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多模态神经影像技术如磁共振可以在活体内实时地刻画大脑的结构与功能，尽管这些神经影像指标具有高度遗传性，但是其内在的分子机制目前仍不清楚，需要进一步的探索。
此专刊最大期待在于使用先进的神经影像学方法获取与基因转录模式关系最为密切的影像表型，并在疾病中使用该类表型评估疾病的遗传结构，为疾病的靶向治疗提供一定的参考。
该研究领域的重要性
转录组-神经影像关联分析为我们研究与脑发育、衰老和疾病相关的宏观神经影像表型的分子基础提供了新的机会。利用全脑基因表达数据，如最经常使用的Allen脑图谱（Allen Human Brain Atlas, AHBA），可以将微观水平的基因表达与宏观水平的神经影像表型联系起来。然而目前该领域的研究仍然处于相对初始的阶段，非标准化的转录组数据处理流程使得分析结果的可重复性较差。另外，选择合适的统计学方法进行转录与神经影像数据的关联分析是该领域研究的难点及热点。
转录组-神经影像关联分析有助于帮助我们从分子的角度去理解神经影像表型的生理意义及其与神经发育、神经退行以及神经精神类疾病的关系，进而为这些疾病的基因靶向治疗提供了一定的参考。
该研究领域的发展趋势
对于该领域，目前国内的研究主要集中在以下两个方面：
研究基因表达模式与神经影像表型的空间相关关系，这类研究包括在健康人群中研究神经影像表型的分子机制，研究与认知相关的神经影像表型的分子机制以及在疾病人群中研究神经影像表型变化的分子机制；
研究基因共表达网络和基于脑影像构建的脑结构、功能网络的对应关系。
未来研究的发展趋势包括：
使用更为精细的单细胞水平转录组数据与神经影像数据相关联，进而更加精确地阐明神经影像表型的分子机制；
使用多个年龄阶段的转录和神经影像数据进行关联分析，探索转录的动态变化与大脑结构功能的发育、老化之间的关系。
优化转录、神经影像数据处理流程，构建更为精细的模型关联高维度转录组与神经影像数据
此前沿专刊发布在：
Frontiers in Neuroscience(IF:3.707 / CiteScore:5.1)
来源：Frontiers开放科学平台
原文链接：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2OTg1NzI0NQ==&mid=2247490294&idx=2&sn=9b57e282460b2deaca219482086353ee
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