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World File Search System大脑皮层
原创文章 新生儿大脑皮层微观结构和形态学特征的开发
1 MRC 神经发育障碍中心，伦敦国王学院，伦敦，SE1 1UL，英国，2 萨克勒转化神经发育研究所，精神病学、心理学和神经科学研究所，伦敦国王学院，伦敦，SE5 8AF，英国，3 法医和神经发育科学系，精神病学、心理学和神经科学研究所，伦敦国王学院，伦敦，SE5 8AF，英国，4 围产期成像与健康系，生物医学工程与成像科学学院，发育大脑中心，伦敦国王学院，伦敦，SE1 7EH，英国，5 发育神经基因组学部门，国家心理健康研究所，马里兰州贝塞斯达 20892，美国，6 剑桥大学精神病学系，剑桥，CB2 0SZ，英国，7 生物医学工程系，生物医学工程与成像科学学院，伦敦国王学院， SE1 7EU，英国，8 伦敦帝国理工学院计算机系生物医学图像分析组，伦敦，SW7 2AZ，英国，9 萨格勒布大学电气工程与计算机学院，萨格勒布，10000，克罗地亚和 10 南伦敦和莫兹利 NHS 基金会信托，伦敦，SE5 8AZ，英国
以纳米级分辨率重建的人类大脑皮层千万亿像素碎片
原理：获取人类神经回路的一个关键障碍是获取高质量的人脑组织。器官活检为许多人体器官系统提供了有价值的信息，但除了检查或切除肿瘤肿块外，很少在脑部进行活检，因此大多数活检对于研究正常的人类大脑结构都有问题。一种尝试是使用由人类细胞制成的脑器官，但目前，它们并不接近脑组织的结构（例如，不存在皮质层）。一种直接的方法是绘制神经外科手术后获得的人类标本中的细胞和回路，以用于神经系统疾病，在这种疾病中，皮质的某些部分会被丢弃，因为它们会阻碍进入病理部位。我们假设，神经外科手术的副产品——人脑组织——可以用来研究正常的——以及最终紊乱的——人类神经回路。
骑自行车可以降低人类成年人大脑皮层神经活动的熵
大脑复杂性 (BC) 已成功应用于研究健康和疾病状态下的脑电图信号 (EEG)。在本研究中，我们采用递归熵来量化与运动神经生理学相关的 BC，通过比较静息状态和骑车运动下的 BC。我们测量了 24 名健康成年人的脑电图，并将电极放置在大脑左右两侧的枕叶、顶叶、颞叶和额叶部位。我们根据骑车和静息状态下的脑电图测量结果计算了递归熵。对于所有分析的大脑区域，静息状态下的熵都高于骑车状态下的熵。这种复杂性的降低是骑车过程中重复运动的结果。这些运动会导致持续的感觉反馈，从而降低熵和感觉运动处理。
儿童和成人大脑在大脑皮层的局部功能结构中的差异
a MRI Research Unit, Department of Radiology, Hospital del Mar, Passeig Marítim 25-29, 08003 Barcelona, Spain b Centro Investigación Biomédica en Red de Salud Mental, CIBERSAM, Barcelona, Spain c Department of Clinical and Health Psychology, Autonomous University of Barcelona, Spain d Institute of Neuropsychiatry and Addictions, Hospital del Mar-IMIM, Spain e Department of Psychiatry, Autonomous University of Barcelona, Barcelona, Spain f Mental Health Department, Parc Taulí Sabadell University Hospital, Spain g Department of Psychiatry and Forensic Medicine, Autonomous University of Barcelona, Spain h Department of Psychiatry, Bellvitge University Hospital, Bellvitge Biomedical Research Institute (IDIBELL), Spain i Department of Psychobiology and Methodology in Health Sciences, Autonomous University of巴塞罗那，西班牙J Isglobal，巴塞罗那，西班牙K Pompeu Fabra大学，巴塞罗那，加泰罗尼亚，西班牙，流行病学和公共卫生（Ciberesp），马德里，西班牙马德里
fut9缺乏引起小鼠大脑皮层和视网膜的神经发育异常
摘要α1,3-羟基转移酶9（FUT9）负责Lewis X [Le X，Galβ1-4（FUCα1-3）Glcnac]碳水化合物表位的合成，这是多能或多元组织特异性干细胞的标记。尽管未缺乏的小鼠表现出与焦虑相关的行为，但大脑中的结构和细胞异常仍有待研究。在这项研究中，使用原位杂交和免疫组织化学技术结合使用，我们在大脑和视网膜中阐明了FUT9的时空表达以及Le X的时空表达。我们发现表达FUT9的细胞对CTIP2是阳性的，CTIP2是位于V/VI层中的神经元的标记，而TLE4是Cortex的VI层的皮质丘脑投影神经元（CTHPN）的标记。在胚胎日（E）11.5，5-溴-2--脱氧尿苷在E12.5时使用5-乙基甲尿尿苷（E），在e14.5处于E14.5的GFP表达质粒的子宫倍孔中，在E14.5降低了E1.5的VIIN中，E14.5在E14.5中，E14.5的gfp表达质粒的静脉外，E12.5的UTERO电穿孔中，E14.5在E14.5中均在E14.5中，在E14.5中，E14.5在E14.5中，E14.5在E14.5中，E14.5在E14.5中，在E14.5中， 。 P0 FUT9 - / - 小鼠中的视网膜的神经节细胞层。 此外，层VI/子板神经元的这种减少持续到成年期，导致CTIP2强/SATB2的数量减少 - 成人FUT9 - / - Cortex的V/VI中的兴奋性神经元。 这些结果表明FUT9在皮质和视网膜中神经前体细胞的分化，迁移和成熟中起着重要作用。。 P0 FUT9 - / - 小鼠中的视网膜的神经节细胞层。 此外，层VI/子板神经元的这种减少持续到成年期，导致CTIP2强/SATB2的数量减少 - 成人FUT9 - / - Cortex的V/VI中的兴奋性神经元。 这些结果表明FUT9在皮质和视网膜中神经前体细胞的分化，迁移和成熟中起着重要作用。。 P0 FUT9 - / - 小鼠中的视网膜的神经节细胞层。 此外，层VI/子板神经元的这种减少持续到成年期，导致CTIP2强/SATB2的数量减少 - 成人FUT9 - / - Cortex的V/VI中的兴奋性神经元。 这些结果表明FUT9在皮质和视网膜中神经前体细胞的分化，迁移和成熟中起着重要作用。。 P0 FUT9 - / - 小鼠中的视网膜的神经节细胞层。 此外，层VI/子板神经元的这种减少持续到成年期，导致CTIP2强/SATB2的数量减少 - 成人FUT9 - / - Cortex的V/VI中的兴奋性神经元。 这些结果表明FUT9在皮质和视网膜中神经前体细胞的分化，迁移和成熟中起着重要作用。。 P0 FUT9 - / - 小鼠中的视网膜的神经节细胞层。此外，层VI/子板神经元的这种减少持续到成年期，导致CTIP2强/SATB2的数量减少 - 成人FUT9 - / - Cortex的V/VI中的兴奋性神经元。这些结果表明FUT9在皮质和视网膜中神经前体细胞的分化，迁移和成熟中起着重要作用。
探索3D超声中胎儿大脑皮层下分割的测试时间适应
摘要 - 超声（US）图像中胎儿大脑皮层下区域的生长可以帮助鉴定出异常发育的存在。手动分割这些区域是一项艰巨的任务，但是最近的工作表明，它可以使用深度学习自动化。然而，应用验证的模型来表现出徒手的美国量通常会导致由于获取和对齐的巨大差异而导致性能下降。在这项工作中，我们首先证明测试时间适应（TTA）可用于在存在真实和模拟域移动的情况下改善模型性能。我们通过将规范地图集作为解剖学的先验提出了一种新型的TTA方法。在存在各种域移位的情况下，我们基准了不同TTA方法的绩效，并证明了我们提出的方法带来的改进，这可能会进一步促进对胎儿脑发育的自动监测。我们的代码可从https://github.com/joshuaomolegan/ tta-for-3d-fetal-subcortical-sementation获得。关键字 - 测试时间适应，超声，分段
猕猴大脑皮层神经元网络中的信息动态反映了认知状态和行为
先前的内部状态和环境的感觉输入。这个过程被称为35“分布式计算” [2，3]，在大脑的背景下，被认为是认知和36个havior的基础。可以通过将“信息动力学”分为三部分37 [3]：信息存储（神经元的过去活动都会告知其未来的程度，例如LTP 38或LTD）[4]，信息传输（来源神经元的过去的程度告诉目标神经元的39未来，例如突触通信）[5，6]和信息修改（即“非线性”计算40，其中神经元将不同的信息流集成到比零件总和更大的事物中）41 [7，8，9，10]。可以使用信息理论[11]进行正式化这三个动力学（请参阅秒1.1）。42先前使用信息理论研究记录的神经元网络中信息动态的先前工作43发现，在开发过程中修改信息变化的能力[10]以及在相同的发育44个窗口中，特定的信息传输模式“锁定” [12]。此外，45个信息修改的能力是在网络的神经元上分布的。集中在高46度，富俱乐部神经元中[13，14，15]。信息传输[16]已应用于各种神经和47个神经元记录（有关综合综述，请参见[5]），并允许研究人员估算有效的网络48相互作用的神经元模型。特定动态服务的目的仍然很困难。最后，主动信息存储为刺激响应49和视觉处理系统中的偏好提供了见解[4]。50尽管在这个领域进行了大量分析，但信息动态如何与行为相关的问题仍然不清楚，因为在神经文化中，许多上述工作都是在神经文化中进行的52，而不是与复杂环境相互作用的行为生物体相反。因此，提出了信息动态和行为之间的链接53（例如例如，尽管有很好的文献记录了协同信息动态，但仍不清楚它们在认知和行为相关的信息处理中扮演什么（如果有）角色，或者56仅仅是统计的Epiphenomena。为此，我们研究了信息动力学和由此产生的57个效率网络结构，同时记录了三个猕猴的额叶 - 顶端抓地力网络的最多三个皮质区域的神经种群。在录音过程中，猴子执行了59个延迟的感觉运动转换任务，涉及处理不同的视觉提示，制备和60个不同的掌握类型的记忆以及这些掌握类型的执行。（有关详细信息，请参见[17]。使用61这些数据，我们可以估计神经元级的活动信息存储，信息传输和协同62在不同的认知和行为状态中的信息修改，从而使我们能够直接评估信息动力学和复杂行为之间的相关性63个分离。68我们假设不同的行为状态和握把变化将与不同的69个信息动态模式相关。此外，通过推断传输熵64网络，我们可以应用网络科学[18，19]的技术来检查行为的变化如何改变65网络中神经元之间的有效连通性模式。最后，我们可以结合这两条66行分析，以探索神经元如何在网络夫妇中定位特定任务以揭示67个单个神经元在信息处理中的局部作用。特别地，我们假设需要高70度的主动处理的行为状态（例如与其他状态相比，识别行为提示，准备和执行动作）71将显示更复杂的活动和独特的网络结构（例如期望72固定）。我们的发现与这些假设是一致的：不同的行为状态与全球效果网络结构的明显相关性相关联73相关联，尤其是74的运动与系统的总体信息增加，并且在系统中增加了75个信息，并在协同信息处理的量中增加了75。对于两种不同的握把类型的每一种，这些网络范围的活动模式都是不同的76，并且可以根据77
描述人类大脑皮层发育过程中的动态和功能性 DNA 甲基化状况
摘要：背景：DNA 甲基化 (DNAm) 是整个发育过程中基因表达的关键表观遗传调节因子。发育中的胎儿大脑是一种高度动态的组织，但我们对整个发育过程中表观遗传变异的关键驱动因素的理解有限。结果：因此，我们使用全基因组亚硫酸盐测序评估了胎儿皮层中超过 3900 万个位点的基因组甲基化，并发现了甲基化水平在整个发育过程中动态变化的位点和区域。我们发现这些位点的 DNAm 与附近的基因表达相关，并在胎儿脑组织中富含增强子染色质状态。此外，这些位点富含与精神疾病相关的基因和与神经发生有关的基因。我们还发现在胎儿发育过程中，两性之间存在常染色体 DNAm 差异，尽管这些差异的功能后果不太明显。我们最后证实，这一关键时期的动态甲基化是特定的 CpG 甲基化，CpH 甲基化水平非常低。结论：我们的研究结果详细介绍了胎儿时期的大脑发育，也为成年后精神特征的发病机制提供了线索。简介：DNA甲基化（DNAm）在基因表达、组织分化和从胎儿期到青春期乃至更远的发育的表观遗传调控中起着重要作用。研究表明，在人脑中，DNAm 在出生后五年内特别具有可塑性，无论是在 CpG 还是 CpH（H=A、T 或 C）位点 [1] 。关键位点的甲基化水平随时间而变化，这些变化导致基因表达和剪接的调整。这些关键区域也与精神分裂症等神经发育障碍有关，其中早期失调起着至关重要的作用 [2, 3] 。DNAm 是一种有吸引力的表观遗传机制，可用于研究死后人类脑组织，因为它代表了遗传和环境效应之间的相互作用。饮食变化 [4] 、吸烟 [5] 和砷 [6] 等外部因素与 DNAm 水平的整体和位点变化有关。为了更好地理解精神疾病发展中异常 DNAm 模式的原因和后果，我们必须首先了解正常的情况。阐明产前发育过程中的典型甲基化变化既可以深入了解出生后发育大脑中活跃的基因表达和分子通路，也可以为识别出生后疾病状态下的异常 DNAm 提供基线，因为导致精神疾病症状的病理变化可能在疾病发作前几十年 [7] 。背外侧前额皮质 (DLPFC) 是大脑整个发育过程中的一个动态区域，对运动规划、概念组织和工作记忆至关重要，精神分裂症患者中，这种功能经常失调 [8]。之前使用微阵列量化 DNAm 的研究表明，DLPFC 中存在许多 DNAm 变化
通过准共形几何和卷积神经网络自动检测和注册大脑皮层表面标志
在医学成像中，表面配准被广泛用于对解剖结构进行系统比较，一个典型的例子是高度复杂的大脑皮层表面。为了获得有意义的配准，一种常见的方法是识别表面上的突出特征，并在它们之间建立低失真映射，将特征对应关系编码为界标约束。之前的配准工作主要集中在使用手动标记的界标和解决高度非线性的优化问题，这非常耗时，因此阻碍了实际应用。在这项工作中，我们提出了一种使用准共形几何和卷积神经网络自动检测和配准大脑皮层表面界标的新框架。我们首先开发了一个界标检测网络 (LD-Net)，该网络允许根据表面几何形状在给定两个规定的起点和终点的情况下自动提取界标曲线。然后，我们利用检测到的界标和准共形理论实现表面配准。具体来说，我们开发了一个系数预测网络 (CP-Net)，用于预测与所需基于地标的配准相关的 Beltrami 系数，以及一个名为磁盘 Beltrami 求解器网络 (DBS-Net) 的映射网络，用于从预测的 Beltrami 系数生成准共形映射，其中双射性由准共形理论保证。实验结果证明了我们提出的框架的有效性。总之，我们的工作为基于表面的形态测量和医学形状分析开辟了新途径。
海马体和大脑皮层中 fMRI BOLD 信号的不同神经生理相关性
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