RS-fMRI Evidence for Differential Within- and Between-Module Neural Interactions Across Age
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Previous resting-state functional MRI (rsfMRI) studies have identified a robust inverse relationship between nodal strength and amplitude of low-frequency fluctuations (ALFF) across cortical modules. This study examined whether this negative relationship exists within modules and further explored age-related effects on these associations. Methods Using MOSI (modularity analysis and similarity measurements), rsfMRI data from three public datasets spanning different age cohorts were analyzed. Correlations between ALFF and nodal strength between modules or voxel concordance within modules were calculated. Geometric mean p-values assessed robustness at the individual level. Results Confirming prior findings, a significant inverse correlation between nodal strength and ALFF was observed at the between-module level (geometric p-values 10 −4 to 10 −5 ). Within-module negative associations were nonsignificant in younger cohorts at individual level (mean ages 10 and 21) but became significant in the older cohort (mean age 33). The magnitude of this negative association increased with age, consistent with maturation of local inhibitory network mechanisms. Conclusions The findings support MOSI as a valid FP method for cortical network construction, with within-module inhibitory effects strengthening in adulthood. The age-dependent modulation reveals network maturation at the modular level, with implications for neurodevelopmental and neuropsychiatric conditions.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».