功能连接组的网络依赖指数分层子网络分析：在自闭症中的应用
神经元与认知
2019-09-26 v2
摘要
自闭症谱系障碍（ASD）是一种影响高级认知加工与社会行为的神经发育性疾病。认识到脑功能的分布式本质，神经科学家正利用连接组来辅助刻画这一复杂疾病。人脑连接组已显示大脑是一个具有对有效功能至关重要的中心化核心的高度组织化系统。因此，许多人利用这一拓扑原理不仅评估核心区域，还根据其余图与核心的关系将其分层为子网络。子网络随后被用于进一步理解更外围节点相对于网络整体功能的支持作用。最近提出的子网络定义框架基于网络依赖指数（NDI），一种依据节点对网络整体效率贡献度衡量节点重要性的指标，且所导出的子网络或层级（Tiers）已在结构网络中显示出跨年龄的大致稳定性。在此，我们拓展NDI框架以检验其在若干实验条件下的效能。我们首先不仅证明了NDI在静息态功能MRI数据上的可行性，还证明了无论确定NDI所基于的组水平连接组如何以及对于各种边阈值，其均具有稳定性。其次，通过比较传递性与效率的网络理论度量，在重要性最高的NDI层级中识别出显著的组间差异。这证明了利用NDI分层子网络的效能，其有助于增进我们对疾病及其如何影响整体脑连接的理解。
引用
@article{arxiv.1908.09116,
title = {Network Dependency Index Stratified Subnetwork Analysis of Functional Connectomes: An application to autism},
author = {Ai Wern Chung and Markus D. Schirmer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.09116},
year = {2019}
}