Heritability and interindividual variability of regional structure-function coupling.
Heritability and interindividual variability of regional structure-function coupling.
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DOI：
10.1038/s41467-021-25184-4
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发表时间：
2021-08-12
影响因子：
16.6
通讯作者：
Kuceyeski A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gu Z;Jamison KW;Sabuncu MR;Kuceyeski A
白色物质结构连接可能支持功能激活或功能连接的流动。虽然结构和功能的连接配置文件之间的关系，这里称为SC-FC耦合，已经在全脑，全球水平上进行了研究，很少有研究在区域范围内调查这种关系。在这里，我们使用来自人类连接组项目的弥散加权MRI和静息状态功能MRI数据量化健康年轻人的区域SC-FC耦合，并研究SC-FC耦合如何遗传和个体之间的差异。我们发现，区域SC-FC耦合强度在不同的大脑区域变化很大，但在高度结构连接的视觉和皮层下区域最强。我们还显示了基于年龄，性别和综合认知得分的个体间区域差异，并且SC-FC耦合在某些网络中具有高度遗传性。这些结果表明，区域结构-功能耦合是大脑组织的一个特殊特征，可能受到遗传因素的影响。人类结构和功能连接体之间的关系仍然没有很好地建立。在这里，作者展示了存在于整个大脑的结构和功能连接的区域耦合中的个体间差异，并且这是可遗传的。
White matter structural connections are likely to support flow of functional activation or functional connectivity. While the relationship between structural and functional connectivity profiles, here called SC-FC coupling, has been studied on a whole-brain, global level, few studies have investigated this relationship at a regional scale. Here we quantify regional SC-FC coupling in healthy young adults using diffusion-weighted MRI and resting-state functional MRI data from the Human Connectome Project and study how SC-FC coupling may be heritable and varies between individuals. We show that regional SC-FC coupling strength varies widely across brain regions, but was strongest in highly structurally connected visual and subcortical areas. We also show interindividual regional differences based on age, sex and composite cognitive scores, and that SC-FC coupling was highly heritable within certain networks. These results suggest regional structure-function coupling is an idiosyncratic feature of brain organisation that may be influenced by genetic factors. The relationship between the human structural and functional connectome is still not well established. Here the authors show the interindividual variability that exists in regional coupling of structural and functional connectivity across the brain, and that this is heritable.
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DOI：
10.1162/netn_a_00049
发表时间：
2018
期刊：
Network neuroscience (Cambridge, Mass.)
影响因子：
--
作者：
Amico E;Goñi J
通讯作者：
Goñi J
影响因子：
25
作者：
Dworkin, Jordan D.;Linn, Kristin A.;Bassett, Danielle S.
通讯作者：
Bassett, Danielle S.
基于ICA的人工制品去除和加速fMRI获取，以改善静止状态网络成像。
影响因子：
5.7
作者：
Griffanti L;Salimi-Khorshidi G;Beckmann CF;Auerbach EJ;Douaud G;Sexton CE;Zsoldos E;Ebmeier KP;Filippini N;Mackay CE;Moeller S;Xu J;Yacoub E;Baselli G;Ugurbil K;Miller KL;Smith SM
通讯作者：
Smith SM
DOI：
10.1073/pnas.0811168106
发表时间：
2009-02-10
影响因子：
11.1
作者：
Honey, C. J.;Sporns, O.;Hagmann, P.
通讯作者：
Hagmann, P.
DOI：
10.1073/pnas.1009073107
发表时间：
2010-11-02
影响因子：
11.1
作者：
Hagmann, P.;Sporns, O.;Grant, P. E.
通讯作者：
Grant, P. E.