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iMLGAM：基于集成机器学习和遗传算法驱动的多组学分析 ...
iMeta 期刊 ( 影响因子 23.8 ) 由宏科学、千名华人科学家和威立出版，主编刘双江和傅静远教授。目标为生物 医学国际综合顶刊群 ( 对标 Nature/Cell) ，任何领域高影响力的研究、方法和综述均欢迎投稿，重点关注生物 技术、生信和微生物组等前沿交叉学科，已被 SCIE 、 PubMed 等收录，位列全球 SCI 期刊前千分之五，微生 物学研究类期刊全球第一；外审平均 21 天，投稿至发表中位数 57 天。 子刊 iMetaOmics ( 主编赵方庆和于君教授 ) 、 iMetaMed 定位 IF>10 的综合、医学期刊，欢迎投稿！
神经方法学和神经影像学在教师培训中的应用
神经方法学是一个我们在科学数据库和专业文献中几乎找不到的信息的概念。因此，本研究的总体目标是分析教学方法、神经方法学教学、教育包容性、技术和教师培训之间的关系。研究设计是非实验性的、描述性的、解释性的、相关的和回归的。为了方便起见，使用的样本是从西班牙、巴西、哥伦比亚和巴拉圭大学的大学教师中抽取的，共有 815 名参与者。研究工具是一个临时的李克特量表问卷，具有极好的可靠性（Cronbach's Alpha，.969），通过探索性因子分析对内容和结构进行了验证。相关性分析和自动线性建模提供了第一个结论，表明神经方法学为教师使用的技术提供了科学性，这是教育包容性的基础。神经影像学示例为我们在神经方法学领域开展的研究提供了一个思路。
Prune1综合征中的神经影像学：文献的迷你审查
修剪外聚磷酸酶1（Prune1）是一种短链磷酸酶，是天冬氨酸 - 希斯丁胺 - 抗苷酸（DHH）蛋白质家族的一部分。Prune1在中枢神经系统中高度表达，并且至关重要地参与神经发育，细胞骨架重排，细胞迁移和增殖。最近，在神经发育障碍，低骨，小头畸形，可变脑异常和其他特征的患者中已经鉴定出了双重修剪1变体。Prune1型肌，主要影响DHH1结构域，从而通过功能丧失机制导致酶活性的影响降低。在这篇综述中，我们探讨了迄今为止所描述的与修剪1的致病变异有关的临床和放射学光谱。具体来说，我们专注于神经放射学发现，这些发现与临床表型和遗传数据一起，使我们能够最好地表征患有诊断和潜在预后影响的受影响儿童。
神经方法学和神经影像学在教师培训中的应用
神经方法学是一个我们在科学数据库和专业文献中几乎找不到的信息的概念。因此，本研究的总体目标是分析教学方法、神经方法学教学、教育包容性、技术和教师培训之间的关系。研究设计是非实验性的、描述性的、解释性的、相关的和回归的。为了方便起见，使用的样本是从西班牙、巴西、哥伦比亚和巴拉圭大学的大学教师中抽取的，共有 815 名参与者。研究工具是一个临时的李克特量表问卷，具有极好的可靠性（Cronbach's Alpha，.969），通过探索性因子分析对内容和结构进行了验证。相关性分析和自动线性建模提供了第一个结论，表明神经方法学为教师使用的技术提供了科学性，这是教育包容性的基础。神经影像学示例为我们在神经方法学领域开展的研究提供了一个思路。
通过重复使用深神经网络特征的转移学习来进行神经影像学
摘要。将机器学习应用于神经图像的一个主要问题是MRI扫描仪的技术变异性和跨研究的受试者人群的差异。转移学习（TL）试图减轻这一问题。tl是指从相关任务中获取知识的一种方法，以改善感兴趣的任务中的概括。在这项工作中，我们在英国生物库MRI数据上进行了有关年龄和性别预测的深度神经网络，并研究了该网络对三个小型MRI数据集的预测。我们发现，神经网络可以在必要但充分的条件下从看不见的数据集中提取有意义的特征，以预测该网络以预测感兴趣的标签（例如如果年龄预测是感兴趣的任务，则对年龄预测进行了预先培训）。基于此，我们提出了一条转移学习管道，该管道依赖于在同一任务中重复使用深度神经网络功能。我们发现我们的方法的表现优于经典回归方法和从头开始训练网络。特别是我们改善了年龄和性别预测的最新结果。因此，我们的转移学习方法可以提供简单有效的管道，以在小型MRI数据集上实现高性能。
一种自然主义的神经影像学数据库，用于使用生态刺激
神经影像学通过还原主义刺激来提高我们对人类心理学的理解，这些刺激通常与大脑自然遇到的信息不像信息。，它主要通过分析“静止状态”数据的分析来提高我们对大脑网络组织的理解，而网络功能无法确定标记。我们公开使用“自然主义神经影像学数据库”（NNDB V1.0），以便在更完整的生态条件下对大脑进行更完整的了解，在此期间可以标记网络。86名参与者接受了行为测试，并观看了10部全长电影之一，同时获得了功能性磁共振成像。结果显示的数据显示为高质量，具有良好的信号噪声比，几乎没有异常值和低运动。数据驱动的功能分析提供了进一步的数据质量证据。他们还展示了准确的时间表/电影对齐方式以及如何使用电影注释来标记网络。NNDB可用于用标准的神经影像学方法来回答以前未解决的问题，从而提高了我们对大脑在现实世界中的工作方式的了解。
神经影像学和遗传分析在脑瘫儿童诊断中的作用
脑磁共振成像（MRI）被认为是评估患有脑瘫儿童（CP）的重要工具，因为在80％以上的CP儿童中，它异常，披露了导致神经系统状况的致病模式。因此，建议将MRI作为病史接受和神经系统检查后的第一个诊断步骤。随着遗传诊断的进步，对CP的遗传贡献越来越多，并且关于遗传测试在脑瘫诊断中的作用的问题。 本文概述了CP中报道的遗传发现，根据神经成像发现，对潜在的脑病理学进行了讨论。 欧洲脑瘫（SCPE）对CP中的神经成像发现分类为五个类别，这有助于对有关基因检测的决策进行分层。 主要的白物质和灰质损伤是迄今为止的（占发现的50％和20％）。 被认为是获得的。 在这里，诱发的遗传因素可能起着提高脆弱性的作用（当家族病史是积极的和/或缺失的原因外部因素时，应特别考虑）。 在马尔德开发和正常发现（每个大约11％）中，单基因原因更有可能，因此明确建议进行基因检测。 在其他类别中，必须考虑MRIIFING的确切性质，因为它可能表明遗传起源。随着遗传诊断的进步，对CP的遗传贡献越来越多，并且关于遗传测试在脑瘫诊断中的作用的问题。本文概述了CP中报道的遗传发现，根据神经成像发现，对潜在的脑病理学进行了讨论。欧洲脑瘫（SCPE）对CP中的神经成像发现分类为五个类别，这有助于对有关基因检测的决策进行分层。主要的白物质和灰质损伤是迄今为止的（占发现的50％和20％）。被认为是获得的。在这里，诱发的遗传因素可能起着提高脆弱性的作用（当家族病史是积极的和/或缺失的原因外部因素时，应特别考虑）。在马尔德开发和正常发现（每个大约11％）中，单基因原因更有可能，因此明确建议进行基因检测。在其他类别中，必须考虑MRIIFING的确切性质，因为它可能表明遗传起源。
社论：神经影像学的非线性动态分析的方法论发展和应用
人脑是具有非线性时空动力学的复杂系统。高级大脑功能从神经元在各种时间和空间尺度上的复杂相互作用中出现，并且在正常情况和患病状况下评估大脑信号的非线性动力学在正常和患病状态下都具有新的视角。随着神经影像学方面的持续进步，近年来对非线性动态分析的应用的兴趣和研究越来越多。因此，该研究主题是“神经影像学中非线性动态分析的方法论发展和应用”，致力于非线性动态分析方法和神经影像应用的应用。特别是，研究主题介绍了大脑熵和复杂性，动态大脑网络和动态因果模型（DCM），均在非线性动态分析的更广泛背景下。复杂度指标（例如样品熵）已广泛应用于各种大脑功能和疾病的研究，揭示了与认知功能和疾病相关的模式。Liu等。 在经典的三叉神经痛（CTN）中应用静息状态fMRI的样品熵，这是一种常见且严重的慢性神经性面部疼痛障碍。 与健康对照组（HCS）相比，他们发现丘脑和脑干中的样品熵增加，并减少了CTN下半肺叶的样品熵。 此外，丘脑样本熵和神经心理学评估显示出显着的正相关。 Liu等。 ）。 在这个研究主题中，Roediger等。Liu等。在经典的三叉神经痛（CTN）中应用静息状态fMRI的样品熵，这是一种常见且严重的慢性神经性面部疼痛障碍。与健康对照组（HCS）相比，他们发现丘脑和脑干中的样品熵增加，并减少了CTN下半肺叶的样品熵。此外，丘脑样本熵和神经心理学评估显示出显着的正相关。Liu等。 ）。 在这个研究主题中，Roediger等。Liu等。）。在这个研究主题中，Roediger等。还使用机器学习使用样品熵作为CTN和HCS分类的特征，并显示了样品熵改变作为CTN的诊断标记的潜在效用（Liu等人。fMRI复杂性的估计可以受到许多因素的影响，例如信号时间尺度和灵敏度阈值以及头部移动引起的信号变化。先前的研究在理解和评估这些潜在影响方面已经引起了一些影响（1-3）。提出了一种优化的多尺度样品熵方法，采用窗口方法来减少运动效果和过程
通过神经影像学研究提取认知表征可改善大脑解码
认知脑成像正在积累有关许多不同心理过程的神经基础的数据集。然而，大多数研究都基于少数受试者，统计能力较低。跨研究分析数据可以带来更多的统计能力；然而，当前的脑成像分析框架无法大规模使用，因为它需要将所有认知任务置于统一的理论框架中。我们引入了一种新方法来分析跨任务的大脑反应，而无需心理过程的联合模型。该方法通过联合分析具有特定认知重点的小型研究与探究不太重点的心理过程的大型研究，提高了小型研究的统计能力。我们的方法提高了 35 项差异很大的功能成像研究中 80% 的解码性能。它通过预测心理过程的共同大脑表征，以数据驱动的方式发现跨任务的共性。这些是适应心理操纵的大脑网络。它们概述了可解释和合理的大脑结构。提取的网络已经可用；它们可以在新的神经成像研究中轻松重复使用。我们提供了一个多研究解码工具来适应新数据。