顶级期刊新方法复现服务之—边中心脑网络模型

为方便广大研究人员尽快尽早将最新的科研成果应用于自己的研究，悦影科技特提供顶级期刊文献方法复现服务。

本期针对最新发表在Nature Neuroscience杂志题目为《Edge-centric functional network representations of human cerebralcortex reveal overlapping system-level architecture》的文章，该文我们也曾进行了解读，可以点击以下链接详细查看：

Nature Neuroscience：边中心功能网络模型下大脑系统水平的重叠组织构架

随着磁共振脑影像研究的发展，不断地会有更加先进的数据分析方法涌现出来。及时跟进研究前沿，利用领先的分析算法，能够揭示以往陈旧算法无法探测到的脑部结构和功能的影像学表征，相关的研究成果也更容易发表。

图1: 边功能连接矩阵的组织结构

传统的网络神经科学均以节点为中心，将一些神经元定义为节点，将节点间的交互关系作为网络的边来搭建网络模型，但这种方法只刻画了节点之间的拓扑关系，没有考虑边与边之间是否存在交互关系，如果存在这种关系又是一种什么样的表现形式，皆不明确。近日，脑网络研究领域的权威Olaf Sporn团队在神经科学领域顶级期刊《自然：神经科学》中发表一篇研究就为解答这些问题提供了一种新的网络模型框架。

该研究，提出了一种以边为中心的网络模型，该模型可以得到一系列的边时间序列和边功能连接。通过对eFC进行网络分析，可以知道eFC在被试内跨多个扫描时段的可重复性强，数据集间的一致性也很好。同时eFC矩阵还可以通过聚类得到一些相互重叠的社团，其中，感觉运动和注意网络的重叠水平最高。同时，eFC还是受到感觉运动输入调控。未来的研究中，以边为中心的研究方法可以为探测新的脑疾病生物标记物、探究个体间差异以及高分辨率的神经图谱的绘制提供新的视角与手段。