We report results on the performance of a free-electron laser operating at a wavelength of 13.7 nm where unprecedented peak and average powers for a coherent extreme-ultraviolet radiation source have been measured. In the saturation regime, the peak energy approached 170 µJ for individual pulses, and the average energy per pulse reached 70 µJ. The pulse duration was in the region of 10 fs, and peak powers of 10 GW were achieved. At a pulse repetition frequency of 700 pulses per second, the average extreme-ultraviolet power reached 20 mW. The output beam also contained a significant contribution from odd harmonics of approximately 0.6% and 0.03% for the 3rd (4.6 nm) and the 5th (2.75 nm) harmonics, respectively. At 2.75 nm the 5th harmonic of the radiation reaches deep into the water window, a wavelength range that is crucially important for the investigation of biological samples.

The highly complex structure of the human brain is strongly shaped by genetic influences. Subcortical brain regions form circuits with cortical areas to coordinate movement, learning, memory and motivation, and altered circuits can lead to abnormal behaviour and disease. To investigate how common genetic variants affect the structure of these brain regions, here we conduct genome-wide association studies of the volumes of seven subcortical regions and the intracranial volume derived from magnetic resonance images of 30,717 individuals from 50 cohorts. We identify five novel genetic variants influencing the volumes of the putamen and caudate nucleus. We also find stronger evidence for three loci with previously established influences on hippocampal volume and intracranial volume. These variants show specific volumetric effects on brain structures rather than global effects across structures. The strongest effects were found for the putamen, where a novel intergenic locus with replicable influence on volume (rs945270; P = 1.08 × 10(-33); 0.52% variance explained) showed evidence of altering the expression of the KTN1 gene in both brain and blood tissue. Variants influencing putamen volume clustered near developmental genes that regulate apoptosis, axon guidance and vesicle transport. Identification of these genetic variants provides insight into the causes of variability in human brain development, and may help to determine mechanisms of neuropsychiatric dysfunction.

Significance Cognitive flexibility is hypothesized to require dynamic integration between brain areas. However, the time-dependent nature and distributed complexity of this integration remains poorly understood. Using recent advances in network science, we examine the functional integration between brain areas during a quintessential task that requires executive function. By linking brain regions (nodes) by their interactions (time-dependent edges), we uncover nontrivial modular structure: groups of brain regions cluster together into densely interconnected structures whose interactions change during task execution. Individuals with greater network reconfiguration in frontal cortices show enhanced memory performance, and score higher on neuropsychological tests challenging cognitive flexibility, suggesting that dynamic network reconfiguration forms a fundamental neurophysiological mechanism for executive function.

Paul Thompson and colleagues report a genome-wide association study for hippocampal, intracranial and total brain volume. They identify a locus at 12q24 associated with hippocampal volume and a locus at 12q14 associated with intracranial volume. Identifying genetic variants influencing human brain structures may reveal new biological mechanisms underlying cognition and neuropsychiatric illness. The volume of the hippocampus is a biomarker of incipient Alzheimer's disease1,2 and is reduced in schizophrenia3, major depression4 and mesial temporal lobe epilepsy5. Whereas many brain imaging phenotypes are highly heritable6,7, identifying and replicating genetic influences has been difficult, as small effects and the high costs of magnetic resonance imaging (MRI) have led to underpowered studies. Here we report genome-wide association meta-analyses and replication for mean bilateral hippocampal, total brain and intracranial volumes from a large multinational consortium. The intergenic variant rs7294919 was associated with hippocampal volume (12q24.22; N = 21,151; P = 6.70 × 10−16) and the expression levels of the positional candidate gene TESC in brain tissue. Additionally, rs10784502, located within HMGA2, was associated with intracranial volume (12q14.3; N = 15,782; P = 1.12 × 10−12). We also identified a suggestive association with total brain volume at rs10494373 within DDR2 (1q23.3; N = 6,500; P = 5.81 × 10−7).

Characterizing the brain connectome using neuroimaging data and measures derived from graph theory emerged as a new approach that has been applied to brain maturation, cognitive function and neuropsychiatric disorders. For a broad application of this method especially for clinical populations and longitudinal studies, the reliability of this approach and its robustness to confounding factors need to be explored. Here we investigated test–retest reliability of graph metrics of functional networks derived from functional magnetic resonance imaging (fMRI) recorded in 33 healthy subjects during rest. We constructed undirected networks based on the Anatomic-Automatic-Labeling (AAL) atlas template and calculated several commonly used measures from the field of graph theory, focusing on the influence of different strategies for confound correction. For each subject, method and session we computed the following graph metrics: clustering coefficient, characteristic path length, local and global efficiency, assortativity, modularity, hierarchy and the small-worldness scalar. Reliability of each graph metric was assessed using the intraclass correlation coefficient (ICC). Overall ICCs ranged from low to high (0 to 0.763) depending on the method and metric. Methodologically, the use of a broader frequency band (0.008–0.15 Hz) yielded highest reliability indices (mean ICC = 0.484), followed by the use of global regression (mean ICC = 0.399). In general, the second order metrics (small-worldness, hierarchy, assortativity) studied here, tended to be more robust than first order metrics. In conclusion, our study provides methodological recommendations which allow the computation of sufficiently robust markers of network organization using graph metrics derived from fMRI data at rest.

Many scientific disciplines ranging from physics, chemistry and biology to material sciences, geophysics and medical diagnostics need a powerful X-ray source with pulse lengths in the femtosecond range [1-4]. This would allow, for example, time-resolved observation of chemical reactions with atomic resolution. Such radiation of extreme intensity, and tunable over a wide range of wavelengths, can be accomplished using high-gain free-electron lasers (FEL) [5-10]. Here we present results of the first successful operation of an FEL at a wavelength of 32 nm, with ultra-short pulses (25 fs FWHM), a peak power at the Gigawatt level, and a high degree of transverse and longitudinal coherence. The experimental data are in full agreement with theory. This is the shortest wavelength achieved with an FEL to date and an important milestone towards a user facility designed for wavelengths down to 6 nm. With a peak brilliance exceeding the state-of-the-art of synchrotron radiation sources [4] by seven orders of magnitude, this device opens a new field of experiments, and it paves the way towards sources with even shorter wavelengths, such as the Linac Coherent Light Source [3] at Stanford, USA, and the European X-ray Free Electron Laser Facility [4] in Hamburg, Germany.

The following topics are dealt with: TTF/FLASH in the XFEL context, general layout of the XFEL facility, the XFEL accelerator, undulators for SAES and spontaneous emission, photon beamlines and scientific instruments, infrastructure and auxiliary systems, commissioning and operation, project management and organization, cost and time schedule. (HSI)

Even more than in cognitive research applications, moving fMRI to the clinic and the drug development process requires the generation of stable and reliable signal changes. The performance characteristics of the fMRI paradigm constrain experimental power and may require different study designs (e.g., crossover vs. parallel groups), yet fMRI reliability characteristics can be strongly dependent on the nature of the fMRI task. The present study investigated both within-subject and group-level reliability of a combined three-task fMRI battery targeting three systems of wide applicability in clinical and cognitive neuroscience: an emotional (face matching), a motivational (monetary reward anticipation) and a cognitive (n-back working memory) task. A group of 25 young, healthy volunteers were scanned twice on a 3 T MRI scanner with a mean test–retest interval of 14.6 days. FMRI reliability was quantified using the intraclass correlation coefficient (ICC) applied at three different levels ranging from a global to a localized and fine spatial scale: (1) reliability of group-level activation maps over the whole brain and within targeted regions of interest (ROIs); (2) within-subject reliability of ROI-mean amplitudes and (3) within-subject reliability of individual voxels in the target ROIs. Results showed robust evoked activation of all three tasks in their respective target regions (emotional task = amygdala; motivational task = ventral striatum; cognitive task = right dorsolateral prefrontal cortex and parietal cortices) with high effect sizes (ES) of ROI-mean summary values (ES = 1.11–1.44 for the faces task, 0.96–1.43 for the reward task, 0.83–2.58 for the n-back task). Reliability of group level activation was excellent for all three tasks with ICCs of 0.89–0.98 at the whole brain level and 0.66–0.97 within target ROIs. Within-subject reliability of ROI-mean amplitudes across sessions was fair to good for the reward task (ICCs = 0.56–0.62) and, dependent on the particular ROI, also fair-to-good for the n-back task (ICCs = 0.44–0.57) but lower for the faces task (ICC = − 0.02–0.16). In conclusion, all three tasks are well suited to between-subject designs, including imaging genetics. When specific recommendations are followed, the n-back and reward task are also suited for within-subject designs, including pharmaco-fMRI. The present study provides task-specific fMRI reliability performance measures that will inform the optimal use, powering and design of fMRI studies using comparable tasks.