I.，Maikusa，N。，＆Matsuda，H。（2018）。 “大脑年龄评分”（BAS）与阿尔茨海默氏病传统神经心理筛查工具之间的关联。 大脑和行为，8（8），E01020。 Beheshti，I.，Nugent，S.，Potvin，O。，＆Duchesne，S。（2019年）。 基于神经影像学的脑年龄框架中的偏置调整：一个健壮的方案。 神经图像：临床，24，102063。 Bland，J。M.和Altman，D。G.（1994）。 回归均值。 BMJ，308（6942），1499。 Brown，T。T.，Kuperman，J.M.，Chung，Y.，Erhart，M.，McCabe，C.，Hagler Jr，…Dale，A.M。（2012）。 生物成熟度的神经解剖学评估。 Curlant Biology，22（18），1693 - 1698年。 Calkins，M。E.，Merikangas，K。R.，Moore，T。M.，Burstein，M.，Behr，M。A.，Satterthwaite，T。D.，…Gur，R。E.（2015）。 费城神经发育群体：建立一个深厚的表型协作。 儿童心理学和精神杂志 - 56（12），1356 - 1369。 Chen，W.，Hribar，P。和Melesta，S。（2018）。 使用残差作为因变量时的不正确推断。Aycheh，H。M.，Seong，J.-K.，Shin，J.-H.，Na，D.L.，Kang，B.，Seo，S.W。，＆Sohn，K.-A。（2018）。使用皮质厚数据数据的生物脑年龄预测：一项大型队列研究。衰老神经科学的边界，10，252。Beheshti，I.，Maikusa，N。，＆Matsuda，H。（2018）。“大脑年龄评分”（BAS）与阿尔茨海默氏病传统神经心理筛查工具之间的关联。大脑和行为，8（8），E01020。Beheshti，I.，Nugent，S.，Potvin，O。，＆Duchesne，S。（2019年）。基于神经影像学的脑年龄框架中的偏置调整：一个健壮的方案。神经图像：临床，24，102063。Bland，J。M.和Altman，D。G.（1994）。回归均值。BMJ，308（6942），1499。Brown，T。T.，Kuperman，J.M.，Chung，Y.，Erhart，M.，McCabe，C.，Hagler Jr，…Dale，A.M。（2012）。 生物成熟度的神经解剖学评估。 Curlant Biology，22（18），1693 - 1698年。 Calkins，M。E.，Merikangas，K。R.，Moore，T。M.，Burstein，M.，Behr，M。A.，Satterthwaite，T。D.，…Gur，R。E.（2015）。 费城神经发育群体：建立一个深厚的表型协作。 儿童心理学和精神杂志 - 56（12），1356 - 1369。 Chen，W.，Hribar，P。和Melesta，S。（2018）。 使用残差作为因变量时的不正确推断。Brown，T。T.，Kuperman，J.M.，Chung，Y.，Erhart，M.，McCabe，C.，Hagler Jr，…Dale，A.M。（2012）。生物成熟度的神经解剖学评估。Curlant Biology，22（18），1693 - 1698年。Calkins，M。E.，Merikangas，K。R.，Moore，T。M.，Burstein，M.，Behr，M。A.，Satterthwaite，T。D.，…Gur，R。E.（2015）。费城神经发育群体：建立一个深厚的表型协作。儿童心理学和精神杂志 - 56（12），1356 - 1369。Chen，W.，Hribar，P。和Melesta，S。（2018）。使用残差作为因变量时的不正确推断。会计研究杂志，56（3），751 - 796。https：//doi.org/10.1111/1475-679x.12195 Chung，Y.使用机器学习来确定与
精神病的脑部亚型在第一期同志群体中验证并与疾病的缓解有关：来自现象联盟的结果
Dominic B. Dwyer 1,2,31,31✉，Ganesh B.一百4,5，4,31， dhivia伍德2：3,13，Shinohara 4:16，Shou 4,16， Barnaby Nelson 2.3，Rachel E. Gur 21，Ruben C. Murray 24 24，Forti扩散24，Simone 24 24，Marcus V Davatzikos 4:32，Nicholaos 1：8,8,24.32✉和Paula Dazzan 24.32
在首发队列中验证的精神病大脑亚型与疾病缓解相关：来自 PHENOM 联盟的结果
Dominic B. Dwyer 1,2,3,31✉，Ganesh B. Chand 4,5,31，Alessandro Pigoni 6,7，Adyasha Khuntia 1,8，Junhao Wen 4，Mathilde Antoniades 4，Gyujoon Hwang 4，Guray Erus 4，Guray Erus 4，Guray Erus 4，Jim dosh kah，dhy s. Eva Meisenzahl 12，Stephen J. Wood 2,3,13，Chuanjun Zhuo 14，Aristeidis Sotiras 15，Russell T. Shinohara 4,16，Haochang Schu 16，Fanger Schuber 4 7，Pedro Rosa 17，Paris A. Lalousis 18，Paris a.Lalousis 18，Racher Uptherler 21 Moiore n.kab n.kab n尼尔森2,3，拉奎尔·E·古尔21，鲁本·gur 21，玛丽琳·ritchie 21，萨特角，萨特角22，34，罗宾·默里24，玛尔塔·迪·福特迪24，西蒙妮·塞福利尼24在F. Geraldo 12。