JD
Jingnan Du
Author with expertise in Analysis of Brain Functional Connectivity Networks
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
5
(60% Open Access)
Cited by:
3
h-index:
12
/
i10-index:
15
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Whole-exome sequencing identifies protein-coding variants associated with brain iron in 29,828 individuals

Weikang Gong et al.Jul 2, 2024
Abstract Iron plays a fundamental role in multiple brain disorders. However, the genetic underpinnings of brain iron and its implications for these disorders are still lacking. Here, we conduct an exome-wide association analysis of brain iron, measured by quantitative susceptibility mapping technique, across 26 brain regions among 26,789 UK Biobank participants. We find 36 genes linked to brain iron, with 29 not being previously reported, and 16 of them can be replicated in an independent dataset with 3,039 subjects. Many of these genes are involved in iron transport and homeostasis, such as FTH1 and MLX . Several genes, while not previously connected to brain iron, are associated with iron-related brain disorders like Parkinson’s ( STAB1 , KCNA10 ), Alzheimer’s ( SHANK1 ), and depression ( GFAP ). Mendelian randomization analysis reveals six causal relationships from regional brain iron to brain disorders, such as from the hippocampus to depression and from the substantia nigra to Parkinson’s. These insights advance our understanding of the genetic architecture of brain iron and offer potential therapeutic targets for brain disorders.
0
Citation2
0
Save
0

Within-Individual Organization of the Human Cognitive Cerebellum: Evidence for Closely Juxtaposed, Functionally Specialized Regions

Noam Saadon‐Grosman et al.Dec 18, 2023
The human cerebellum possesses multiple regions linked to cerebral association cortex. Here we mapped the cerebellum using precision functional MRI within individual participants (N=15), first estimating regions using connectivity and then prospectively testing functional properties using independent task data. Network estimates in all participants revealed a Crus I / II cerebellar megacluster of five higher-order association networks often with multiple, discontinuous regions for the same network. Seed regions placed within the megaclusters, including the disjointed regions, yielded spatially selective networks in the cerebral cortex. Compelling evidence for functional specialization within the cerebellar megaclusters emerged from the task responses. Reflecting functional distinctions found in the cerebrum, domain-flexible cerebellar regions involved in cognitive control dissociated from distinct domain-specialized regions with differential responses to language, social, and spatial / episodic task demands. These findings provide a clear demonstration that the cerebellum encompasses multiple zones dedicated to cognition, featuring juxtaposed regions specialized for distinct processing domains.
68

Within-Individual Organization of the Human Cerebral Cortex: Networks, Global Topography, and Function

Jingnan Du et al.Aug 10, 2023
The human cerebral cortex is populated by specialized regions that are organized into networks. Here we estimated networks using a Multi-Session Hierarchical Bayesian sModel (MS-HBM) applied to intensively sampled within-individual functional MRI (fMRI) data. The network estimation procedure was initially developed and tested in two participants (each scanned 31 times) and then prospectively applied to 15 new participants (each scanned 8 to 11 times). Detailed analysis of the networks revealed a global organization. Locally organized first-order sensory and motor networks were surrounded by spatially adjacent second-order networks that also linked to distant regions. Third-order networks each possessed regions distributed widely throughout association cortex. Moreover, regions of distinct third-order networks displayed side-by-side juxtapositions with a pattern that repeated similarly across multiple cortical zones. We refer to these as Supra-Areal Association Megaclusters (SAAMs). Within each SAAM, two candidate control regions were typically adjacent to three separate domain-specialized regions. Independent task data were analyzed to explore functional response properties. The somatomotor and visual first-order networks responded to body movements and visual stimulation, respectively. A subset of the second-order networks responded to transients in an oddball detection task, consistent with a role in orienting to salient or novel events. The third-order networks, including distinct regions within each SAAM, showed two levels of functional specialization. Regions linked to candidate control networks responded to working memory load across multiple stimulus domains. The remaining regions within each SAAM did not track working memory load but rather dissociated across language, social, and spatial / episodic processing domains. These results support a model of the cerebral cortex in which progressively higher-order networks nest outwards from primary sensory and motor cortices. Within the apex zones of association cortex there is specialization of large-scale networks that divides domain-flexible from domain-specialized regions repeatedly across parietal, temporal, and prefrontal cortices. We discuss implications of these findings including how repeating organizational motifs may emerge during development.
0

The functional and genetic associations of neuroimaging data: a toolbox

Zhaowen Liu et al.Aug 20, 2017
Advances in neuroimaging and sequencing techniques provide an unprecedented opportunity to map the function of brain regions and to identify the roots of psychiatric diseases. However, the results generated by most neuroimaging studies, i.e., activated clusters/regions or functional connectivities between brain regions, frequently cannot be conveniently and systematically interpreted, rendering the biological meaning unclear. We describe a Brain Annotation Toolbox (BAT), a toolbox that helps to generate functional and genetic annotations for neuroimaging results. The toolbox can take data from brain regions identified with an atlas, or from brain regions identified as activated in tasks, or from functional connectivity links or networks of links. Then, the voxel-level functional description from the Neurosynth database and the gene expression profile from the Allen Brain Atlas are used to generate functional and genetic knowledge for such region-level data. Parametric (Fisher's exact test) or non-parametric (permutation test) statistical tests are adopted to identify significantly related functional descriptors and genes for the neuroimaging results. The validity of the approach is demonstrated by showing that the functional and genetic annotations for specific brain regions are consistent with each other; and further the region by region functional similarity network and gene co-expression networks are highly correlated for many major brain atlases. One application of BAT is to help provide functional and genetic annotations for the newly discovered regions with unknown functions, e.g., the 97 new regions identified in the Human Connectome Project. Importantly too, this toolbox can help understand differences between patients with psychiatric disorders and controls, and this is demonstrated using data for schizophrenia and autism, for which the functional and genetic annotations for the neuroimaging data differences between patients and controls are consistent with each other and help with the interpretation of the differences.