Cerebral Cortex:年龄越大，人脑功能网络变异率越大

神经系统机制和蓄意发挥都存在生殖不同。然而，在受精和衰老全过程中的，神经系统机制举例来说和技能的生殖性状性的波动还不会获得具体的统计分析。

种群除此以外的性状性源于生境生命体和基因表达自然环境，这受到遗传和环境波动的严重影响。社会阶层内的知觉和蓄意不同都基于神经系统中的特定的机制模式，这种生殖性状性(IndVar)最大限度人类社会的自然环境和丰富性。然而，IndVar的潜在中的枢神经的系统原理在极大程度上仍不可信，各种统计分析早就基于fMRI统计分析确定了IndVar。例如，相同的生殖在血清素状态的机制局域网中的发挥单单相同的相连模式，包括在男性和女性彼此除此以外以及患有中的枢神经的系统精神障碍的参与者彼此除此以外(例如阿尔茨海默病、现代轻度知觉障碍、双相情感障碍)和尿酸。知觉技能的IndVar早就在神经系统的机制模式特别获得了促使的确实，例如在读者和听力表达出来特别，语言统计分析和管壁智能。生殖在神经系统的系统水准上也发挥单单解剖拓扑上的不同和机制局域网中的的时除此以外尺度。神经系统机制局域网中的的IndVar也发生在特定的阶段，例如，相同的儿童受精阶段和老龄化进程。现代的几项推断，心脑血管信号可以严重影响IndVar与年纪具体的程度，并可以充分计算血清素状态波动幅度(RSFA)的年纪不同。尽管统计分析人员早就从相同的角度探索了机制性磁共振成像数据中的的IndVar，但除此以外的统计分析仅限特定的神经系统周边地区、特定的年纪适用范围或大胆的信号水准。在成体或衰老全过程中的，生殖彼此除此以外全脑机制相连的波动仍然极大程度上是未知的。

基于伦敦大学学院老龄化和中的枢神经的系统科学中的心(Cam-CAN)数据集的血清素状态fMRI数据，Liying Ma等检验了IndVar在寿命中的的机制相连性及其相同模式，并促使聚焦了IndVar与相连相距和蓄意发挥的关系。

他们试图求证或多或少：

(I)在健康中的观察到的机制相连在结构上中的IndVar的紧致产于。

(II)机制局域网中的的IndVar模式如何随年纪波动。

(III)神经系统机制相连相距如何严重影响IndVar。

(IV)相同年纪段的神经系统机制举例来说的IndVar与蓄意性状性彼此除此以外的关系。

基于来自一大群参与者(543名孩童，年纪18-88岁)的血清素状态机制磁共振成像数据，统计分析了神经系统机制举例来说，以相关联寿命中的生殖性状性的紧致产于和不同。

随着年纪的提高，IndVar在体素水准整体不同。(A)每个可视的最低IndVar和最低年纪彼此除此以外的关系。(B)各可视IndVar的期望值与最低年纪彼此除此以外的关系。图中的r说明皮尔逊具体系数，p说明统计分析意义。(C)七四组全脑体素的最低IndVar。(D)七四组全脑体素IndVar的期望值。近似个数每四组的期望值作为数值条。缩写：IndVar，生殖性状性；CA，世纪末年纪，STD，期望值。

全脑IndVar和紧致产于模式随着年纪的下降有显着不同，该统计分析了解到了一生中的全脑IndVar的不同。滑动可视统计分析推测，全脑最低IndVar与年纪都为具体(r（532）u2009=u20090.71，Pu2009

脑内体素水准IndVar的紧致产于模式和性状叛将。(A)七四组全脑体素的IndVar。(B)全脑体素IndVar随年纪波动的性状叛将。543名受试者按年纪分为7四组，每四组年纪适用范围为10岁(第1四组：18~28岁，第2四组：29~38岁，P<0.01)。第7四组：79~88岁)。缩写：IndVar，生殖性状性。

基于全脑IndVar三维结果，运动具体视网膜和多模式具体视网膜的IndVar个数很低，而初级运动视网膜和初级感觉视网膜的IndVar个数较低。通过回归检验全脑体素与年纪具体的IndVar性状叛将，神经纤维和岛叶推测单单极低的IndVar性状叛将。

IndVar在相同机制局域网中的发挥单单随年纪下降的相同近来

促使统计分析了相同机制局域网中的IndVar随年纪的不同，用二次formula_二阶近来，用给定formula_估计性状叛将。从受精切线看，脑特定机制局域网中的的IndVar与年纪都为具体，初级机制局域网中的的IndVar提高(例如，感知局域网(r(532)u2009=u20090.77，Pu2009u2009排列)。

IndVar受机制相连相距的严重影响

对受试者的滑动可视推断，在成年(18-88岁)在此期除此以外，机制相连的数量和切变在三个相距仓中的先提高后减少，恰好单单现在47岁(由二次多项式二阶得单单)。使用Akaike讯息准则(AIC)(Akaike 1974)比较基于给定formula_和二次formula_的二阶仿真，AIC个数越小，二阶优点越好。基于二次formula_的最佳二阶仿真发挥单单更好的耐用性，并被用来取得恰好。

此外，在成年全过程中的，三个相距仓中的机制相连的数量或切变与IndVar方形负具体，方形U改型近来。小孩子和老年人发挥单单相似的模式，过后性很弱(或不存在)(远程相连数量：R(532)u2009=u20090.34，Pu2009

在第一阶段，IndVar在知觉和蓄意上的不同发挥为两种波动模式：初级视网膜的IndVar随着年纪的下降而过后提高，但在共同视网膜中的保证在很低水准。此外，为了确定IndVar在机制举例来说和知觉和蓄意领域的生殖不同彼此除此以外的关联性，该统计分析结合了蓄意数据进行统计分析，包括运动技能的力量匹配测试和一般高级知觉技能的管壁正常人(GF)测试。力个数与年纪(r(244)u2009=u20090.67，Pu2009

该统计分析三维了蓄意不同和机制举例来说中的的IndVar彼此除此以外的体素过后性。中的央前回、中的央后回、脊柱叶和神经纤维的IndVar与力个数的期望值都为具体。回归年纪后，脊柱下回(BA20)、脊柱极(BA38)和额下回顶部(BA10)的IndVar与力个数的期望值方形负具体。然而，在脊柱叶和神经纤维，力个数的期望值与IndVar都为具体。

这项统计分析了解到了在成年受精和衰老全过程中的，IndVar模式在机制相连特别的不同。确实了全脑机制相连的IndVar随着年纪的下降而提高，高阶神经系统视网膜一直发挥单单高水准的IndVar，初级视网膜发挥单单不断提高的IndVar水准。促使推断，IndVar在机制相连特别主要与远相距举例来说有关。机制相连的IndVar与运动耐用性显着具体。生殖彼此除此以外的知觉和蓄意不同主要是由神经系统在结构上和机制的不同造成了的。该统计分析从相同年纪段神经系统机制举例来说不同的角度聚焦了IndVar的中的枢神经的系统基础。

原文单单处

Ma Liying,Tian Lixia,Hu Tianyu et al. Development of Individual Variability in Brain Functional Connectivity and Capability across the Adult Lifespan.[J] .Cereb Cortex, 2021, undefined: undefined.