大脑组织中的梯度

1简介

近年来，研究脑组织空间变化或梯度的新方法和应用兴起，补充了在识别和绘制离散脑区和宏观功能社区方面取得的进展。在人类和非人灵长类动物死后细胞结构的早期分析中已经强调了这一点，最近的神经影像学和网络神经科学研究在绘制人类和非人类大脑的空间梯度方面取得了重大进展。

这种梯度已经在大脑组织的多个方面进行了描述，包括基于核磁共振的皮层形态和微观结构测量，功能和结构连通性指数，以及基于任务的激活和去激活模式。总之，这些研究表明，神经组织的融合空间趋势可以研究结构-功能关系。例如，一项基于静态fMRI分析的对人类和非人灵长类动物的关键研究显示了感觉系统和异模态系统之间的功能分化的主轴，这与灵长类动物皮层层次模型接近，并进一步表明异模态网络(如默认模式网络)与感觉系统的空间距离最大。与此同时，越来越多的文献表明，在基因表达模式水平上以及受体架构存在类似的梯度，表明梯度可能提供一个框架来询问大脑结构、代谢和功能之间的相互作用。研究发育和衰老队列的微观结构和功能梯度，进一步提供了对大脑组织空间布局的寿命变化的见解。这些方法可能最终导致更好地理解在流行的神经和神经精神疾病中看到的大脑变化。最后，通过提供一个连续的坐标系统来表征人类和非人类动物的地形组织和结构-功能关系，大脑梯度的识别和分析有望推进大脑进化的理论和知识。

本期特刊旨在反映快速增长的关于大脑梯度的文献，并聚集在这一主题上不断增长的社区。共有36篇文章(图1)涵盖了(i)研究脑梯度的新方法，并评估其捕捉大脑组织个体差异的能力，(ii)梯度为多尺度和多模式解剖研究提供信息的能力，此外，还将梯度映射与更成熟的方法结合起来，以理解皮层实现，(iii)梯度在大脑动力学和认知中的作用，以及(iv)梯度作为框架来分析和概念化大脑进化和发展的效用。在下文中，我们将在这些广泛的主题内重点介绍本期特刊的文章。

图1特刊上刊登的36篇文章

2梯度映射中的方法学进展

我们绘制局部和全脑皮质梯度的能力的显著增长，作为研究分区域和宏观大脑组织的新方法，已经与新的分析技术的引入联系在一起。其中包括推导梯度的方法，使它们彼此对齐，分析梯度衍生特征，并评估它们与神经和非神经空间地图的关联。本期特刊中的一系列论文为日益增长的梯度分析库提供了有用的补充。

描述渐变需要一类可以描述特性逐渐变化的技术。Bajada等人()引入了Vogt-Bailey(VB)指数，该指数可以量化皮质套区区域边界的清晰程度，并发布了用于VB指数计算和梯度绘图的开放工具(

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