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电动机到感官转换介导了想象的唱歌
是什么能够在我们的脑海中进行口头思考或嗡嗡作响的心理活动？我们假设运动系统与感觉系统之间的相互作用引起语音和旋律的心理表征，而这种运动性转化构成了神经基础，使我们的口头思维和秘密唱歌。与听觉刺激的神经夹带相似，参与者以节奏地想象着众所周知的歌曲的歌词，而使用磁脑摄影（MEG）记录了神经电磁信号。我们发现，当参与者想象在试验中类似的持续时间内唱同一首歌曲时，三角洲频带（1-3 Hz，类似于歌曲的节奏）在试验中显示出更加一致的相位相干性。This neural phase tracking of imagined singing was observed in a frontal-parietal-temporal network: the proposed motor-to-sensory transfor- mation pathway, including the inferior frontal gyrus (IFG), insula (INS), premotor area, intra- parietal sulcus (IPS), temporal-parietal junction (TPJ), primary auditory cortex (Heschl's gyrus [Hg]）和上颞回（STG）和沟（STS）。这些结果表明，神经反应可能夹带精神活动的节奏。此外，theta波段（4-8 Hz）相位相干性位于听觉皮层中。在右侧的感官系统中观察到MU（9-12 Hz）和β（17–20 Hz）频段，这些系统与唱片背景相关。伽马频带在观察到的网络中广泛体现。电动机到感官转移网络中的相干和频率特异性激活介导了感知表示的内部结构，并构成了精神操作的神经计算的基础。
在主动与不平衡激发/ ... div>中设计分区
摘要 - 海马中的数据存储在巨大的取决于齿状回的有效设计部门。在我们的演示中，结合了有关内嗅皮层，齿状回和海马解剖结构的最新数据以及设计划分中的功能。构建了三层馈送尖峰神经网络。具有简化的突触和分子过程，从啮齿动物的海马中汲取灵感。构建尖峰神经网络，该网络可以区分各种刺激或网络损害带来的激发模式和抑制比率失衡是该项目的目标。这项研究对齿状回神经元背后的分子过程的独特想法提出了对突触和连接的损害的抵抗力，这导致了神经元的不平衡刺激抑制活性。这种简化的分子和细胞推定的基于机制的尖峰神经网络在各种程度的刺激下显示出有效的知识存储，可用于认知机器人。关键字：齿状回，模式分离，不平衡网络，后传播和海马都与内存有关。I.创建尖端人工系统的简介，计算科学家采用了神经科学领域的知识。这项研究的基本问题是缺乏有关脑系统涉及的参数和认知活动的神经生物学的知识。人工智能是啮齿动物的认知过程，包括它们的各种记忆能力，在批评其神经系统的结构以及有关神经元结构及其电特征的介绍信息。工程师创建了智能设备和认知架构，这是由于动物大脑的化学，细胞和网络结构及其认知过程的能力[1，2]。
异常大脑结构与自闭症谱系障碍儿童的社会和沟通缺陷有关：基于体素的形态计量学分析
摘要：结构性磁共振成像（SMRI）研究表明，ASD患者的大脑结构异常，但是结构变化与社会通知问题之间的关系尚不清楚。本研究旨在通过基于体素的形态计量学（VBM）探索ASD儿童大脑中临床功能障碍的结构机制。筛选自闭症脑成像数据交换（Abide）数据库的T1结构图像后，有98名8-12岁儿童患有ASD的儿童与105名8-12岁儿童匹配典型发育（TD）。首先，本研究比较了两组之间的灰质体积（GMV）差异。然后，这项研究评估了ASD儿童中GMV与自闭症诊断观察计划（ADO）的通信和社交互动的小计分数之间的关系。研究发现，ASD中的异常大脑结构包括中脑，蓬蒂因，双侧海马，左parahampocampal回，左颞颞回，左颞叶，左右圆极，左中颞回和左上胸部上流回。此外，在ASD儿童中，ADO上的通信和社交互动的小计分数仅与左海马中的GMV显着相关，左海马，剩下的颞上回和左中间颞回。总而言之，ASD儿童的灰质结构异常，ASD儿童的临床功能障碍与特定区域的结构异常有关。
精神分裂症伽马同步缺陷的神经网络动力学
伽马波段 (40 Hz) 活动对于感觉和认知处理过程中皮质间传输和跨神经网络信息整合至关重要。精神分裂症患者在响应 40 Hz 的听觉刺激时，支持同步伽马波段振荡的能力选择性降低。尽管这种 40 Hz 听觉稳态反应 (ASSR) 被广泛用作神经精神疾病治疗开发的转化脑电图生物标志物，但 ASSR 背后的时空动态尚未得到充分表征。在本研究中，应用了一种新颖的 Granger 因果关系分析来评估精神分裂症患者 (n = 426) 和健康对照受试者 (n = 293) 在响应 40 Hz 稳态刺激时跨皮质源的伽马振荡传播。两组均显示多个 ASSR 源相互作用，这些相互作用广泛分布于大脑各个区域。精神分裂症患者表现出明显的、层次化的连接异常。在反应开始间隔内，患者表现出从下额回到颞上回的连接异常增加，随后从颞上回到中扣带回的连接减少。在 ASSR 反应的后期（300-500 毫秒），患者表现出从颞上回到中额回的连接显著增加，随后从左上额回到右上额回和中额回的连接减少。这些发现既突出了健康受试者对简单伽马频率刺激的反应中分布式多个源的协调，也突出了
成年聋哑人大脑中的算术
摘要 我们之前已经表明，尽管表现相似，但聋哑手语者在进行简单算术时调动的大脑区域与一组听力正常的非手语者有所不同。具体而言，听力正常的个体在与数字处理的言语系统相关的大脑区域（即左侧角回和额下回）中表现出更广泛的激活，而聋哑个体则调动与数字处理的数量系统相关的大脑区域（即右侧水平顶内沟）。这表明，与听力正常的非手语者相比，聋哑手语者在进行简单算术时可以成功利用位于部分不同大脑区域的过程。本研究是上述研究的概念复制和扩展，主要目的是了解聋哑人和听力正常的个体在支持算术的神经相关性方面的异同。主要目标是研究右侧水平顶内回、左侧下额回、海马体和左侧角回在简单和困难算术中的作用，以及这些区域如何相互连接。第二个目标是探索哪些其他大脑区域支持聋哑手语者的算术。多达 34 名成年聋哑手语者和相同数量的听力正常非手语者将参加一项简单和困难减法和乘法的 fMRI 研究。将使用全脑分析、兴趣区域分析和连接分析来分析脑成像数据。这是首次研究聋哑人士不同难度算术的神经基础。
通过阿尔茨海默氏病的液体活检迈向个性化医学：无细胞DNA的表观组揭示了与ApoE状态有关的甲基化差异
皮层[6-14]，额叶皮层[15]，内嗅皮层[9-11，14]，海马[14，16]或上颞回和下额回[11，13，17，18]。然而，一个主要的障碍阻碍了这些有希望的发现作为临床实践的生物标志物的翻译：从活着的AD的活人那里获取脑组织的困难。结果，特定的表观遗传信息仍然“锁定”在脑组织内，因此在患者还活着的时候无法接近。对血液衍生的基因组DNA进行的研究也确定了AD患者和对照组之间的差异甲基化标记[19 –
使用正/负面情绪Atlas
饮食中与健康个体积极和负面情绪相关的激活区域，从而创造了积极的情绪地图集（豌豆）和负面情绪地图集（NEA）。，我们使用这些地图集检查了抑郁症患者的神经影像变化，并根据机器学习评估了他们的诊断性能。结果：我们的发现表明，基于PEA和NEA的抑郁症患者的分类准确性超过0.70，与整个脑图相比，这是一种提高。此外，ALFF分析在NEA期间在八个功能簇中揭示了抑郁症患者与健康对照组之间的特殊差异，重点是左轴心，扣带回和上顶叶。在很重要的情况下，豌豆在15个簇中揭示了更明显的差异，其中涉及右fu型回，帕拉希帕克胶回和下顶叶下叶。结论：这些发现使情绪调节和抑郁症之间的复杂相互作用揭示了抑郁症患者的PEA和NEA的显着变化。这项研究增强了我们对抑郁症中情绪调节的理解，对诊断和治疗评估产生了影响。
EPAS1基因适应性遗传变异与世居高原藏族脑结构和 ...
土著藏族已经开发了自适应生理机制，以应对Qinghai-Xizang高原的低氧环境。据报道，与缺氧诱导因子途径相关的内皮PAS蛋白1基因（EPAS1）内的遗传变异与藏族之间的低氧适应性有关。大脑在体内表现出最高的氧气消耗，特别容易受到高空缺氧的影响。我们研究了Qinghai-Xizang高原中藏族的结构和功能性脑网络的遗传影响。在这项研究中，招募了135名年轻土著藏族（62名男性和73名女性）作为实验组。 65名与相关特征相匹配的低地汉族人被招募为遗传变异分析的对照组。基于先前的报道，选择了EPAS1中的12个单核苷酸多态性基因座进行基因分型。随后，使用磁共振成像（MRI）获得了大脑的T1结构和静止状态功能图像。单倍型分析表明，藏族中GA和CAAA单倍型的频率明显高于低地汉族个体。藏人被认为是更高的适应性。因此，藏族被归类为遗传适应的藏族（GHA-tibetans）和遗传适应性较低的藏人（GLA-tibetans）。自适应的大脑变化也参与了自发的休息状态活动网络。与Gla-tibetans相比，Gha-tibetans在左中央回和右侧毛氨酸回去，右侧额叶和右后扣带回回去的皮质表面积明显更大，在左PericalCarine Gyrus和右PericalCarine Gyrus和右上角的皮质体积中，右侧额叶和右后扣回去。在多个网络中观察到功能连接显着提高，包括体育体网络，腹侧注意网络，视觉网络和默认模式网络。这项研究揭示了EPAS1遗传变异与土著藏族中大脑结构和功能网络的适应性之间的关系，表明大脑的适应性变化主要集中在与视觉感知，运动控制和相关功能网络相关的区域上。这些大脑变化可能有助于土著人口在极端环境中更好地调节其身体活动。
人脑振荡作为个人大脑签名
图2确定主要的内在耦合模式（DOCM）。（a）用于识别两个AAL ATLAS ROI（左上额回，右额叶的右额回）之间使用的方法的示意图，以在静止状态MEG记录期间连续两个1 S滑动时间窗（t 1，t 2）。在此示例中，来自两个虚拟传感器的频带通信信号之间的功能相互依赖性通过虚拟相位锁定（IPLV）索引。以这种方式，在两个虚拟传感器之间计算IPLV，以用于相同频率振荡（例如δ至δ）或不同频率之间（例如δ至θ；潜在的内在耦合模式[PICM]）。使用替代数据进行参考的统计过滤来评估每个IPLV值是否与机会有显着不同。在t 1期间，DOCM反映了δ和α2振荡之间的显着相位锁定（由红色矩形表示），而在t 2期间，发现δ和θ振荡之间的主要相互作用。（b）左上额回和右上额回之间的DOCM爆发。可以认为此包装将DOCM系列中包含的“字母”分组，以形成神经”单词。”，代表许多DOCM的可能集成（Leinekugel等，2002）。