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朱佳佳/汪俊萍/占亮 联合主持专刊 | 转录组-神经影像关联分析的最新研究进展

已有 3224 次阅读 2021-6-10 18:10 |个人分类:前沿专刊|系统分类:论文交流

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多模态神经影像技术如磁共振可以在活体内实时地刻画大脑的结构与功能,尽管这些神经影像指标具有高度遗传性,但是其内在的分子机制目前仍不清楚,需要进一步的探索。

此专刊最大期待在于使用先进的神经影像学方法获取与基因转录模式关系最为密切的影像表型,并在疾病中使用该类表型评估疾病的遗传结构,为疾病的靶向治疗提供一定的参考。


该研究领域的重要性

转录组-神经影像关联分析为我们研究与脑发育、衰老和疾病相关的宏观神经影像表型的分子基础提供了新的机会。利用全脑基因表达数据,如最经常使用的Allen脑图谱(Allen Human Brain Atlas, AHBA),可以将微观水平的基因表达与宏观水平的神经影像表型联系起来。然而目前该领域的研究仍然处于相对初始的阶段,非标准化的转录组数据处理流程使得分析结果的可重复性较差。另外,选择合适的统计学方法进行转录与神经影像数据的关联分析是该领域研究的难点及热点。

转录组-神经影像关联分析有助于帮助我们从分子的角度去理解神经影像表型的生理意义及其与神经发育、神经退行以及神经精神类疾病的关系,进而为这些疾病的基因靶向治疗提供了一定的参考。


该研究领域的发展趋势

对于该领域,目前国内的研究主要集中在以下两个方面:

  • 研究基因表达模式与神经影像表型的空间相关关系,这类研究包括在健康人群中研究神经影像表型的分子机制,研究与认知相关的神经影像表型的分子机制以及在疾病人群中研究神经影像表型变化的分子机制;

  • 研究基因共表达网络和基于脑影像构建的脑结构、功能网络的对应关系。


未来研究的发展趋势包括:

  • 使用更为精细的单细胞水平转录组数据与神经影像数据相关联,进而更加精确地阐明神经影像表型的分子机制;

  • 使用多个年龄阶段的转录和神经影像数据进行关联分析,探索转录的动态变化与大脑结构功能的发育、老化之间的关系。

  • 优化转录、神经影像数据处理流程,构建更为精细的模型关联高维度转录组与神经影像数据


征稿信息

本专刊欢迎各种原创性研究、综述、转录/神经影像数据标准化处理指南等,研究需包含神经影像方面的内容,研究方向主要包括但不局限于:

  • 使用先进的神经影像学方法研究特定神经影像表型的分子遗传机制;

  • 研究重大脑疾病神经影像表型变化的分子遗传机制;

  • 研究与特定认知过程相关的神经影像表型的分子遗传机制;

  • 使用优化的神经影像学方法研究脑连接组与脑区基因共表达的关系;

  • 结合转录组与神经影像数据的先进的方法学研究(如构建复杂的计算模型整合高维度多尺度的转录组和神经影像数据)

文稿应具有科学性、创新性、实用性,论点明确,资料可靠,文字精炼,层次清楚,数据准确,通过完全公开、公正、严格的同行评审后在线发表。文章一经上线,即可被引用。

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此前沿专刊发布在:

  • Frontiers in Neuroscience

    (IF:3.707 / CiteScore: 5.1)


此专刊仍接受投稿,截稿时间:

  • Abstract - 2021 年 07 月 11 日

  • Manuscript - 2021 年 11 月 08 日


关于更多此前沿专刊的详细信息及投稿方式,请点击链接查看:https://is.gd/yeSpWK


客座主编团队

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朱佳佳

安徽医科大学第一附属医院

副研究员

汪俊萍

天津医科大学总医院

教授、博士生导师

占亮

美国匹兹堡大学

助理教授


客座主编对于前沿专刊模式的看法:

本专刊可以促使研究者通过不同切入角度就转录组-神经影像关联分析这一重要议题进行全方位的探索,有助于推动该领域的进一步发展。


原文内容整理自朱佳佳博士的文字采访


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