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Enregistrement W4414045218 · doi:10.1101/2025.09.05.674563

Brain structure-function coupling – relationship with language lateralisation

2025· preprint· en· W4414045218 sur OpenAlexaff
Ieva Andrulyte, Laure Zago, Gaël Jobard, Hervé Lemaître, Peter N. Taylor, François Rheault, Marc Joliot, Laurent Petit, Simon S. Keller

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHemispheric Asymmetry in Neuroscience
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research Council
Mots-clésPrecentral gyrusLateralization of brain functionHuman brainCoupling (piping)CognitionLateralityFunctional connectivityInsula

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Language is one of the most extensively studied lateralised cognitive functions in the human brain, predominantly relying on the left hemisphere in most individuals. However, the mechanisms by which a stable white matter architecture underpins individual language functions remain unclear. Previous studies have employed structural connectivity (SC) and functional connectivity (FC) coupling for individual fingerprinting and task decoding, suggesting that variability in brain entropy may serve as a distinguishing characteristic for language lateralisation. We examined a large cohort of healthy adults (n = 285) to investigate SC-FC coupling and identify markers distinguishing different language laterality groups. Functional connectivity was measured using resting-state fMRI (rsfMRI) time-series data, while structural connectivity was determined via probabilistic fibre tractography. SC-FC coupling was investigated using the SENSAAS language atlas and defined as the Pearson correlation between non-zero elements of regional structural and functional connectivity profiles. Group differences were assessed using the PALM toolbox in FSL. Our findings revealed that increased SC-FC coupling in the left precentral sulcus was associated with typical language lateralisation, while increased coupling in the right middle temporal gyrus and left anterior insula was observed in individuals with atypical language lateralisation (pFDR < 0.05). Non-lateralised individuals exhibited increased coupling in the left anterior insula compared to lateralised (pFDR<0.05). SC-FC coupling offers a promising framework to uncover functional and anatomical differences among individuals with varying language lateralisation. This regional specificity indicates that typical, atypical, and non-lateralised profiles rely on different structural-functional alignments, likely reflecting the recruitment of alternative pathways for language processing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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