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多组学揭示小脑-皮层失连接及精神障碍分子特征

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AI 综述

2026年10月4日,Biological Psychiatry 发表一项研究,提出开源框架 BrainNetAnno,将脑网络连接的多组学注释从区域节点扩展到区域间连接边。研究基于发现队列 2,453 名参与者和独立验证队列 442 名的静息态功能连接数据,涵盖重性抑郁障碍、精神分裂症、广泛性焦虑障碍、孤独症谱系障碍、注意缺陷多动障碍患者与健康对照。分析发现一种跨诊断共享的异常连接模式,以小脑-皮层连接异常为特征,同时存在各障碍特异的连接偏离。

AI 根据报道生成 · 48 分钟前更新

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10月4日
  1. Biological Psychiatry精选
    连接水平多组学揭示小脑-皮层连接异常及主要精神障碍的分子特征差异

    研究提出开源框架 BrainNetAnno,将脑网络连接的多组学注释从区域节点扩展到区域间连接边。基于发现队列 2,453 名参与者和独立验证队列 442 名的静息态功能连接数据,涵盖重性抑郁障碍、精神分裂症、广泛性焦虑障碍、孤独症谱系障碍、注意缺陷多动障碍患者与健康对照,分析发现一种跨诊断共享的异常连接模式,以小脑-皮层连接异常为特征,同时存在各障碍特异的连接偏离。

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