Dynamic network features of functional and structural brain networks support visual working memory in aging adults
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we investigated how the relationship between structural connectivity and the dynamics of functional connectivity changes with age to benefit cognitive ability. Visual working memory (VWM) is an important brain function that allows us to maintain a mental representation of the world around us, but its capacity and precision peak by around 20 years old and decrease steadily throughout the rest of our lives. This research examined the functional brain network dynamics associated with VWM throughout the lifespan and found that Default Mode Network and Fronto-Parietal Network states were more well represented in individuals with better VWM. Furthermore, transitions from the Visual/Somatomotor Network state to the Attention Network state were more well represented in older adults, and a network control theory simulation demonstrated that structural connectivity differences supporting this transition were associated with better VWM, especially in middle-aged individuals. The structural connectivity of regions from all states was important for supporting this transition in younger adults, while regions within the Visual/Somatomotor and Attention Network states were more important in older adults. These findings demonstrate that structural connectivity supports flexible, functional dynamics that allow for better VWM with age and may lead to important interventions to uphold healthy VWM throughout the lifespan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».