MARC

 008260126s2024        us                              c    eng  d
■001000017361300
■00520260202105829
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798263308117
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32409903
■035    ▼a(MiAaPQ)124196
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a153
■1001  ▼aJun,  Suhnyoung.
■24510▼aGenetic  Effects  on  the  Temporal  Organization  of  Connectome  Dynamics  and  Associated  Cognitive  Functions
■260    ▼a[Sl]▼bUniversity  of  Illinois  at  Urbana-Champaign▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a194  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-05,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Sadaghiani,  Sepideh.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  Illinois  at  Urbana-Champaign,  2024.
■520    ▼aThe  brain  is  inherently  dynamic  and  capable  of  flexibly  reorganizing  its  functional  architecture  ("connectome")  even  in  the  absence  of  an  explicit  task.  Such  dynamic  reconfigurations  of  the  connectome  play  a  role  in  shaping  cognitive  abilities  and  complex  brain  functions.  Specifically,  time-varying  characteristics  of  the  brain's  functional  connectome  are  specific  to  the  individual  and  predictive  of  individual  cognitive  abilities.  However,  there  is  a  critical  gap  in  understanding  which  dynamic  characteristics  are  heritable  phenotypes  and  how  inter-individual  variability  in  such  connectome  dynamics  could  contribute  to  differences  in  cognitive  abilities  across  people.  Further,  specific  genetic  polymorphisms  that  influence  the  heritable  aspects  of  connectome  dynamics  have  remained  largely  unknown.Therefore,  the  upcoming  chapters  are  designed  to  achieve  several  objectives.  Firstly,  Chapter  1  explores  the  genetic  influences  on  features  of  fMRI-derived  connectome  dynamics  using  a  twin  study  design.  Secondly,  Chapter  2  identified  specific  genetic  polymorphisms  that  impact  fMRI-derived  connectome  dynamics,  employing  a  molecular  genetics  study  approach.  Thirdly,  Chapter  3  aims  to  delve  into  the  genetic  effects  on  connectome  dynamics  at  faster  timescales,  utilizing  source-localized  EEG  in  conjunction  with  the  twin  study  design.  Lastly,  Chapter  4  extends  to  examining  the  behavioral  significance  of  heritable  rapid  connectome  dynamics  phenotypes.  Collectively,  our  findings  aim  to  provide  a  comprehensive  understanding  of  how  genetic  effects  impact  both  slow  and  rapid  connectome  dynamics,  and  how  such  dynamics  in  turn  affect  behavior.In  Chapter  1,  we  investigated  the  heritability  of  temporal  and  spatial  features  of  the  functional  connectome  using  Human  Connectome  Project's  resting-state  fMRI  data.  We  found  strong  and  robust  evidence  for  heritability  and  cognitive  association  of  temporal  dynamic  features,  i.e.,  Fractional  Occupancy  (FO;  the  proportion  of  time  spent  in  each  connectome  state)  and  Transition  Probability  (TP;  the  probability  to  transition  between  state  pairs).  Specifically,  genetic  effects  explained  a  substantial  proportion  of  phenotypic  variance  of  these  features  (narrow-sense  heritability  (h2)  =0.39,  95%  CI=  [.24,.54]  for  FO;  h2=0.43,  95%  CI=  [.29,.57]  for  TP).  Moreover,  these  temporal  phenotypes  were  associated  with  cognitive  performance.  Spatial  features,  however,  showed  no  robust  evidence  of  heritability.  Our  findings  indicate  that  genetic  effects  primarily  impact  how  the  connectome  transitions  across  states  rather  than  the  precise  spatial  instantiation  of  the  states.Building  upon  the  findings  of  Chapter  1,  Chapter  2  aimed  to  identify  the  specific  genetic  polymorphisms  that  shape  connectome  dynamics  and  the  associated  cognitive  abilities.  Given  the  widespread  regulatory  impact  of  modulatory  neurotransmitters  on  functional  connectivity,  we  comprehensively  investigated  a  large  set  of  single  nucleotide  polymorphisms  (SNPs)  of  their  receptors,  metabolic  enzymes,  and  transporters.  We  found  that  specific  subsets  of  these  SNPs  jointly  explain  individual  differences  in  temporal  phenotypes  of  fMRI-derived  connectome  dynamics  for  which  we  previously  established  heritability  in  Chapter  1.  Specifically,  a  set  of  cholinergic  SNPs  predicted  Fractional  Occupancy  and  a  set  of  serotonergic  SNPs  explained  Transition  Probability.  Together,  our  findings  provide  evidence  for  specific  genetic  effects  on  connectome  dynamics  via  the  regulatory  impact  of  modulatory  neurotransmitter  systems.While  we  have  established  the  substantial  genetic  effects  and  behavioral  significance  of  fMRI-derived  connectome  dynamics  throughout  Chapters  1  and  2,  the  fMRI-derived  connectome  dynamics  predominantly  captures  infra-slow  (  0.1  Hz)  processes.  Therefore,  in  Chapters  3  and  4,  we  studied  connectome  dynamics  at  faster  timescales  that  are  highly  relevant  for  cognition.  Specifically,  in  Chapter  3,  we  investigated  the  genetic  effects  on  rapid  connectome  dynamics  features  in  each  canonical  frequency  band  derived  using  source-space  resting-state  EEG.  We  found  that  temporal  features  were  heritable,  particularly,  Fractional  Occupancy  (in  theta,  alpha,  beta,  and  gamma  bands)  and  Transition  Probability  (in  theta,  alpha,  and  gamma  bands).  Further,  genetic  effects  explained  a  substantial  proportion  of  phenotypic  variance  of  these  features:  Fractional  Occupancy  in  beta  (44.3%)  and  gamma  (39.8%)  bands  and  Transition  Probability  in  theta  (38.4%),  alpha  (63.3%),  beta  (22.6%),  and  gamma  (40%)  bands.  Consistent  with  the  findings  of  Chapter  1,  we  did  not  find  support  for  the  heritability  of  spatial  features  of  connectome  dynamics,  specifically  states'  Modularity  and  connectivity  pattern.While  electrophysiological  connectome  dynamics  may  be  highly  relevant  to  cognition  due  to  their  rapid  (sub-second)  timescale,  empirical  evidence  for  such  relevance  is  largely  lacking.  In  Chapter  4,  we  investigated  the  behavioral  significance  of  rapid  electrophysiological  connectome  dynamics  using  canonical  correlation  analysis.  We  found  a  significant  relationship  between  the  heritable  features  of  sub-second  connectome  dynamics,  identified  in  Chapter  3,  and  factorized  cognitive  performance  measures.  Specifically,  principal  components  of  alpha  (followed  by  theta  and  gamma  components)  and  a  cognitive  factor  representing  visuospatial  processing  (followed  by  verbal  and  auditory  working  memory)  showed  the  most  notable  contribution  to  the  relationship.Together,  these  chapters  provide  a  comprehensive  perspective  on  the  genetic  influences  and  behavioral  significance  of  connectome  dynamics  across  various  timescales  and  modalities,  advancing  our  understanding  of  the  intricate  relationship  between  connectome  dynamics  and  cognition.
■590    ▼aSchool  code:  0090.
■650  4▼aCognitive  psychology
■650  4▼aNeurosciences
■650  4▼aGenetics
■653    ▼aDynamic  functional  connectivity
■653    ▼aElectrophysiology
■653    ▼aHidden  Markov  modeling
■653    ▼aCognition
■653    ▼aIndividual  differences
■653    ▼aCanonical  correlation  analysis
■653    ▼aHeritability
■653    ▼aMolecular  genetics
■690    ▼a0633
■690    ▼a0317
■690    ▼a0369
■71020▼aUniversity  of  Illinois  at  Urbana-Champaign▼bPsychology.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-05B.
■790    ▼a0090
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17361300▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서