Major depressive disorder (MDD) is common and disabling, but its neuropathophysiology remains unclear. Most studies of functional brain networks in MDD have had limited statistical power and data analysis approaches have varied widely. The REST-meta-MDD Project of resting-state fMRI (R-fMRI) addresses these issues. Twenty-five research groups in China established the REST-meta-MDD Consortium by contributing R-fMRI data from 1,300 patients with MDD and 1,128 normal controls (NCs). Data were preprocessed locally with a standardized protocol before aggregated group analyses. We focused on functional connectivity (FC) within the default mode network (DMN), frequently reported to be increased in MDD. Instead, we found decreased DMN FC when we compared 848 patients with MDD to 794 NCs from 17 sites after data exclusion. We found FC reduction only in recurrent MDD, not in first-episode drug-naïve MDD. Decreased DMN FC was associated with medication usage but not with MDD duration. DMN FC was also positively related to symptom severity but only in recurrent MDD. Exploratory analyses also revealed alterations in FC of visual, sensory-motor, and dorsal attention networks in MDD. We confirmed the key role of DMN in MDD but found reduced rather than increased FC within the DMN. Future studies should test whether decreased DMN FC mediates response to treatment. All R-fMRI indices of data contributed by the REST-meta-MDD consortium are being shared publicly via the R-fMRI Maps Project.

Alzheimer's disease (AD) can be conceptualized as a disconnection syndrome. Both remitted geriatric depression (RGD) and amnestic mild cognitive impairment (aMCI) are associated with a high risk for developing AD. However, little is known about the similarities and differences in the topological patterns of white matter (WM) structural networks between RGD and aMCI. In this study, diffusion tensor imaging and deterministic tractography were used to map the human WM networks of 35 RGD patients, 38 aMCI patients, and 30 healthy subjects. Furthermore, graph theoretical methods were applied to investigate the alterations in the global and regional properties of the WM network in these patients. First, both the RGD and aMCI patients showed abnormal global topology in their WM networks (i.e., reduced network strength, reduced global efficiency, and increased absolute path length) compared with the controls, and there were no significant differences in these global network properties between the patient groups. Second, similar deficits of the regional and connectivity characteristics in the WM networks were primarily found in the frontal brain regions of RGD and aMCI patients compared with the controls, while a different nodal efficiency of the posterior cingulate cortex and several prefrontal brain regions were also observed between the patient groups. Together, our study provides direct evidence for the association of a great majority of convergent and a minority of divergent connectivity of WM structural networks between RGD and aMCI patients, which may lead to increasing attention in defining a population at risk of AD.

Abstract Background The subgenual anterior cingulate cortex (sgACC) plays a central role in the pathophysiology of major depressive disorder (MDD), and its functional interactive profile with the left dorsal lateral prefrontal cortex (DLPFC) is associated with transcranial magnetic stimulation (TMS) treatment outcomes. Nevertheless, previous research on sgACC functional connectivity (FC) in MDD has yielded inconsistent results, partly due to small sample sizes and limited statistical power. Furthermore, calculating sgACC-FC to target TMS on an individual level is challenging because of the low signal-to-noise ratio and the poor replicability of individualized functional brain images. Methods Leveraging a large multi-site cross-sectional sample (1660 MDD patients vs. 1341 healthy controls) from Phase II of the Depression Imaging REsearch ConsorTium (DIRECT), we systematically delineated case-control difference maps of sgACC-FC. Then, in a sample of 25 individuals with treatment-resistant depression who had received repetitive TMS (rTMS) treatment, we examined the relationship between case-control differences in FCs between sgACC and their specific TMS targets and treatment outcomes. Next, we tested whether the position of the group mean FC-based target (previously determined in healthy participants) differed in MDD patients. Finally, we developed a dual regression (DR) based approach to integrate group-level statistical maps with individual-level spontaneous brain activity to evaluate individualized TMS target localization in MDD. We tested this approach in a sample of 16 individuals who had received rTMS. Results We found enhanced sgACC-DLPFC FC in MDD patients. The magnitude of case-control differences in FC between sgACC and TMS targets was related to clinical improvement. We found different peak sgACC anticorrelation locations in mean FC maps of MDD patients and HCs. More effective TMS targets were closer to individualized DR-based loci than to group-level targets. Conclusion In summary, we reliably delineated MDD-related abnormalities of sgACC-FC profiles in a large independently ascertained sample and demonstrated the potential impact of such case-control differences on FC-guided localization of TMS targets. The proposed individualized approach for TMS targeting has the potential to improve TMS treatment outcome and warrants prospective clinical trials.

Neuroticism, a personality trait linked to emotional instability and negative emotions, is associated with increased anxiety, depression, and poor mental health outcomes, particularly in individuals with psychiatric disorders. However, existing neuroticism scales often have too many items, are not tailored for psychiatric populations, and lack cultural adaptation for Chinese contexts. We aimed to develop a brief neuroticism scale with adequate reliability and validity for the Chinese population, including individuals with psychiatric disorders. The 14-item scale was developed based on the five-factor model and Eysenck’s personality theory. The scale, in the form of a questionnaire, was distributed to college students from Southeast University and patients from the Affiliated Zhongda Hospital of Southeast University. A total of 554 participants were recruited, and demographic information, the neurotic subscale of the Neuroticism Extraversion Openness Five-Factor Inventory (NEO-FFI), Patient Health Questionnaire (PHQ-9), and generalized anxiety disorder (GAD-7) were collected along with the neuroticism scale. Correlation analysis, Cronbach’s alpha, exploratory factor analysis (EFA), and confirmatory factor analysis (CFA) were conducted to test and revise the scale. EFA indicated that the neuroticism scale consisted of four factors: Low self-esteem, excessive emotional sensitivity, unstable mood, and excessive worry. The Cronbach’s alpha was 0.926. CFA suggested a good fit of the scale structure (χ2/df =2.506, root mean square error of approximation =0.039, Tucker–Lewis index =0.947, comparative fit index =0.959, and standardized root mean square residual =0.032). The total scores of the neuroticism scale were positively related to those of PHQ-9, GAD-7, and NEO-FFI. The results indicate that the neuroticism scale exhibited a stable four-dimensional structure with good reliability and validity in the Chinese population. It is useful and time-saving for assessing neuroticism in individuals with psychiatric disorders.

The Hylurgini tribe (Coleoptera: Curculionidae: Scolytinae) comprises commercially significant bark beetles, including invasive species within the genera Dendroctonus and Hylurgus . These invasive species coexist with native Tomicus species of Hylurgini and cooperatively infest host trees in China. However, we lack sufficient mitochondrial genome data of Hylurgini to conduct phylogenetic studies, clarify the phylogenetic relationships of the above species, and improve the understanding of niche divergence and common hazards. Here, we sequenced and analyzed the mitochondrial genomes of seven Hylurgini species, including Dendroctonus valens , Hylurgus ligniperda , Hylurgus micklitzi , Tomicus piniperda , Tomicus brevipilosus , Tomicus minor and Tomicus yunnanensis . All sequenced mitochondrial genomes ranged from 15,339 bp to 17,545 bp in length, and their AT contents ranged from 73.24% to 78.81%. The structure of the seven mitochondrial genomes was consistent with that of ancestral insects. Based on 13 protein-coding genes from the reported mitochondrial genomes of 29 species of bark beetles, we constructed phylogenetic trees using maximum likelihood and Bayesian inference methods. The topology of the two phylogenetic trees was almost consistent. The findings elucidated the taxonomy classification of Hylurgini and the evolutionary connections of its sister taxa within the Scolytinae. This study offers insights for examining the evolutionary connections between invasive and native bark beetles, as well as the molecular identification and detection of newly invading species.