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神经影像学
典型相关分析 (CCA) 及其正则化版本已在神经影像学界广泛用于揭示两种数据模式（例如，脑成像和行为）之间的多变量关联。然而，这些方法具有固有的局限性：（1）关于关联的统计推断通常不够稳健；（2）未对每种数据模式内的关联进行建模；（3）需要估算或删除缺失值。组因子分析 (GFA) 是一种分层模型，通过提供贝叶斯推断和建模特定于模式的关联来解决前两个限制。在这里，我们提出了一种处理缺失数据的 GFA 扩展，并强调 GFA 可用作预测模型。我们将 GFA 应用于由人类连接组计划 (HCP) 的大脑连接和非成像测量组成的合成和真实数据。在合成数据中，GFA 揭示了潜在的共享和特定因素，并正确预测了完整和不完整数据集中未观察到的数据模式。在 HCP 数据中，我们确定了四个相关的共同因素，捕捉情绪、酒精和药物使用、认知、人口统计和精神病理学测量与默认模式、额顶叶控制、背部和腹侧网络和岛叶之间的关联，以及两个描述大脑连接内关联的因素。此外，GFA 预测了一组来自大脑连接的非成像测量。这些发现在完整和不完整的数据集中都是一致的，并且复制了文献中以前的发现。GFA 是一种很有前途的工具，可用于揭示基准数据集（例如 HCP）中多种数据模式之间的关联，并且可以轻松扩展到更复杂的模型以解决更具挑战性的任务。
神经影像学
a 瑞士洛桑沃州大学中心医院和洛桑大学放射科 b 瑞士洛桑生物医学成像中心 c 瑞士洛桑联邦理工学院信号处理实验室（LTS5） d 意大利罗马意大利理工学院神经科学与行为实验室 e 意大利罗马 SAPIENZA 大学生理学和药理学系 f 加拿大舍布鲁克大学理学院计算机科学系舍布鲁克连接成像实验室 g 丹麦技术大学应用数学与计算机科学系 h 丹麦磁共振研究中心、功能与诊断成像与研究中心、哥本哈根维德夫大学医院、丹麦维德夫 i 奥胡斯大学临床医学系功能整合神经科学中心丹麦奥胡斯 j 牛津大学生理学、解剖学和遗传学系，英国牛津 k 马格德堡大学生物研究所，德国马格德堡 l 德国马格德堡莱布尼茨神经生物学研究所 m 卡罗琳斯卡医学院神经科学系，瑞典斯德哥尔摩 n 洛桑联邦理工学院大脑与思维研究所，瑞士洛桑
神经影像学
沿着上行听觉通路的神经处理通常与特征处理速率的逐渐降低有关。例如，用脑电图 (EEG) 测量的听觉中脑的众所周知的频率跟随反应 (FFR) 主要由从 ~100 Hz 到几百 Hz 的频率组成，相位锁定在这些频率的声学刺激上。相比之下，无论是通过 EEG 还是脑磁图 (MEG) 测量，皮质反应通常以几 Hz 到几十 Hz 的频率为特征，时间锁定在声学包络特征上。在本研究中，我们调查了一个交叉案例，皮质产生的反应时间锁定在 FFR 类速率的连续语音特征上。使用 MEG，我们使用神经源定位反向相关和相应的时间响应函数 (TRF) 分析了 70-200 Hz 高伽马范围内对连续语音的响应。向 40 名临床上听力正常的受试者（17 名年轻人、23 名老年人）呈现连续语音刺激，并在 70–200 Hz 频段分析他们的 MEG 反应。与 MEG 对许多皮层下结构的相对不敏感性一致，这些反应成分的时空曲线表明其来源于皮层，峰值延迟约为 40 ms，且偏向右半球。使用语音刺激的两个独立方面进行 TRF 分析：a）语音的 70–200 Hz 载波，以及 b）语音刺激频谱包络中的 70–200 Hz 时间调制。响应主要由包络调制驱动，载波的贡献要弱得多。还分析了与年龄相关的差异，以研究先前沿上升听觉通路看到的逆转，即老年听众的中脑 FFR 反应比年轻听众弱，但矛盾的是，他们的皮层低频反应更强。与之前的研究结果相反，本研究未发现高伽马皮层对连续语音的反应存在明显的年龄相关差异。FFR 类频率下的皮层反应与中脑在相同频率下的反应以及在低得多的频率下的皮层反应具有一些共同的特性。
神经影像学
a 北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室，北京 100875 b 北京师范大学脑成像与连接组学北京市重点实验室，北京 100875 c 北京师范大学 IDG/麦戈文脑研究所，北京 100875 d 北京师范大学系统科学学院，北京 100875 e 之江实验室健康大数据科学研究中心，杭州 311121 f 大连理工大学生物医学工程学院，大连 116024 g 浙江大学生物医学工程与仪器学院、生物医学工程教育部重点实验室脑成像科学与技术中心，杭州 310027 h 北京大学前沿交叉学科研究院磁共振成像研究中心，北京 100871 i 北京大学物理学院重离子物理研究所、北京市医学物理与工程重点实验室北京 100871 j 北京大学 IDG/麦戈文脑研究中心，北京 100871 k 中国科学院脑科学研究中心，北京 102206
神经影像学
我们对人类大脑在人群层面的组织结构的了解尚未转化为预测个体层面功能差异的能力，这限制了临床应用，并使推断机制的普遍性受到质疑。目前尚不清楚这种困难是源于大脑中缺乏个体生物模式，还是源于我们利用模型和计算访问这些模式的能力有限。在这里，我们全面研究了此类模式与数据和计算的可解析性，规模空前。在英国生物库的 23,810 名独特参与者中，我们系统地评估了 25 种个体生物特征的可预测性，这些特征来自所有可用的结构和功能神经成像数据组合。我们耗时超过 4526 GPU*小时，训练、优化和评估了样本外的 700 个个体预测模型，包括人口统计学、心理学、血清学、慢性病和功能连接特征的全连接前馈神经网络，以及宏观和微观结构脑成像的单模和多模态 3D 卷积神经网络模型。我们发现性别（平衡准确度 99.7%）、年龄（平均绝对误差 2.048 岁，R 2 0.859）和体重（平均绝对误差 2.609 公斤，R 2 0.625）的可预测性较高，为此我们创造了新的最优性能，而其他特征的可预测性却出奇的低。结构成像和功能成像都不能比常见慢性病的巧合更好地预测一个人的心理（p < 0.05）。血清学可预测慢性病（p < 0.05），并且其预测效果最好（p < 0.001），其次是结构神经影像学（p < 0.05）。我们的研究结果表明，需要更具信息量的影像学或更强大的模型来解读人类大脑的个体水平特征。我们公开提供我们的模型和代码。
神经影像学
a 瑞士洛桑沃州大学中心医院和洛桑大学放射科 b 瑞士洛桑生物医学成像中心 c 瑞士洛桑联邦理工学院信号处理实验室（LTS5） d 意大利罗马意大利理工学院神经科学与行为实验室 e 意大利罗马 SAPIENZA 大学生理学和药理学系 f 加拿大舍布鲁克大学理学院计算机科学系舍布鲁克连接成像实验室 g 丹麦技术大学应用数学与计算机科学系 h 丹麦磁共振研究中心、功能与诊断成像与研究中心、哥本哈根维德夫大学医院、丹麦维德夫 i 奥胡斯大学临床医学系功能整合神经科学中心丹麦奥胡斯 j 牛津大学生理学、解剖学和遗传学系，英国牛津 k 马格德堡大学生物研究所，德国马格德堡 l 德国马格德堡莱布尼茨神经生物学研究所 m 卡罗琳斯卡医学院神经科学系，瑞典斯德哥尔摩 n 洛桑联邦理工学院大脑与思维研究所，瑞士洛桑
太空影像世界
TRUTHS 签名活动（从左到右）Teledyne e2v 销售与市场总监 Antonino Spatola、Space4Climate 主席兼英国航天局地球观测与气候负责人 Beth Greenaway、空中客车英国公司未来项目负责人 David Masterson、欧空局地球观测主任 Simonetta Cheli、英国航天局首席执行官 Paul Bate、美国国家航空航天局地球科学部主任 Karen St Germain 博士、Space4Climate 副主席兼英国地形测量局环境与可持续性战略市场负责人 Donna Lyndsay、欧空局气候行动、可持续性与科学部负责人 Rune Floberghagen
天蓝色影像系统
图 5. 使用 AzureRed 和化学发光 Western Blot 同时检测总蛋白。通过 SDS-PAGE 分离 2 倍连续稀释的 HeLa 裂解物并转移到 PVDF 膜上。半干转移完成后，用 AzureRed 总蛋白染料对膜进行染色。然后用 Azure 化学发光印迹封闭缓冲液封闭印迹，然后与小鼠抗 GAPDH 孵育。用 Azure 印迹洗涤缓冲液洗涤印迹 3 次，然后用 Azure 山羊抗小鼠 HRP 二抗孵育。用 Radiance ECL 底物检测化学发光信号。底物孵育后，对印迹进行成像以产生总蛋白染色和 GAPDH 蛋白的叠加。AzureRed 显示为绿色，GAPDH 显示为灰色。