16p11.2和22q11.2拷贝数变体(CNV)赋予自闭症谱系障碍(ASD),精神分裂症(SZ)和注意力促进性血液验证率(ADHD)的高风险,但它们对功能连接(FC)的影响仍然不明显。在这里,我们报告了使用101个CNV载体,755个特发性ASD,SZ或ADHD和1,072个对照的磁共振成像数据对静息状态FC进行分析。我们表征CNV FC-签名,并使用它们来识别有助于复杂特发性条件的维度。CNV在全球和区域层面上对FC具有很大的镜子影响。thalamus,somato-Motor和后岛区域在跨删除,重复,特发性ASD,SZ但不是ADHD中共享的dysconneconnectivitive中起着至关重要的作用。与缺失FC签名相似的个体表现出较差的认知和行为症状。缺失相似性可能与观察到基因表达空间模式和FC签名之间观察到的冗余关联有关。结果可以解释为什么许多CNV会影响类似的神经精神症状。
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抽象的慢性不健康的睡眠行为是情绪和焦虑症出现的主要危险因素。尽管如此,我们仍然缺乏理解,为什么有些人比其他人更容易受到睡眠中断引起的情感失调。有了初步证据表明,在积极和负面情绪处理过程中的大脑活动可能起重要的调节作用,我们在大量健康的年轻人中进行了全脑静止状态功能连接分析(n = 155)。使用在失眠症障碍中始终影响的区域,我们研究了与睡眠质量相关的神经连通性模式,这些模式对与各个奖励和惩罚处理的措施的相互作用既不敏感又敏感,并评估了与情感健康索引的联系。大多数发现反映了睡眠质量和增强敏感性之间的相互作用,而良好的卧铺和贫困者则报告了相反的关联。这样的连接之一是,前中央回和后岛之间的耦合与特质焦虑症相关,其连通性值在较差的卧铺中观察到最低的连通性值,对惩罚较高敏感。反过来,唯一与睡眠质量相关的发现,即在亚果中扣带回皮层和丘脑之间的耦合也与习惯使用情绪抑制策略有关。关键词睡眠质量; fMRI;功能连通性;对惩罚的敏感性;对奖励的敏感性;情绪调节;焦虑因此,本研究提供了证据表明,情感功能在确定睡眠质量不良对大脑连通性和情绪健康的影响方面起着至关重要的作用,这为为什么某些人比其他人更容易受到与其他人相关的情感失调的影响提供了合理的机制。
管理,监控和转型20分钟:Ankita Raturi(Purdue) - 参与开放式AG Tech 20分钟:Rob Trice(Better Food Ventures,Virtual) - Agrfoodtech 20分钟20分钟的新创新方法:Jim Krogmeier(Purdue) - 开放式生态系统的计划
创造力的联想理论认为,创造性认知涉及产生远距离联想的能力,以及在语义记忆中不相关的概念之间建立有用联系的能力。然而,现实生活中的创造性行为是否以及如何依赖于语义记忆结构及其神经基础仍不清楚。我们在参与者接受语义相关性判断任务时获取了多回波功能磁共振成像数据。这些评级用于估计他们各自的语义记忆网络,其属性可显著预测他们现实生活中的创造力。使用连接组预测建模方法,我们确定了基于任务的功能连接模式,这些模式可预测与创造力相关的语义记忆网络属性。此外,这些属性介导了功能连接与现实生活中的创造力之间的关系。这些结果为大脑连接模式如何通过语义记忆结构支持现实生活中的创造性行为提供了新的见解。我们还展示了如何使用计算网络科学来结合行为、认知和神经层面的分析。
我们为什么要监视河流的连通性和淹没?...................................................................................... 4 Report purpose ............................................................................................................................................................................... 5 Report structure ............................................................................................................................................................................ 5 Drivers of environmental outcomes ...................................................................................................................................... 7
此预印本版的版权持有人于2025年1月15日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.13.632809 doi:biorxiv Preprint
背景:脑疾病的发生与脑连接学专业化中可检测的功能障碍相关。广泛的研究探讨了这种关系,但考虑到低阶网络的局限性,缺乏研究专门研究精神病脑网络之间的统计相关性。此外,这些功能障碍被认为与大脑功能中的信息失衡有关。但是,我们对这些失衡如何引起特定的精神病症状的理解仍然有限。方法:本研究旨在通过研究健康个体的专业化和被诊断为精神分裂症的人的拓扑高阶水平的变化来解决这一差距。采用图理论大脑网络分析,我们系统地检查静止状态功能性MRI数据,以描绘大脑网络连通性模式中的系统级别区分。Results: The findings indicate that topological high-order func- tional connectomics highlight differences in the connectome between healthy controls and schizophrenia, demonstrating increased cingulo-opercular task control and salience interac- tions, while the interaction between subcortical and default mode networks, dorsal attention and sensory/somatomotor mouth decreases in schizophrenia.另外,与健康对照组相比,精神分裂症患者中脑系统的隔离和脑部整合减少可能是早期精神分裂症的新指标此外,我们观察到与精神分裂症患者相比,健康控制中脑系统的分离降低,这意味着在精神分裂症中逐渐隔离和脑网融合之间的平衡在精神分裂症中破坏了,这表明可以恢复这种平衡来治疗这种疾病。
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