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整合 TMS、EEG 和 MRI 作为研究大脑连通性的方法
近年来，网络概念（Sporns 2011）已被用来定义几乎所有领域的复杂系统，如经济学、政治学和生物学。在神经科学中，“网络”一词意味着多种系统属性，这些属性可以准确描述大脑连接的复杂性；这些属性包括高度结构化的连接模式、多尺度组织和非线性动力学。从宏观上讲，大脑的复合“接线图形成了一个由数百个大脑区域和连接这些区域的数千条白质轴突通路组成的网络”（源自 van den Heuvel 和 Sporns 2011）（参见 Sporns 2011、2013）。大脑功能源于这些通路的激活，这些通路可根据偶然需求进行动态重新配置。这种灵活性是大脑维持认知功能以及适应和调整不断变化的环境的能力的基础（Bassett 和 Sporns 2017）。神经科学研究人员对探索大脑网络连接的动态表现出了极大的兴趣。大脑连接领域可以称为“连接组学”，这一研究领域旨在提供
注意缺陷/多动症障碍和大脑功能网络的多基因风险评分在社区基于社区的样本中
1。Faraone SV，Asherson P，Banaschewski T等。注意 - 赤字/疾病障碍。nat rev：dis primers。2015; 1：15020。 doi：10。1038/nrdp.2015.20 2。Murray AL，Obsuth I，Zirk-Sadowski J，Ribeaud D，EisnerM。多动症症状与反应性与反应性侵略性之间的发展关系。j的疾病。2020; 24（12）：1701-1710。doi：10.1177/10870547166666323 3。Neumann A，Walton E，Alemany S等。 从出生到学龄的DNA甲基化与ADHD症状之间的关联：一种显着的荟萃分析。 翻译精神病学。 2020; 10：398。 4。 Hamza M，Halayem S，Bourgou S，Daoud M，Charfi F，Belhadj A. Epi-Epi-Genetics and ADHD：迈向疾病发病机理的综合方法。 J Atten Disord。 2019; 23：655-664。 5。VanDongen J，Zilh〜Ao nr，Sugden K等。 成年人注意力缺陷/多动症症状的整个表观基因组的关联研究。 生物精神病学。 2019; 86：599-607。 6。 Walton E，Pingault J-B，Cecil Cam等。 ADHD症状轨迹的表观遗传分析：一项前瞻性，全甲基化的研究。 MOL PESHITHITRY。 2017; 22：250-256。 7。 sporns O. 人类连接：起源和挑战。 神经图像。 2013a; 80：53-61。 doi：10.1016/j.neuroimage.2013.03.023Neumann A，Walton E，Alemany S等。从出生到学龄的DNA甲基化与ADHD症状之间的关联：一种显着的荟萃分析。翻译精神病学。2020; 10：398。4。Hamza M，Halayem S，Bourgou S，Daoud M，Charfi F，Belhadj A. Epi-Epi-Genetics and ADHD：迈向疾病发病机理的综合方法。J Atten Disord。2019; 23：655-664。 5。VanDongen J，Zilh〜Ao nr，Sugden K等。 成年人注意力缺陷/多动症症状的整个表观基因组的关联研究。 生物精神病学。 2019; 86：599-607。 6。 Walton E，Pingault J-B，Cecil Cam等。 ADHD症状轨迹的表观遗传分析：一项前瞻性，全甲基化的研究。 MOL PESHITHITRY。 2017; 22：250-256。 7。 sporns O. 人类连接：起源和挑战。 神经图像。 2013a; 80：53-61。 doi：10.1016/j.neuroimage.2013.03.0232019; 23：655-664。5。VanDongen J，Zilh〜Ao nr，Sugden K等。成年人注意力缺陷/多动症症状的整个表观基因组的关联研究。生物精神病学。2019; 86：599-607。 6。 Walton E，Pingault J-B，Cecil Cam等。 ADHD症状轨迹的表观遗传分析：一项前瞻性，全甲基化的研究。 MOL PESHITHITRY。 2017; 22：250-256。 7。 sporns O. 人类连接：起源和挑战。 神经图像。 2013a; 80：53-61。 doi：10.1016/j.neuroimage.2013.03.0232019; 86：599-607。6。Walton E，Pingault J-B，Cecil Cam等。 ADHD症状轨迹的表观遗传分析：一项前瞻性，全甲基化的研究。 MOL PESHITHITRY。 2017; 22：250-256。 7。 sporns O. 人类连接：起源和挑战。 神经图像。 2013a; 80：53-61。 doi：10.1016/j.neuroimage.2013.03.023Walton E，Pingault J-B，Cecil Cam等。ADHD症状轨迹的表观遗传分析：一项前瞻性，全甲基化的研究。 MOL PESHITHITRY。 2017; 22：250-256。 7。 sporns O. 人类连接：起源和挑战。 神经图像。 2013a; 80：53-61。 doi：10.1016/j.neuroimage.2013.03.023ADHD症状轨迹的表观遗传分析：一项前瞻性，全甲基化的研究。MOL PESHITHITRY。2017; 22：250-256。 7。 sporns O. 人类连接：起源和挑战。 神经图像。 2013a; 80：53-61。 doi：10.1016/j.neuroimage.2013.03.0232017; 22：250-256。7。sporns O.人类连接：起源和挑战。神经图像。2013a; 80：53-61。 doi：10.1016/j.neuroimage.2013.03.023
向护理学生教英语说话技巧
背景神经教育是教育的新趋势之一，它涉及大脑自然学习和最大化的教学和学习素质。在过去的二十年中，大脑研究领域已经从关注不同大脑区域的区域功能和心理处理转变为关注被称为网络连通性的大脑区域之间的相互关系。因此，一个整体观点，即使是简单的任务也是大脑区域重叠集的结果的结果，例如Ganis，Thompson（1），Sporns，Tononi（2）和Friston（3）。同样，Connectome理论 - 这项研究的理论框架 - 由Sporns，Tononi（2）以及后来由美国国家卫生研究院（National Institute of Health）（2016）发起，试图解释基于大脑神经，解剖学和功能连接的人类认知活动之间的现有关系。另一种基于大脑的学习（BBL）理论是适应性，重点是大脑如何经历因学习新能力，技能和经验以及其他
教授护理专业学生英语口语技能
背景神经教育是教育领域的新趋势之一，它研究大脑如何自然地学习并最大限度地提高教学和学习质量。在过去的二十年里，大脑研究领域经历了范式转变，从关注不同大脑区域的区域功能和心理处理转向关注大脑区域之间的相互关系，即网络连接。因此，Ganis、Thompson (1)、Sporns、Tononi (2) 和 Friston (3) 等学者和神经学家采取了一种整体观点，认为即使是一项简单的任务也是大脑重叠区域激活的结果。同样，由 Sporns、Tononi (2) 以及后来美国国立卫生研究院 (2016) 发起的连接组理论——本研究的理论框架——试图基于大脑的神经、解剖和功能连接来解释人类认知活动之间存在的关系。另一种基于大脑的学习 (BBL) 理论是适应性理论，它关注的是大脑如何因学习新的能力、技能和经验以及其他因素而发生变化和重组。
人类连接组的定向连通性的全脑估计
了解人脑是我们这个时代的主要科学挑战。来自非侵入性神经技术数据的分析方法的进步为研究人脑提供了前所未有的机会（Friston，2009； Poldrack和Farah，2015）。尤其是，针对功能磁共振成像（fMRI）数据量身定制的系统模型使研究人类大脑作为互连神经元种群的动态系统（Park and Friston，2013）。这助长了全脑连接学的出现，这是一门年轻的学科，这对于理解大脑的组织原理并在网络神经科学中起着核心作用至关重要（Bassett and Sporns，2017年）。自“ Connectome”一词最初是引入的（Hagmann，2005; Sporns等，2005），因此该领域的发展迅速，现在是Neuroscience中最充满活力的学科之一（Craddock等，2013）。连接组学的目标之一是涵盖整个神经系统的神经元连接的综合图。开创性成就包括秀丽隐杆线虫（White等，1986）或
哪些模型和工具有助于更好地理解大脑活动？
过去二十年，对脑网络结构和功能（包括生理和病理生理条件）的研究因复杂网络定量分析的成功而获得了强大的推动力（Bullmore 和 Sporns，2009；Bullmore 和 Sporns，2012；Stam，2014；Bassett 和 Sporns，2017；Lynn 和 Bassett，2019）。随着技术不断发展，能够在各种空间和时间尺度上访问脑结构和功能，神经科学研究（包括基础科学和临床导向研究）在提高我们对脑网络结构和功能的认识方面取得了显著成功。尽管如此，尽管全世界做出了努力，但我们对不同规模的网络如何产生新兴动态（即脑功能和功能障碍）的理解仍然存在巨大差距。在本篇观点文章中，我们认为，真正跨学科研究的努力将有利于这些问题的进一步进展（ Wickson 等人，2006 年；Woolf，2008 年）。也就是说，一个学科的研究不仅利用来自另一个学科的成果，而且还反其道而行之，以了解和利用相互的贡献。除了发现潜在的新颖、富有成效的方法之外，这还可以成为一种让不同社区更紧密联系在一起的手段。我们在此的目的是从我们自己的研究经验中强调一些可以推进这种相互衔接的方法。我们首先集中讨论数据分析和（数学）建模这两个通常被认为已经成熟的子学科。尽管事实一再表明，一个子学科的进步可以帮助平衡另一个学科的劣势，但当涉及到大脑的结构-功能关系时，这两个子学科都面临着严重的限制。我们认为，更加重视模型验证实验和加强模型校准将有利于这一领域的进步。在模型改进和检查周期中，更紧密的跨学科联系将促进这一领域的进步。
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)。
大脑连通性差异评估的快速变换
（Bullmore and Sporns 2009）已被证明是根据不同发展阶段的函数进行调节的（Cao等人2017）和衰老（Meunier等人2009）以及各种神经和精神病病理学（Fornito等人2015）。量化给定的实验条件或人群之间大脑连通性的有意义差异，并确定哪种网络特性在其识别中很重要，是非平凡的任务，需要复杂的统计测试或计算强化的机器学习技术（Zanin等人2016），并且没有图形表示。这一困难的一个深层理由是关于以下事实：从所有尺度上，大脑连接性从大脑连通性出现了可观察到的脑活动动力学模式（Kozma and Freeman 2016）。同样，虽然大脑地形在大脑功能中起着重要作用，但拓扑网络特性本质上是统计的。网络神经科学文献通常强调牢固的联系引起的连通性和拓扑。然而，薄弱的环节已被证明对网络拓扑具有很大的影响，因为它们的包容性可以诱导从分形到小世界普遍性的过渡（Gallos等人。2012），但也涉及网络上发生的动态和过程（Csersely 2004； Karsai等人。2014）。综上所述，这些考虑表明，实验条件可能不仅可以通过牢固的联系引起的结构来识别，还可以通过
通过结构功能耦合预测的认知能力
Marcusstr的Würzburg大学心理学系I。9-11，WürzburgD-97070，德国B心理与脑科学系，印第安纳大学，1101 E. 10 Th Bloomington，Bloomington，47405-7007，美国，约翰娜Popp：Johanna Popp：0000-0003-1704-9890 Jonas Thiele：0000-0003-1704-9890 JOSHU： Faskowitz: 0000-0003-1814-7206 Caio Seguin: 0000-0001-9384-6336 Olaf Sporns: 0000-0001-7265-4036 Kirsten Hilger: 0000-0003-3940-5884 * Corresponding authors: johanna.popp@uni-wuerzburg.de , kirsten.hilger@uni-wuerzburg.de Acknowledgements The authors thank the Human Connectome Project (Van Essen et al., 2013), WU-Minn Consortium (Principal Investigators: David Van Essen and Kamil Ugurbil; 1U554MH091657) funded by the 16 NIH Institutes and Centers that support the NIH Blueprint for Neuroscience Research, and by the华盛顿大学麦克唐纳系统神经科学中心提供了主要样本的数据，以及阿姆斯特丹开放MRI Collection（Snoek等，2021）的所有贡献者，用于提供复制样本的数据。 我们还要感谢莱布尼兹研究中心的埃尔汉·杰恩（Erhan Gen）和克里斯托夫·弗雷恩斯（Christoph Fraenz）在项目的早期阶段对数据分析和思想的发展贡献。 这项研究得到了Lilly Endowment，Inc。的部分支持，其支持印第安纳大学普遍技术研究所。 利益冲突陈述作者在研究，作者身份和/或出版本文的研究，作者身份和/或出版中没有潜在的利益冲突。9-11，WürzburgD-97070，德国B心理与脑科学系，印第安纳大学，1101 E. 10 Th Bloomington，Bloomington，47405-7007，美国，约翰娜Popp：Johanna Popp：0000-0003-1704-9890 Jonas Thiele：0000-0003-1704-9890 JOSHU： Faskowitz: 0000-0003-1814-7206 Caio Seguin: 0000-0001-9384-6336 Olaf Sporns: 0000-0001-7265-4036 Kirsten Hilger: 0000-0003-3940-5884 * Corresponding authors: johanna.popp@uni-wuerzburg.de , kirsten.hilger@uni-wuerzburg.de Acknowledgements The authors thank the Human Connectome Project (Van Essen et al., 2013), WU-Minn Consortium (Principal Investigators: David Van Essen and Kamil Ugurbil; 1U554MH091657) funded by the 16 NIH Institutes and Centers that support the NIH Blueprint for Neuroscience Research, and by the华盛顿大学麦克唐纳系统神经科学中心提供了主要样本的数据，以及阿姆斯特丹开放MRI Collection（Snoek等，2021）的所有贡献者，用于提供复制样本的数据。我们还要感谢莱布尼兹研究中心的埃尔汉·杰恩（Erhan Gen）和克里斯托夫·弗雷恩斯（Christoph Fraenz）在项目的早期阶段对数据分析和思想的发展贡献。这项研究得到了Lilly Endowment，Inc。的部分支持，其支持印第安纳大学普遍技术研究所。利益冲突陈述作者在研究，作者身份和/或出版本文的研究，作者身份和/或出版中没有潜在的利益冲突。
引用Vergni D，Stolfip和Pascarella a（2024），关于网络传播，有希望的模型超出网络扩散，以描述退化BR
神经系统污染可能是可以帮助恢复大脑健康的方法的发展（Raj等，2012; Poudel等，2020）。从引入术语Connectome（Sporns等，2005）中，当它的确切结构在很大程度上未知时，直到今天，还进行了一些研究来研究Connectome非常复杂的网络（Bullmore和Sporns，2009）以及其中发生的动态过程（Avena-Koenigsberger等人，2018年）。尤其是人类连接组动力学以多个时间尺度发生，范围从毫秒到几年，并且使用了不同类型的测量设备来捕获它们（Mitra，2007）。这些不同的时间尺度揭示了大脑功能和行为的各个方面。最短的时间量表与功能性脑网络中的快速神经处理和信息交换有关。神经传递和突触通信在这项快节奏的活动中起着至关重要的作用。脑电图（EEG）和磁脑电图（MEG）是捕获这些快速电气信号的选择性技术。在较高的时间尺度上，从秒到几分钟，连接组的动力学与特定任务期间的认知过程和功能连接性变化有关。功能性MRI（fMRI）通常用于研究这些变化。例如，在记忆任务中，某些大脑区域可能表现出增加的功能活动，表明它们参与了记忆网络（Murphy等，2020）。静止状态fMRI用于研究内在的大脑活动，而个人没有执行任何特定的任务。从几分钟到几个小时，连接组的动力学与功能连通性中的静止状态相关（Smitha等，2017）。在较高时间尺度上发生的过程的示例，从几天到几年，学习，记忆巩固过程，大脑发育和认知能力下降。特别是，我们感兴趣的过程是在这些时间尺度上发生的创伤性脑损伤和退化性脑动力学。对于这类疾病，将功能信息与研究结构连接组引起的功能信息集成至关重要，这代表了不同大脑区域之间的解剖联系。扩散张量成像（DTI）和扩散加权成像（DWI）是创建结构连接组的主要常用MRI技术。我们选择使用由DTI和DWI数据产生的连接组，因为有证据表明它参与了神经疾病的传播（Torok等，2018; Weickenmeier等，2019; Wilson等，2023）。然而，重要的是要强调，这项工作中提出的方法独立于一个人决定使用的类型（无论是基于功能，接近性，突触连接还是大脑生理学的其他结构）；必须选择最合适的网络以准确描述给定神经病理的传播。越来越多的关于退化性脑疾病的作品（Raj等，2012; Raj等，2015; Pandya等，2019）和创伤性脑损伤（Poudel等，2020）使用网络扩散作为一种有缺乏的和预测的动力学模型。在所有需要建模某种网络动力学的应用中，网络扩散过程（也称为热扩散过程）变得越来越重要。应用程序领域是机器学习最多的，例如（例如，（Hofmann等，2008）和最近的（Stolfif et al。，2023））到网络生物学（请参阅（Carlin等，2017）和