Lateralization in intrinsic functional connectivity of the temporoparietal junction with salience- and attention-related brain networks
Notice bibliographique
Résumé
Neuroimaging studies have demonstrated that the right temporoparietal junction (TPJ) is activated during detection of salient stimuli, including pain, in the sensory environment. Right TPJ damage more often produces spatial neglect than left TPJ damage. We recently reported a right lateralized system of white matter connectivity of the TPJ. However, lateralization in intrinsic TPJ functional connectivity during a task/stimuli-independent state has not been fully characterized. Here we used resting-state functional MRI in healthy humans to compare the functional connectivity of right and left TPJ with salience- and attention-related brain networks. Independent components analysis revealed that both right and left TPJ were functionally connected with a network that included the anterior insula, dorsolateral prefrontal cortex (PFC), and mid-cingulate cortex, considered to be the salience/ventral attention network. Dual regression revealed this network was more strongly connected with right TPJ than left TPJ. Seed-based functional connectivity analysis showed 1) negative connectivity the TPJ bilaterally with the "default mode network"; 2) positive connectivity of TPJ bilaterally with the salience/ventral attention network; 3) stronger connectivity between right TPJ compared with left TPJ with regions within the salience/ventral attention network and mid-insula, S2, and temporal/parietal opercula (implicated in pain); and 4) stronger connectivity of left TPJ compared with right TPJ with the "executive control network," including the dorsomedial/medial PFC, inferior frontal gyrus, and cerebellum (crus I/II). Our findings build on classic lesion and neuroimaging studies, demonstrating a complex spatial network organization of lateralization in TPJ functional connectivity in the absence of an overt stimulus.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».