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  Inferring multi-scale neural mechanisms with brain network modelling

Schirner, M., McIntosh, A. R., Jirsa, V., Deco, G., & Ritter, P. (2018). Inferring multi-scale neural mechanisms with brain network modelling. eLife, 7: e28927. doi:10.7554/eLife.28927.001.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0000-ACA6-3 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-A343-9
Genre: Zeitschriftenartikel

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Schirner_McIntosh_2018.pdf (Verlagsversion), 3MB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0002-0B48-2
Name:
Schirner_McIntosh_2018.pdf
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-
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Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
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-
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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Schirner, Michael1, 2, 3, Autor
McIntosh, Anthony Randal4, Autor
Jirsa, Viktor5, Autor
Deco, Gustavo6, 7, 8, 9, Autor           
Ritter, Petra1, 2, 3, 10, Autor           
Affiliations:
1Charité University Medicine Berlin, Germany, ou_persistent22              
2Berlin Institute of Health (BIH), Germany, ou_persistent22              
3Bernstein Center for Computational Neuroscience, Berlin, Germany, ou_persistent22              
4Rotman Research Institute, University of Toronto, ON, Canada, ou_persistent22              
5Institut de Neurosciences des Systèmes, Aix-Marseille Université Faculté de Médecine, France, ou_persistent22              
6Center for Brain and Cognition, University Pompeu Fabra. Barcelona, Spain, ou_persistent22              
7Catalan Institution for Research and Advanced Studies (ICREA), University Pompeu Fabra. Barcelona, Spain, ou_persistent22              
8Department Neuropsychology, MPI for Human Cognitive and Brain Sciences, Max Planck Society, ou_634551              
9School of Psychological Sciences, Monash University, Melbourne, Australia, ou_persistent22              
10Berlin School of Mind and Brain, Humboldt University Berlin, Germany, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: Brain modeling; EEG; Alpha rhythm; Computational biology; Connectomics; fMRI; Human; Neuroscience; Resting-state networks; Systems biology
 Zusammenfassung: The neurophysiological processes underlying non-invasive brain activity measurements are incompletely understood. Here, we developed a connectome-based brain network model that integrates individual structural and functional data with neural population dynamics to support multi-scale neurophysiological inference. Simulated populations were linked by structural connectivity and, as a novelty, driven by electroencephalography (EEG) source activity. Simulations not only predicted subjects' individual resting-state functional magnetic resonance imaging (fMRI) time series and spatial network topologies over 20 minutes of activity, but more importantly, they also revealed precise neurophysiological mechanisms that underlie and link six empirical observations from different scales and modalities: (1) resting-state fMRI oscillations, (2) functional connectivity networks, (3) excitation-inhibition balance, (4, 5) inverse relationships between α-rhythms, spike-firing and fMRI on short and long time scales, and (6) fMRI power-law scaling. These findings underscore the potential of this new modelling framework for general inference and integration of neurophysiological knowledge to complement empirical studies.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2017-05-232018-01-042018-01-08
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.7554/eLife.28927.001
PMID: 29308767
PMC: PMC5802851
PII: e28927
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Projektname : -
Grant ID : JSMF22002082
Förderprogramm : -
Förderorganisation : James S. McDonnell Foundation
Projektname : Human Brain Project Specific Grant Agreement 1 / HBP SGA1
Grant ID : 720270
Förderprogramm : Horizon 2020
Förderorganisation : European Commission (EC)
Projektname : Bernstein Focus State Dependencies of Learning
Grant ID : 01GQ0971-5
Förderprogramm : -
Förderorganisation : Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Projektname : Personalized whole brain simulations: linking connectomics and dynamics in the human brain / BrainModes
Grant ID : 683049
Förderprogramm : Horizon 2020
Förderorganisation : European Commission (EC)
Projektname : US-German Collaboration in Computational Neuroscience
Grant ID : 01GQ1504A
Förderprogramm : -
Förderorganisation : Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Projektname : -
Grant ID : -
Förderprogramm : -
Förderorganisation : Max-Planck Society
Projektname : -
Grant ID : NIC#8344 ; NIC#10276
Förderprogramm : -
Förderorganisation : John von Neumann Institute for Computing
Projektname : -
Grant ID : -
Förderprogramm : Private Exzellenzinitiative Johanna Quandt
Förderorganisation : Stiftung Charité

Quelle 1

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Titel: eLife
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge : eLife Sciences Publications
Seiten: - Band / Heft: 7 Artikelnummer: e28927 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 2050-084X
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/2050-084X