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Enregistrement W4248017980 · doi:10.1101/2020.11.03.366419

Heritability of cortical morphology reflects a sensory-fugal plasticity gradient

2020· preprint· en· W4248017980 sur OpenAlexafffund
Uku Vainik, Casey Paquola, Xindi Wang, Ying‐Qiu Zheng, Boris C. Bernhardt, Bratislav Mišić, Alain Dagher

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchEesti Teadusagentuur
Mots-clésHeritabilityBiologySensory systemHuman Connectome ProjectEvolutionary biologyPlasticityNeuroscienceFunctional connectivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Human brain plastically adapts to environmental demands. Here, we propose that naturally occuring plasticity in certain brain areas should be reflected by higher environmental influence and therefore lower heritability of the structure of those brain areas. Mesulam’s (1998) seminal overview proposed a hierarchy of plasticity, where higher-order multimodal areas should be more plastic than lower-order sensory areas. Using microstructural and functional gradients as proxies for Mesulam’s hierarchy, we seek to test whether these gradients predict heritability of brain structure. We test this model simultaneously across multiple measures of cortical structure and microstructure derived from structural magnet resonance imaging. We also account for multiple other explanations of heritability differences, such as signal-to-noise ratio and spatial autocorrelation. We estimated heritability of brain areas using 984 participants from the Human Connectome Project. Multi-level modelling of heritability differences demonstrated that heritability is explained by both signal quality, as well as by the primary microstructural gradient. Namely, sensory areas had higher heritability and limbic/heteromodal areas had lower heritability. Given the increasing availability of genetically informed imaging data, heritability could be a quick method assess brain plasticity. Highlights (up to 85 chars) Cortical areas vary in heritability. This is seen across structural measures. Heritability differences could be explained by plasticity, topography, or noise. We build a comprehensive model testing many explanations across 5 measures. Heritability is explained by noise and 1 st structural gradient reflecting plasticity. Heritability could be a method to study brain plasticity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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