22、计算神经遗传模型在精神疾病与脑衰老研究中的应用

最新推荐文章于 2025-11-09 10:11:23 发布
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分类专栏： 计算神经遗传建模探秘 文章标签： 计算神经遗传模型 CNGM 精神分裂症
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计算神经遗传模型在精神疾病与脑衰老研究中的应用

1. 精神分裂症的计算神经遗传模型（CNGM）

1.1 髓鞘形成与精神分裂症的关联

前额叶皮质的髓鞘形成通常发生在青春期晚期和成年早期，而这个时期也正是精神分裂症的典型发病年龄。异常的髓鞘形成会导致神经元之间信号传递异常，还可能影响大脑两半球之间信号传递的时间，进而引发精神分裂症。

1.2 与精神分裂症相关的基因

位置 基因符号 推测功能
1q21 - q22 与髓鞘形成相关的基因，异常髓鞘形成导致神经元间信号传递异常
6q21 - q22.3 QKI 参与髓鞘相关基因的剪接和表达
13q34 G72 与DAAO基因相互作用，通过NMDARs调节谷氨酸能传递
12q24 DAAO D - 氨基酸氧化酶
6p22.3 dysbindin 参与NMDAR机制
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Nature medicine：基于大样本的大脑衰老模式研究
悦影科技
04-17 1079
大脑衰老过程受各种生活方式、环境和遗传因素，以及与年龄相关的病理的影响。磁共振成像和人工智能方法在理解衰老过程中发生的神经解剖学变化方面发挥了重要作用。大规模、多样化的人口研究能够识别由不同但重叠的病理和生物因素导致的全面和有代表性的大脑变化模式，揭示受影响大脑区域和临床表型的交叉和异质性。在此，我们利用最先进的深度表示学习方法 Surreal-GAN，并展示方法学进展和大量实验结果，阐明来自 11 项研究的 49,482 名个体的大脑衰老异质性。
神经影像研究驱动的脑龄估计作为脑疾病和健康状况识别的生物学标记
cc1609130201的博客
11-11 3063
大量神经影像数据的分析，使研究者对大脑区域的各种解剖分析变得越来越精细，并有助于检测不同的大脑状况和疾病。近年来，由神经影像驱动的脑龄估计被引入作为检测不同疾病和健康状况的有效生物标志物。但由于该类方法在近年来才涌现大量研究结果，还没有研究对脑龄研究以及具体的研究框架进行全面的回顾。 因此，本文从脑龄研究的设计框架以及临床研究上的应用价值对近10年的脑龄研究进行龄系统性的定量分析，以评估脑龄研究在疾病检测中的应用，以及其概述神经系统疾病或健康状况的能力。本文使用“脑龄估计”和“脑成像”以及其他放射学术语的
2、计算神经遗传学建模：连接大脑与基因的桥梁
bash7scripter的博客
10-17 17
本文介绍了计算神经遗传学建模（CNGM）作为连接基因与大脑功能的桥梁，探讨了如何通过整合遗传、蛋白质组学和神经活动数据来模拟基因与神经网络之间的复杂相互作用。文章综述了大脑结构与基因功能的关系，分析了基因表达数据的处理方法，并提出了CNGM的数学框架与多种适用的计算方法，包括回归模型、ANN、进化计算及混合系统。结合实际案例，阐述了CNGM在疾病诊断、个性化治疗和机制研究中的潜在应用，展望了其在神经科学与生物医学领域的发展前景。
20、计算神经遗传模型在学习、记忆及癫痫研究中的应用
h6j7k8l9p0的博客
11-09 9
本文介绍了计算神经遗传模型（CNGM）在学习、记忆及癫痫研究中的应用。通过整合基因表达、蛋白质动力学与神经元电活动，CNGM成功模拟了长时程增强（L-LTP）的实验结果，揭示了pCREB水平对突触可塑性的调控作用。同时，文章系统梳理了多种遗传性癫痫的致病基因与神经机制，并提出了构建癫痫CNGM的框架。进一步展望了CNGM在精神分裂症、智力障碍、阿尔茨海默病和帕金森病等脑部疾病中的应用潜力。此外，介绍了脑-基因本体项目的构想及其对跨学科研究的推动意义，并分析了当前CNGM在数据整合、模型验证、跨学科合作和计算
20、计算神经遗传模型（CNGM）在学习、记忆及脑部疾病建模中的应用
bash7scripter的博客
11-04 15
本文介绍了计算神经遗传模型（CNGM）在学习、记忆及多种脑部疾病建模中的应用。通过结合分子生物学机制与神经元网络动力学，CNGM将pCREB动态与突触可塑性规则（如STDP和BCM阈值）关联，成功模拟了海马L-LTP实验现象，并预测了同源LTP与异源LTD共存的结果。模型强调突触变化幅度受长期生化因子（如pCREB）和短期神经活动共同调控，为理解记忆形成提供了新视角。进一步地，文章探讨了CNGM在癫痫等神经系统疾病中的构建路径，展示了从基因突变到神经元功能异常的整合建模潜力，提出了未来在精神分裂症、阿尔茨海
23、神经疾病的基因研究与脑基因本体论探索
bash7scripter的博客
11-07 33
本文深入探讨了神经疾病的基因研究进展，重点分析了帕金森病的基因网络模型（CNGM）构建及其相关致病基因的功能机制。同时介绍了脑基因本体论（BGO）在整合多源生物医学数据、促进知识共享与发现中的关键作用。文章还系统梳理了多种人类脑疾病与基因突变的关联，并阐述了从数据收集到结果验证的研究流程。最后展望了基因研究与本体论结合在精准医学和人工智能辅助诊断中的广阔应用前景。
18、精准医学在脑血管疾病预后判断中的应用前景
fox11的博客
09-24 23
本文探讨了精准医学在脑血管疾病预后判断中的应用前景，涵盖缺血性与出血性中风、TIA及慢性脑小血管病等多种疾病类型。通过分析临床数据、分子生物标志物及多组学技术（基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学）的整合应用，结合人工智能与系统生物学方法，推动个体化预后预测模型的发展。文章强调标准化数据收集、多学科协作和大数据共享的重要性，旨在实现更精确的患者分层、治疗选择和结果预测，提升脑血管疾病的整体管理水平。
阿尔茨海默病与正常衰老中的脑萎缩研究进展
cc1609130201的博客
09-27 4514
得益于其安全性和可靠性，磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)被广泛应用于临床工作和研究领域，很大程度上能够帮助我们理解阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease, AD)等神经退行性疾病的病理生理学。本文全面概述了近二十年AD与正常衰老研究的主要发现，尤其是利用MRI评估大脑灰质和白质的变化模式。该研究领域的主要进展包括：在MRI图像中手工分割和自动分割大脑亚区的新方法，目前已经能够对海马亚区进行分割；海马体积定量研究的进展使其有望作为结果标志物大规模应用于
10、大脑与计算机：世纪挑战已开启
p1q2r的博客
08-27 53
本文探讨了大脑与计算机的世纪挑战，从神经神学对宗教情感的研究，到大脑生长与计算机模拟的对比，再到全脑仿真与思维上传的可能性与争议，以及超人类主义愿景下的技术发展。同时，还分析了人工智能的不同领域，包括类人思维机器、通用人工智能和智能大脑植入物的发展现状与问题，以及大脑与计算机交互的未来趋势。文章强调技术与人类共生的重要性，并提出应对技术挑战的策略，以确保技术发展造福人类。
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
11-24
深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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