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Enregistrement W4379106427 · doi:10.1101/2023.05.29.542730

Investigating individual variability in microstructural-functional coupling in the human cortex

2023· preprint· en· W4379106427 sur OpenAlexafffund
Raihaan Patel, Alyssa Dai, Sofie L. Valk, Gabriel Desrosiers-Grégoire, Gabriel A. Devenyi, M. Mallar Chakravarty

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésCoupling (piping)Variation (astronomy)Association (psychology)Functional connectivityPsychologyNeuroscienceHuman brainFunctional magnetic resonance imagingCognitionCognitive psychologyBiologyPhysicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding the relationship between the structural and functional architecture of the human brain remains a key question in neuroscience. In this regard variation in cortical myelin may provide key insights into the functional organization. Previous findings have demonstrated that regions sharing myeloarchitectonic features are also likely to be structurally and functionally connected. However, this association is not uniform for all regions. For example, the strength of the association, or ‘coupling’, between microstructure and function is regionally heterogeneous, with strong coupling in primary cortices but weaker coupling in higher order transmodal cortices. However, the bases of these observations have been typically made at the group level, leaving much to be understood regarding the individual-level behavioural relevance of microstructural-functional coupling variability. To examine this critical question, we apply a multivariate framework to a combination of high-resolution structural, diffusion, and functional magnetic resonance imaging (MRI) data in a sample of healthy young adults. We identify four distinct patterns of coupling variation that vary across individuals. Remarkably, we find that while microstructural-functional coupling is consistently strong in primary cortices, significant variation in transmodal cortices exists. Importantly, we identified coupling variability maps and their association with behaviour that demonstrate the existence of latent dimensions of variability related to inter-individual performance on cognitive tasks. These findings suggest that the existence of behaviourally relevant coupling variation is a key principle for brain organization.

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)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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