The role of white matter myelin in structural-functional network coupling
Notice bibliographique
Résumé
The brain is a complex network of neuronal populations interconnected by white matter tracts. The composition of these white matter connections (SC) shapes inter-regional signaling dynamics giving rise to spatial patterns of synchronous functional connectivity (FC). Several modeling approaches have proven useful for studying the mechanisms underlying the relationship between SC and FC. However, the myelination of white matter tracts -- a major component of white matter connectivity -- is not accounted for by conventional SC networks, and thus, has largely been excluded from models of FC. Here, we expand structure-function brain modeling by integrating a multi-feature white matter SC network. We use multi-modal MRI to compute an SC network with connections (edges) weighted by the caliber, myelination, and length of white matter tracts. We investigate the relationship of this multi-feature SC network with both haemodynamic and electromagnetic FC. Edge myelin was strongly predictive of FC in a pattern that was heterogeneous across brain regions and timescales of neural function. Edge myelin showed strong, frequency-specific interactions with both edge caliber and length suggesting a modulatory role for white matter myelin in structure-function coupling. This was further supported by antagonistic gradients of white matter myelin and structure-function coupling along the sensory-association axis. We describe in detail the individual and joint relationships between these major white matter features and multi-frequency FC. These results illustrate the advantage of a more comprehensive characterization of white matter in structure-function models and establish how white matter myelin -- known for roles in conduction velocity, plasticity, and metabolic support at the microscale -- shapes brain function at the macroscale.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».