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Enregistrement W7161718795 · doi:10.17863/cam.130153

Compressing the Brain: Bridging Scales, Phenotypes, and Development

2025· dissertation· en· W7161718795 sur OpenAlexfundno aff
Alicja Monaghan

Notice bibliographique

RevueApollo (University of Cambridge) · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilMedical Research CouncilCorpus Christi College, University of CambridgeKing's College LondonMcGill University
Mots-clésBridging (networking)Generative grammarEquifinalityCognitionUnderpinningCurse of dimensionalityCategorizationFocus (optics)Function (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compression and dimensionality reduction are tools through which we can recreate complex endpoints from simple underlying principles. But how helpful are these tools for understanding the reorganisation of structural and functional connectivity across childhood and adolescence? In Chapter 1, I introduce key concepts in developmental systems neuroscience, such as equifinality and multi-finality, alongside the need for a trans-diagnostic cross-modal integrated neuroscience with increased focus on individual-level heterogeneity, as opposed to group-level case-control comparisons. To address these theoretical considerations, I explore compression and dimensionality-reduction techniques as a lens through which we may systematically test, under different conditions, the extent to which group-level developmental principles apply to the individual, across development. In Chapter 2, using a population-level modelling approach, I examine the link between generative wiring principles underlying structural connectivity emergence, namely an economic trade-off, in preadolescent children with their genetic propensity for high cognitive ability. The cost penalty within this generative model varies as a function of polygenic scores for general intelligence, and converges on overlapping genetic ontologies, where children with a particularly strong genetic propensity for high cognitive ability exhibit simulated networks with significantly softer wiring constraints, resulting in a more randomised topology, and thus increased stochasticity and simulated global efficiency. In Chapter 3, across typically-developing and neurodivergent developmental cohorts, I establish organisational principles underpinning structural and functional connectivity variability across childhood and adolescence. I used diffusion-map embedding to derive low-dimensional manifolds or axes, constituting gradients of variability. In contrast to the literature, I demonstrate that such gradients are temporally stable and are refined with age but not reordered. To explore interactions between structural and functional manifolds, I propose a novel manifold-based measure of structure-function coupling, extensively benchmarked with prior measures, and demonstrate that such coupling is significantly predicted by measures of cognition, but not psychopathology, in a developmentally-sensitive manner. In Chapter 4 I take a third approach to compression, this time to focus on compressing brain-behaviour associations to establish trans-diagnostic links between the developing brain and developmentally relevant behaviours. To do this I model the predictive link between resting-state functional connectivity and item-level psychopathology, as a latent variable, through a partial least squares analysis in a cohort at-risk of neuro-developmental conditions, spanning childhood and adolescence. Through examining differential participant-level expression of this latent variable, I find that the latent construct transcended traditional diagnostic borders, revealing a neurotypical-neurodivergent continuum. Using meta-analytic functional activation decoding, functional connectivity associated with heightened risk for psychopathology overlaps with regions related to executive functioning, whilst a protective effect against psychopathology is linked to functional activations related to language. I conclude that the predictive link between functional connectivity and psychopathology is constrained by underlying macroscale and microscale organisational hierarchies, and it aligned with a somatosensory-association axis. In Chapter 5, I contextualise my findings and consider future research directions to enhance translation. Together, this thesis employs a multi-modal approach to chart the organisational principles underlying brain development in childhood and adolescence, their phenotypic consequences, and their relationship to underlying group-level macroscale and microscale hierarchical constraints and genetic influences.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
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