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大脑相关的基因组数据

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简介:
本项目聚焦于收集和分析与大脑功能及疾病相关的人类基因组数据,旨在探索遗传变异在神经系统发育、认知能力以及精神健康中的作用。 与大脑相关的组学数据主要来自人类研究,但也包括一些模型生物的数据集。以下是一些相关资源: - Braineac:ATAC序列数据。 - BrainGVEX:Hi-C数据。 - scRNA-seq 数据。 此外还有一些财团和数据库提供丰富的脑部信息: - 艾伦大脑图集提供了人类及小鼠的全面地图与数据,涵盖细胞类型、电生理学特性等多方面内容; - 细胞类型数据库(Cell Types Database)收录了从单个细胞中获取的电生理学、形态学和转录组数据。 - 脑观测台记录体内情况的数据资源, - 小鼠大脑连通性图集包含了详尽描述不同脑区中的细胞类型的图像信息; - 参考地图集(Reference Atlas)提供了人脑与小鼠大脑的解剖结构图; - 正在发展的“小鼠脑图谱”包括免疫组化基因表达和空间关联数据。 - 成人及发育中非人类灵长类动物的大脑图集,包含基因表达、神经解剖学等信息。 - 小鼠脊髓图谱(Mouse Spinal Cord Atlas)则提供了基因表达与成像的数据。 所有这些研究由Michael J. Hawrylycz和Ed S. Lein等人领导。

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    本项目聚焦于收集和分析与大脑功能及疾病相关的人类基因组数据,旨在探索遗传变异在神经系统发育、认知能力以及精神健康中的作用。 与大脑相关的组学数据主要来自人类研究,但也包括一些模型生物的数据集。以下是一些相关资源: - Braineac:ATAC序列数据。 - BrainGVEX:Hi-C数据。 - scRNA-seq 数据。 此外还有一些财团和数据库提供丰富的脑部信息: - 艾伦大脑图集提供了人类及小鼠的全面地图与数据,涵盖细胞类型、电生理学特性等多方面内容; - 细胞类型数据库(Cell Types Database)收录了从单个细胞中获取的电生理学、形态学和转录组数据。 - 脑观测台记录体内情况的数据资源, - 小鼠大脑连通性图集包含了详尽描述不同脑区中的细胞类型的图像信息; - 参考地图集(Reference Atlas)提供了人脑与小鼠大脑的解剖结构图; - 正在发展的“小鼠脑图谱”包括免疫组化基因表达和空间关联数据。 - 成人及发育中非人类灵长类动物的大脑图集,包含基因表达、神经解剖学等信息。 - 小鼠脊髓图谱(Mouse Spinal Cord Atlas)则提供了基因表达与成像的数据。 所有这些研究由Michael J. Hawrylycz和Ed S. Lein等人领导。
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  • 础学习转录分析-WGCNA(加权共表达网络)资源
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    BrainGraph是一款创新的数据分析工具,专门用于基于图论的大脑磁共振成像(MRI)数据研究。它为神经科学研究者提供了强大的图像处理和网络分析功能,助力深入理解大脑结构与功能的复杂关系。 在神经科学领域,对大脑功能与结构的理解始终是研究的核心问题之一。随着磁共振成像(MRI)技术的进步,科学家们能够以前所未有的细节探索人脑的复杂网络。在此背景下,“brainGraph”应运而生,这是一个专门用于分析大脑MRI数据的工具,利用图论方法揭示大脑连接性的微观与宏观模式。 图论是数学的一个分支,它将现实世界的问题转化为节点和边构成的网络模型。在神经科学中,每个节点代表大脑中的一个区域,边则表示这些区域之间的功能或结构联系。“brainGraph”支持多种类型的MRI数据,包括结构MRI(sMRI)和功能MRI(fMRI)。其中,sMRI提供关于大脑解剖结构的信息;而fMRI揭示了大脑在特定任务或静息状态下的活动模式。此外,“tractography”技术常被用来推断白质纤维束的走向,进一步增强我们对大脑内部连接的理解。 使用“brainGraph”的第一步是预处理MRI数据以去除噪声、校正扫描误差,并进行解剖或功能定位。接着可以利用工具包提供的算法来构建大脑网络,例如根据皮层划分标准定义节点,然后依据血流同步性或扩散张量成像(DTI)确定边。这些网络可以通过图论指标量化,如节点度数、聚类系数和路径长度等,以揭示其拓扑特性。 通过分析这些指标,“brainGraph”可以帮助研究人员探索大脑连接性的差异,例如在疾病状态与健康对照之间或不同认知任务下的区别。“brainGraph”还可以进行模块检测,识别高度互连的子网络,并帮助理解大脑功能区的组织方式。实际应用中,“brainGraph”广泛用于研究神经退行性疾病、精神障碍以及认知功能。 通过比较阿尔茨海默病患者和健康个体的大脑网络,研究人员可能发现异常连接模式,这有助于早期诊断与治疗。同样地,在分析自闭症、抑郁症等疾病时,“brainGraph”揭示了潜在机制。“brainGraph”的出现为研究大脑的连接组提供了新的视角,并推动神经科学领域的前沿发展。 未来随着技术的进步,“brainGraph”将提供更精确和全面的大脑网络模型,有助于深化我们对人类思维与行为的理解。