㈠ 怎么运用影像学法发现大脑皮层的功能分区
1、将双手分别处于静止和对指运动状态下MR信号各自叠加在一起。
2、计算出双手静止和运动时的平均图像。
3、比较找出其中差异（P小于0.0001）的像素及其位置，得到由这些像素组成的功能信号。
4、将功能信号和相应层面T1像叠加。
5、进行脑顶部的水成像，以观察整个脑顶部的脑沟回的形态，并与脑功能信号叠加。
㈡ Nat子刊：影像学-基因组学的关联研究揭示人脑结构和功能表达奥秘
Richard Dear及其同事，通过优化处理艾伦人脑图集，揭示了大脑皮层基因表达的新组成部分C2和C3，这些部分在神经元、代谢和免疫过程中显得尤为重要。C2和C3与自闭症和精神分裂症的发病机制特别相关。从胎儿到成年初期，C1至C3的表达模式存在差异，其中C3与精神分裂症的遗传风险关联显着。
他们的研究成果发表在最新一期的Nature Neuroscience杂志上，题为“Cortical gene expression architecture links healthy neurodevelopment to the imaging, transcriptomics and genetics of autism and schizophrenia”。通过全脑、全基因组转录图谱，作者指出，除了主要成分C1外，C2和C3可能关键影响大脑发育，并与自闭症谱系障碍和精神分裂症显着关联。这些成分揭示了大脑不同区域间的神经连接和功能发展。
研究分析了约16,000个基因的表达，发现DME技术在提高数据可推广性方面优于PCA，尤其是在降低噪声和提取基因表达模式上。前三个组件解释了数据集总方差的38%、10%和6.5%，并在解剖空间中展示了不同的轴向对齐。这些成分在PsychENCODE数据集中的转录模式也得到了验证，显示了非线性技术在基因表达分析中的有效性。
研究连接基因转录与大脑多模态S-A轴的关系，定义了10个包括MRI和PET在内的大脑图谱。构建了相关矩阵，并通过数据驱动聚类分析形成三个簇，每个簇对应一个正交转录成分。发现C1与髓鞘化标记物和皮质厚度图关联，C2与有氧糖酵解和脑血流等多张图谱关联，C3主要与功能性MRI连接的梯度和认知相关。这表明，将所有神经成像表型与单一转录成分对齐过于简化，三个转录成分对于解释更广泛的细胞和功能表型更为有效。
作者分析了单细胞RNA-seq数据，探讨了AHBA衍生的基因成分与特定细胞的共表达一致性。在单细胞水平上，相同成分的基因显示出显着的反相关表达，而不同成分之间没有这种反相关。C1和C2的表达从胎儿期到儿童期与成人阶段高度一致，而C3的表达在青春期后显着增强。这些结果揭示了基因表达在不同发育阶段的独特模式，有助于理解大脑发育的复杂机制。
研究发现，ASD与大脑皮层收缩及特定基因表达的变化显着相关，尤其是在C1和C2组分中。ASD患者大脑某些区域体积的非典型减少，ASD相关的基因在C1和C2中富集，而精神分裂症则在C3中富集。最新GWAS也证实了这种分布模式，其中ASD与C1和C2的遗传变异显着关联，而精神分裂症则主要与C3关联。这些发现突显了不同神经发育障碍在大脑结构和分子水平上的异质性，为未来的诊断和治疗提供了可能的生物标志。
研究揭示了人类大脑基因表达的结构更为复杂，发现C2和C3分别富集了与“代谢”、“表观遗传”和“突触”、“免疫”相关的基因，这些基因与智力和教育成就有显着关联。此外，C2和C3的空间表达与大脑宏观组织的特定表型紧密相关。研究不仅揭示了人类大脑的基因表达架构更为复杂，还表明这些表达成分在神经发育障碍的发生中可能扮演关键角色。这些成分在不同大脑发育阶段的表达和它们与疾病机制的交叉也提供了重要的洞见。