立体像素规模复杂网络功能连通性的老鼠的大脑:神经状态依赖的全球和当地的拓扑性质

文摘

网络功能成像数据的分析揭示了紧急的大脑功能作为其拓扑特性的函数。然而,大脑不是一个均匀网络,和功能连通性的依赖参数对神经解剖学的衬底和分割尺度是一个关键问题。此外,这些拓扑属性的程度取决于潜在的神经化学变化尚不清楚。在目前的研究中,我们调查了全球和当地的统计属性,voxel-scale老鼠大脑的连接参数的分布。不同的神经递质系统(被药理刺激挑战d安非他命、氟西汀和尼古丁)区分stimulus-specific功能连通性和更一般的老鼠大脑的功能架构。虽然全球连接参数相似,本地连接参数的映射在高空间分辨率显示强大的功能连通性在老鼠大脑的神经解剖学的依赖,明确区分大脑皮层和年长的大脑区域。局部病灶的高功能连通性独立于药物挑战被发现在感觉运动皮层,符合高神经元连接在这些地区。相反,在皮质下区域拓扑属性和节点角色随神经化学状态和依赖的具体动态引起不同的功能流程。

1。介绍

功能连通性分析旨在阐明神经影像数据的信号来自空间不同的大脑区域之间的关系(1- - - - - -7)视为分布式神经系统协调活动的一种方法,补充了更成熟的单变量方法的反应在每一个大脑区域独立分析。符合这个强调分布式大脑结构之间的相互作用,神经影像数据可以在数学上表示为一个图表,或网络,节点和链接8- - - - - -11]。在这个框架中,图像体素或parcellated大脑区域代表了节点和一定程度的相似性定义它们之间的连接(在他们的反应7,12- - - - - -17]。

复杂网络理论的最新研究表明,网络的拓扑和统计特性可以揭示系统的基本行为模式。例如,“小世界”拓扑,以密集的本地集群和few-long范围连接(18,19),可以支持连接在多个空间尺度上同时最小化布线成本。另一类网络特别感兴趣的是“无尺度”网络,也就是说,图表呈现幂律分布节点的程度上的其他节点,每个节点连接。无标度网络似乎几乎无处不在的在实际情况下,包括流行病学、社会学、生物学和细胞,从而表明它们的属性满足一些一般性的原则,效率、鲁棒性和成本效益18]。

大脑功能连通性是适合复杂的网络分析,和对这些大脑网络的统计特性的兴趣正在迅速增长(9- - - - - -11]。大脑呈现几个特点的复杂网络,包括其能力同时支持种族隔离和在多尺度分布式信息处理,其相对于随机的健壮性神经元损失由于疾病或衰老,和它的效率在低能量和布线成本(20.]。事实上,功能连通性网络由人类手指轻敲模式下功能磁共振成像数据在无标度行为,中能与幂律指数的健壮的具体选择阈值(13]。其他作者(14报道一个指数截断幂律分布在人体大脑皮层功能连通性。更普遍的是,“小世界”已经证明了拓扑“休眠状态”功能(14,16,21,22和解剖23,24在大脑中)连接。

然而,尽管全球统计参数可能是大规模的信息连接属性,他们不捕捉大脑的异质性。事实上,不同的解剖结构,发展在不同时期可能表现为不同的本地网络拓扑。迄今为止,许多研究工作的兴趣(VOI)程度的分割和关注cortico-cortical连接在人类和灵长类动物(14,25- - - - - -27),用更少的注意力集中在皮层下组织网络及其连接大脑皮层结构。最近,voxel-scale分析人类的静息状态的数据证实无标度和小世界产生的大脑网络的全局属性,局部地区和显示节点的最高学位的扣带、颞皮层和丘脑(28]。然而,上述用属性的程度在哺乳动物大脑更一般没有,到目前为止,得到解决。另一个关键问题是功能网络属性的方式受制于潜在解剖连接和他们之间的关系拓扑characteristics-an问题已经开始被阐明人类[29日- - - - - -33),摄动休息功能网络参数在慢性疾病(16,21,22]可能紧密耦合在解剖结构和连接中断34]。反过来,在多大程度上积极参与网络属性是调制的特定的大脑回路已开始得到关注(35]。对于人类来说,有证据表明,全球网络结构保存在修改连接关系的存在是由于功能任务的性能(36,37)或急性药物暴露(15]。

在本文中,我们报告一个复杂网络分析功能连接网络的拓扑属性描述voxel-scale独特的药理条件下大鼠大脑。相比人类功能磁共振成像研究,功能连通性通常探测大脑静息状态或认知任务的上下文中,我们检查复杂网络的特性来自老鼠大脑的反应急性药理挑战与三种规范药物不同的药理机制(d安非他命、氟西汀和尼古丁),因此探索功能连通性的依赖网络参数对不同神经递质系统的参与。这种方法,基于主体间相关性,遵循程序成立于2 dg放射自显影法(38和宠物39,40在药理MRI (phMRI)[]和验证6,41- - - - - -43]。最近network-theoretic调查解剖网络基于皮层灰质厚度由核磁共振数据也使用这种方法(23,34]。我们的目标是使用显式定义的数据和节点的网络表示的体素,而不是一个区域分割尺度,除了节点度(来自给定节点的连接的数量),检查节点聚类系数(衡量“cliquishness”节点连接)。我们将这些节点的解剖分布参数映射分辨率single-voxel调查在高空间分辨率网络连接如何取决于解剖衬底和药理刺激,并比较与VOI-level汇总统计。这些高分辨率的神经解剖学的分布复杂网络参数在高连通性的老鼠大脑显示焦点感觉运动皮层的吸毒者也分皮质和额叶区域特征;特别是,一个分离的分布的节点最高学位和聚类系数最高。

2。方法

2.1。核磁共振数据采集

按照意大利所有实验动物福利的规定和保护。协议也由当地一家动物保护委员会审议并同意,按照实验动物保健原则的指导方针(1985年NIH出版86 - 23日修订)。核磁共振数据从男性获得Sprague-Dawley老鼠使用力量Biospec 4.7 t扫描仪圆柱体积为射频发射线圈和力量交“老鼠大脑”表面接收线圈。PhMRI数据是罕见的时间序列,敏化相对脑血容量的变化(rCBV)政府2.67毫升/公斤静脉丸的血池造影剂Endorem(格尔伯特,法国)。实验进行了不到0.8%氟烷麻醉,维护神经肌肉阻滞和人工通风与血液气体值维持在生理范围内(;),外围血压与氟烷麻醉相关的自身调节的范围内(44,45]。本文中描述的数据来源于三个研究中,收购细节明显相似和以前已发表(6,46]。在第一项研究中,动物们被质疑d安非他命(1毫克/公斤注射。)或车辆(生理盐水,),分别6,42]。第二,动物是挑战与氟西汀(10毫克/公斤i.p。,)[6]。第三,动物与尼古丁的挑战(1毫克/公斤注射。)[46]。总的来说,复杂网络构建如下详细从四个学科组:d安非他明和汽车集团在第一项研究以及氟西汀和尼古丁组。

2.2。分析细节

2.2.1。图像预处理先生

解剖和时间序列数据被转换为分析(AVW 7.5)格式和信号强度的变化在每个时间序列转化为分数rCBV voxel-wise基础上,使用约束的指数模型逐步消除造影剂从血池提供一个健壮的接受背景信号的预测和删除的最坏影响这个系统的趋势在结果rCBV数据(47]。每个主题被空间数据归一化立体定位老鼠大脑模板(48通过计算一个九自由度仿射变换的解剖图像和应用产生的变换矩阵向随行rCBV时间序列(目前/调情v.5.2)。最后,rCBV数据乘以一个大脑实质面具去除extra-cranial和CSF的贡献。

2.2.2。时间序列分析

基于图像的响应的时间序列分析在各个学科进行了一般线性模型框架为了计算的3 d地图post-injection响应幅度在每个主题。空间平滑图像高斯内核应用= 0.6毫米,对应平面立体像素尺寸。所有执行图像处理与图像中的立体像素尺寸扩大头10倍,为了确保兼容任何显式长度尺度可能编码算法设计用于与人类的数据。然而,显式立体像素尺寸报原来的规模。每个研究由一个信号模型的设计矩阵函数由学习水平确定小波聚类分析(WCA),时间的导数回归量和线性斜坡49,50]。这允许一个好的模型适合信号的时间响应概要文件在主题和大脑区域会略有不同。

信号模型的系数函数从而提供的地图post-injection响应幅度为每一个主题。地图每个研究对象的响应被堆放在一起,然后每个立体像素都有一个关联的响应向量。这里的inter-subject相关性分析利用phMRI响应主题之间的微分解剖资料(6,42]。

2.3。创建网络表示

响应地图,计算模板尺寸,rebinned平面的两倍。这是执行,以便后续邻接矩阵仍在使用IDL的内存限制软件的处理和恢复体素量接近实际的收购决议,因为空间标准化过程的一部分时间序列的插入到标准的解决空间模板(48]。rebinned响应地图因此有0.12毫米³据悉,接近收购决议0.09毫米大小³。二进制大脑面具,只覆盖数据完整的片在场所有科目在所有的研究中,是用来定义脑实质体素进行进一步分析。这导致了网络节点(像素点)。

完全加权,完成网络被考虑为每个研究创建每个立体像素作为一个节点,定义每一对之间的边缘像素点的强度基于响应向量的线性相关性与每个相关。具体来说,每条边的重量被定义为皮尔逊相关系数的绝对值inter-subject响应振幅各体素之间的转换为躺在一个近似正态分布的应用费雪的r- - - - - - - - -z转换: 在哪里指定的节点通过每条边连接。注意,这些网络undirected-each边缘简单的传达的力量连接不考虑一个因果关系的方向。当时的四个加权网络转换成一个二进制唯一通过保留边缘(即最高的权重。,代表着最强的连接)。这一步是为了使网络执行这种规模的驯良的进一步分析;具体来说,计算nodewise网络参数是稀疏二进制网络的速度快了许多。虽然复杂网络理论的扩展加权网络的当前利益,二进制的属性网络已经成熟,而且以前的fMRI网络研究也采用一个二值化的步骤。我们应用一个阈值链接权重,确定保留了最强的2%在完全加权网络的边缘;我们与equi-sparse网络工作,确保一个统一的数字网络边缘的数据集来强调不同相对密度连接拓扑结构而不是整体优势本身。这个值是根据经验确定,允许一个节点连接性的多样性,同时保留连接网络,和符合阈值方案用于我们的以前的种子区域和群落结构分析43]。网络特性,特别是nodewise连接参数的解剖资料健壮的一系列二值化阈值(见补充数据网上http://dx.doi.org/10.1155/2012/615709)。阈值总结了四种网络分析表吗1。

由此产生的二进制网络邻接矩阵可以表示数学一个的元素描述了连接:

2.4。Nodewise网络参数

基于定义的拓扑邻接矩阵(2),很多网络参数可以传递的信息网络。在这里,我们调查的节点度k和聚类系数c,如下所示。

的程度任何节点的只是它连接的节点数量,即入射边的数量: 聚类系数被定义为总可能的边缘的一部分吗在子,定义为所有节点直接相连的节点,实际上是存在的: 换句话说,这个参数反映出许多成对的节点连接到给定节点也彼此连接。

全球性的,整个网络参数的直方图和为每个网络生成。这些分布捕捉全球网络的统计特性和反映其组织的基本原则。节点度的柱状图的形式特别感兴趣,在网络来源于人类功能成像数据已经观察到表现出幂律行为(直线绘制在对数尺度)到一个高度截止13,14]。的幂律行为在本研究量化网络拟合方程的形式线性部分的直方图,是(本)的节点数量和频率每本的平均值的柱状图。

每个网络进一步的特点是计算全球总结以下参数:(我)度的幂律衰减常数分布直方图;(2) ,平均度在网络中的所有节点;(3) ,平均聚类系数网络中的所有节点。长途链接在随机网络的存在导致小的值所有节点对之间的平均最短路径,比较,例如,普通格只有近邻链接,扩展的对数(节点)的总数。瓦和“18确定一个特定类的网络,被称为“小世界”网络,与类似的价值观和扩展的属性()在存在高度的本地集群(和从等效随机网络的值相同的吗和链接密度)。我们也因此报告两个指标,明确phMRI网络比较这些属性与适当的比较器网络,即:(我) 衡量本地集群;(2) ,通常被称为“小世界指数”(19,24]。对于每个phMRI网络,我们10版本的网络随机重组用作比较器零模型(51]。所有网络参数计算使用大脑连接在Matlab工具箱52]。

此外,由于每个节点对应一个位置在图像体积,他们的大脑解剖位置用于生成voxel-wise地图和资料通过解剖结构的上述参数。这样,上述参数的依赖大脑区域是评估网络与每种药物有关。

解剖结构分析,感兴趣的卷(看到)对应于特定的大脑结构选择启用正式统计的比较不同的网络参数检查建议的参数映射。看到定义双边使用3 d重建与解剖老鼠大脑图谱coregistered MRI模板(48]。看到选择的是:尾状核、扣带皮层,岛叶皮质,内侧前额叶皮层,顶叶皮层,视觉皮层,anterodorsal海马体,菌丝层,腹侧海马,初级运动皮层,须桶的初级躯体感觉皮层,前肢的初级躯体感觉皮层、背外侧丘脑,中线背侧丘脑腹内侧丘脑。

3所示。结果

3.1。全球网络属性

我们首先研究了老鼠大脑网络的全局特征。中提供了一个全局参数的总结表1。的参数值和是远远大于统一和一致的“小世界”行为,即任何一个节点连接到网络中的其他节点的边数远少于总数相同的随机网络的节点和边。

度直方图的所有四个phMRI网络表现出幂律(count)行为,其特点是频率接近线性关系显示在重对数坐标图时,高收入截止的~ 800 - 900(图1(一))。的存在截止的分布反映了网络的有限大小。衰减参数类似在每种情况下,从−0.67尼古丁网络为安非他命−1.03网络(表吗1)。

我们还研究了直方图聚类系数为每个网络(图1 (b))。虽然有些差异在网络观察值中值(表1吸毒者),我们还发现强烈的变化分布的值;特别是,每个三猖獗的毒品网络证明一个概要文件不同于车辆网络和吸毒者表示增加和减少。当所有三个活性药物网络显示一个更广泛的传播值与车辆相比,安非他命网络包含更多节点的值较低,而氟西汀和尼古丁值更高的网络包含多个节点。

3.2。解剖依赖当地的连接参数k

我们接下来检查解剖依赖节点度和聚类系数,通过这些参数映射nodewise回解剖大脑模板和通过统计比较感兴趣的汽车网络选择的大脑结构。节点度的地图揭示了一个强大的连接依赖大脑区域的所有phMRI网络(图2)。

在安非他命网络体素值最高的本地化尤其是额叶和前额叶皮层区域,包括前额、内侧前额叶、扣带回、孤立、电机、和躯体感觉皮层(图2(一个))。分皮质区域包含高度连接体素包括纹状体(尾状核和核)的部分,在腹内侧丘脑和下丘脑内侧结构,小焦点也在腹侧菌丝层和内嗅皮层外侧。

氟西汀的网络(图2 (b)),体素在大脑皮层区域也表现为高,但有更多的高度连接分皮质高度连接节点的节点证明尾状核,杏仁核在丘脑和更广泛。中脑区域,包括部分上丘,周围的灰色和medioventral节点与中缝核也高度一致在氟西汀网络连接。

尼古丁网络也证明高连通性在前额叶和额叶皮质,顶叶皮层,焦高皮层下焦点在丘脑、下丘脑和杏仁核(图2 (c))。

相比之下,的解剖分布在车辆网络分散对称的外观和整体低于吵着网络来源于三精神药物依赖(见补充数据)只有轻微的解剖与地区相对较高的连接包括明显内侧前额叶皮层,和节点在丘脑腹侧海马和内嗅皮层区域。

3.3。解剖依赖的聚类系数c

集群的解剖分布系数如图3。相似点和不同点在整个网络解剖特点明显。

安非他命的网络(图3(一个)),高的地区c显示出一些共性与高k(cf。2(一个))——尤其是额叶和前额叶皮层(躯体感觉、运动)。然而,高k焦点在腹内侧丘脑和下丘脑并不明显c地图。此外,在尾状核、高-c节点被发现比高,更吻侧k节点。

氟西汀的网络(图3 (b)),高的地区c额叶片的内侧和优先本地化mPFC和,形成鲜明对比k地图高的地方k体素分布在运动皮层和更广泛的尾状核。与安非他命网络相比,更多的高收入c节点在尾地区本地化,包括上面的中脑区域标识。

在尼古丁网络高的地区c比高,看上去不那么明确k,但高c地区更多的背侧和腹侧海马和内嗅皮层感觉运动皮层(图很明显3 (c))。有趣的是,内侧前额叶皮质,确认图2高- - - - - -k地区,不是高的地区c在这个网络。

车辆网络显示一些解剖意义的地区高c,除了内侧前额叶皮层和内嗅皮层(补充数据)。

3.4。药物和车辆网络解剖区域之间的区别

我们还研究了的解剖学资料k和c在选择看到代表感兴趣的大脑结构。图4说明了不同的连接结构活性药物网络和车辆之间的网络。符合nodewise地图上面报道,后者表现为相对平坦的参数除了mPFC和扣带皮层(图4 (d))。相比之下,其他三个网络显示明显的变化,这两个大脑区域的函数和药物,双方的价值观k和c(数据4(一),4 (b),4 (c))。虽然一些大脑区域表现出活性药理的连接状态,增加在其他的值相对减少车辆。

我们进一步研究了这些差异的解剖学资料k和cVOI层面通过统计对比节点参数值为每个精神药物在每个大脑结构网络相比,车辆(Mann-Whitney测试)。节点度的结果k总结在表2。氟西汀网络连接在丘脑地区最高,和一个微分分布k在不同的海马区域。相比之下,安非他命网络表现出非常低的连通性在丘脑和海马区域和一个微分分布在皮质区域。的概要文件c通过为每个安非他命,VOI氟西汀和尼古丁网络也证实了微分解剖依赖参数映射(表所示3)。常见的区别在所有三个精神药物网络增加车辆k扣带、电动机和躯体感觉皮层,增加c在电机和躯体感觉皮质。在其他大脑区域特定subcortically-the解剖资料是吸毒者。

3.5。神经解剖学的高收入之间的区别k和高- - - - - -c疫源地

在单个节点的规模(压),图的c与k(图5)透露,这两个参数没有关系由一个简单的单调的依赖。所有四个网络,有一个更大范围的值c较低的值的k。车辆网络(图5 (d))的特点是在传播c~ 0.1和0.7之间的值低k的范围c收敛于一个值~ 0.4k接近最大值~ 1000。相比之下,三种活性药物网络扩展分布在更大的范围k和c。把大脑皮层和分皮质节点显示,安非他命和尼古丁网络,皮质节点转向更高k和c在安非他命,而网络特别是分皮质节点转向较低的值k和c(数据5(一个)和5 (c))。相比之下,大脑皮层和分皮质氟西汀网络中的节点都以更大程度上向更高的值k和c,要么减少参数相对于车辆(图5 (b))。为所有网络节点的最高学位并不是那些cliquishness最高,所代表的聚类系数。

基于上述的观察差异活性药物和车辆网络VOI的规模,我们解剖映射节点改变连接的个人提供的更好的神经解剖学的规模体元节点。使用车辆网络代表一个基线的生理状态,我们常见的截止值决定的k和c三个活跃药物网络。第95百分位的车辆k分布和第2.5和第97.5百分位数的车辆c分布的截止值,,,图中显示为虚线5。反对/析取地图描绘在图6突出显示的像素点最高的节点k和最高的c为每个网络和本地化表明异质性的存在更精细的空间范围比VOI-scale分割方案。

有趣的是,节点的最高价值c,一般来说,不同的本地化的值最高的吗k。所有这三个药物网络,高k和高- - - - - -c节点被确定在感觉运动皮层,与安非他命的最大数量的重叠网络。高收入之间明确的界限k和高- - - - - -c节点分离感觉运动和前额叶、扣带皮层网络(图6)。安非他命网络,mPFC主要是高收入k节点,而部分扣带皮层尾是一个高收入c的焦点。在氟西汀网络mPFC和扣带含有高c焦点,而在尼古丁网络mPFC和扣带高k地区。氟西汀网络显示一个有趣的微分分布之间的背(CPu)和腹侧纹状体(伏隔核),前者主要由节点的高度而后者特色节点聚类系数高。尾,氟西汀和尼古丁网络有高收入c疫源地内嗅皮层/与中脑腹侧海马区域以及结构。

低,c节点被本地化的安非他命的分皮质和中脑区域网络,符合优惠本地化的高k和高- - - - - -c地区frontocortical大脑区域(见补充数据)。低收入c氟西汀和尼古丁网络的节点数和本地化主要大脑边缘(见补充数据)。

4所示。讨论

有越来越多的兴趣使用功能成像技术探测大脑的连接属性。在这种情况下,它可以直观的把成像数据通过扩展坦然的一个网络,由一组节点和功能连接定义他们之间的联系。超越概念驯良的代表,这种方法还使概念在网络理论杠杆。目前的研究扩展了应用复杂网络理论在老鼠大脑的功能成像研究全球规模以及体素,nodewise、网络参数数据集特征响应三个规范精神药物临床/行为概要文件和不同的作用机制。

整个网络连接参数的直方图可以揭示网络的统计特性,对其行为有很深的影响。此外,连接属性的变化也反映了疾病的例子,全球network-mean聚类系数和小世界指数已被证明是减少老年痴呆症相对于正常老化(16,22]。的所有四个phMRI网络认为,整个大脑的直方图k展示了典型无标度的特征——高k截止之前报道的人类大脑运动任务(13和静止状态14)数据。这些分布的形式是健壮的二值化阈值和独立挑战的药物。这种类型的分布与随机网络从本质上不同于发现,在强烈单峰分布程度(53]。重尾分布,无标度分布反映的存在大量的高度连接的节点,或“中心,”特点,结果在短时间内任意两个节点之间的平均距离的网络,在鲁棒性随机故障的节点(53]。这是符合我们的本研究中观察到高度相关的大脑区域在大脑皮层和分皮质结构在所有三个活跃药物网络。无标度特性被发现在几个网络分析功能成像数据在人类13,14]。然而,结构研究、基础,例如,在扩散磁共振成像tractography [26),往往会找到更多的指数分布(线性对数线性范围),符合相对均匀分布的灰质神经元密度(54]。因此,它可能会认为高度连接中心的存在反映了大脑的功能性组织,而不是神经基质的结构(10]。

在目前的研究中,两个关键nodewise连接的参数节点的解剖分布的程度k和聚类系数c显示双边对称模式的特征与已知的相关解剖脑部的细分,例如,感觉运动,扣带皮层和前额叶皮层(见图2,3,6)。这些模式揭示了一个共同的连通性增加感觉运动皮质区域但依赖药物在大脑的挑战。统计分析的节点分为解剖看到了汽车的显著差异值k和c在大规模的大脑结构。有趣的是,增加和减少连接相对于汽车观察(数字4和5)。这是符合一个优惠功能的参与一定的区际联系和其他药物活性的抑制状态。常见的解剖分布特性的存在感觉运动皮层node-parameters调查(高k和高c)表明,这些反映了一般老鼠大脑的功能和结构组织,符合高本地连接的大脑皮层灰质。

地区的高k反映了体素的功能连接到许多人。研究集群的功能连接在这些数据阐明(6,42,43,55- - - - - -57]表明,体素的感觉运动皮层可能优先连接到对方,与高的广泛分布一致k在所有三种药物的皮质网络节点。然而,节点程度高的焦点也观察到药物在皮层下结构的挑战包括丘脑、纹状体和中脑区域包括中缝核。聚类系数c在多大程度上反映了节点连接到给定节点相互连接在自己和可以被解释为一个索引的本地连接(“本地”被定义为连接和不一定符合解剖位置),也代表本地信息传输效率(15,58]。为d安非他命网络的解剖学资料k和c都有一个强大的皮质定位,符合一个强大的皮质子网(42]。相比之下,氟西汀地区高c更本地化的前额叶、扣带皮层和丘脑等分皮质结构。这是与观测一致的子网络涉及这些结构由种子区域分析(6)和网络划分方法(43,55]。尼古丁网络还显示广泛的皮质区域节点学位升高,但不太清楚解剖结构映射的聚类系数。然而,VOI分析表明不同的解剖学资料k和c响应中的尼古丁,相比与其他药物网络。总的来说,高k和高- - - - - -c节点如图6躺在“核心”的社区网络中节点标识分区分析相同的数据(55]。

在那些被认为在这里等网络,连接基于响应的注入药理剂,与车辆网络是有价值的。

明确与汽车集团在更传统的组分析方法是标准的做法为了区分制药化合物的影响本身从那些由于溶剂的溶解。理想的良性的车辆,如生理盐水组中的分析,预计使用和引起最小的反应。然而,除了捕获生理“基线”时间课程的变化,汽车注入可能本身产生疲软的影响。在现在的环境下,这使得网络结构因静脉注射的车辆特征和用作基线确定影响由于感兴趣的化合物。汽车组的分析,一个静脉注射1毫升/公斤,体积0.3毫升/公斤冲洗,产生总注入量1.3毫升/公斤,注入超过一分钟。300克鼠,假设18.77毫升的血容量,这相当于~总血容量的7%。当使用血池造影剂在cb v的方法都未使用在目前的研究中,这导致了轻微的稀释剂,可以表现为一个小post-injection中央信号变化。注射也可能产生自主反应的反应在大脑特定区域可能表现为相关信号变化,尽管小振幅。网络连接参数的分析显示较弱的解剖特点的汽车比其他三个网络,提升k和c在前额叶皮层区域。事实上,全球汽车网络的度分布有一个无尺度结构非常类似于其他phMRI网络,与保存全局拓扑结构的发现一致的认知和药物引起的扰动(本地)功能连通性在人类大脑成像研究15,36,37]。

然而,活跃的毒品网络的连通性特征从本质上不同于车辆网络,数据明显4- - - - - -6。事实上,使用车辆网络作为定量参考,高的地区k和高- - - - - -c明确指出了这三个活跃药物网络(数据吗5和6)。这些显示病灶的存在在额叶皮层在药物的共同特征。此外,通过考虑节点在各个像素点的规模,我们能够解决最高的节点之间的解剖变异k和最高c在一个更精细的空间规模比典型VOI分割。而更自由的使用截止值在图6将导致增加高重叠-k和高- - - - - -c节点的节点,选中的值传递的值最高k不,总的来说,配合最高的节点c——发现隐含在散点图中所示图5。此外,地图在图6也说明——最高k和最高c节点通常占据在解剖学上相邻的大脑结构,特别是额叶皮质,前额叶皮层和纹状体区域。分皮质病灶也确认,特别是氟西汀网络。相比之下,一些分皮质高k或高- - - - - -c安非他命网络节点被确定在这里使用的阈值,尽管存在子从腹侧被盖区预测腹侧前脑和mPFC [6,42,55];这可能反映了这个模块的规模较小,或一个潜在的“顺序”的本质关系沿着这高度本地化的途径(见,例如,图3 (6]),也会产生较低k和c值。

在以往研究网络功能成像的特点网络,我们减少了每个完整,加权网络(在所有可能的链接存在和重量变量依赖于两个节点之间的相关性在回应)二进制。主要原因是计算相对较大(ca温顺。10⁴节点)网络,导致保留功能图像体素的空间尺度。这里介绍的主要结果,我们阈值每个网络以保持最强的2%的边缘关键版本。生成的网络拓扑结构代表了两个极端不良之间的中间地带:随着越来越多的边缘被保留,节点连接变得越来越密集和拓扑区别丢失;另外,保留的边缘越来越少,网络断开和拓扑信息变得越来越压抑。事实上,全球网络的属性和相对解剖分布网络参数k和c是健壮的精确值二值化阈值阈值的范围在这个“中间”政权的利益(见补充数据)。此外,2%的网络体元规模满足标准可尊敬的拓扑属性相同大小的随机比较器网络(15]。

在人类研究中,脑功能连接通常来源于fMRI系列通过计算时域的相关性。最近也一直在取得进步在啮齿动物建立健壮的和可再生的时间相关模式功能磁共振成像(59- - - - - -64年]。基于当前phMRI数据的性质,获得较低的时间分辨率比要求解决时间相关性,我们构建和网络特征源自inter-subject相关性在响应振幅药品管理局后,手术后成立于2 dg放射自显影法[38和宠物39,40]。相关反应用于确定链接可以被视为反映的药理功能耦合的挑战在每种情况下(38]。应该注意的是,功能连通性的概念首次引入在这种背景下,基于inter-subject相关性分析和功能磁共振成像的发明之前。此外,这种方法最近雇佣阐明解剖的灰质体积网络从结构磁共振成像数据23,34]。使用跨学科的相关性从phMRI数据导出功能连通性最近证明(6],显示描绘功能连通性以及不同的神经递质系统时选择性地刺激药物,并进一步验证在后续工作(42,55]。

在这项研究之前平滑图像转换成网络表示,引入局部反应在相邻的像素点之间的相关性。平滑的一个关键原因是赔偿部分残余图像对齐不同学科之间的差异在执行组级别时,voxel-wise操作。在目前的数据,网络是源自inter-subject相关性,因此空间归一化图像数据的一个共同的空间是至关重要的。评估平滑的效果,我们还进行了分析网络来自未平滑图像数据。平滑没有极大地影响全球特征和解剖分布参数;罚款解剖决议(数据维护2,3,6)。结果的全球和解剖参数分布高度一致和那些从平滑图像获得网路,最明显的区别是参数地图出现大、不容易解释视觉在不光滑的情况下。因此,描述网络的神经解剖学的依赖参数与最大的清晰,我们提出基于平滑的图像数据。

从功能成像数据生成网络的一个重要特性是,每个节点代表一个大脑区域,定义良好的神经解剖学的位置。在这里,我们调查的依赖节点度和聚类系数,以应对不同的药理刺激老鼠。全球度直方图表示类似的全球,无标度网络结构。然而,nodewise地图规模的功能图像体素和VOI-level比较这些参数显示药物——和大脑全区道连接的调制参数相对于生理基线状态。增加节点度和聚类系数在额叶皮层观察到活性药网络,揭示疫源地的高连接独立的药理的挑战。stimulus-dependent分皮质和前额叶功能,显示分离的节点分配的最高学位和聚类系数最高。这些发现表明,高连通性的皮质病灶反映了老鼠大脑的内在功能性组织,连接属性和节点角色分皮质和额叶区域更依赖于特定的神经递质系统的激活,也就是说,在特定的动态功能过程引起的不同药理的挑战。

总结

大脑的功能体系结构是复杂的,不太为人所知。最近,大脑活动的相关性分析来衡量神经影像学方法已被证明的解决模式功能连通性,从而提供一个强大的方法来解开其细节。功能连通性可以自然的形式表示数据网络,节点是由个人的大脑区域或图像像素点之间的相关强度和它们之间的联系是由每一对地区。这些网络的全局拓扑性质揭示紧急大脑的功能,并提供措施在大脑功能的集成。然而,哺乳动物的大脑不是一个同构网络。例如,大脑皮层呈现出明显不同的功能组织与皮层下结构。在这里,我们应用功能性核磁共振方法研究本地网络的解剖分布参数在老鼠大脑高空间分辨率(~ 400μ在不同的刺激条件下米)。我们表明,大量的不同的网络拓扑结构和功能连通性的脑区之间存在进化在不同的时间。其中的一些统计特性是独立的神经递质系统的激活,表明它们反映了一般特征基础解剖连接而不是特定方面的功能过程的刺激引起的范例。

补充材料

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