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中科院博導(dǎo)新成果獲F1000重點(diǎn)推薦

時(shí)間:2011-3-8閱讀:416
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來自中科院心理研究所認(rèn)知與發(fā)展心理學(xué)研究室的研究人員獲得了對非字母語系文字加工個(gè)體發(fā)展規(guī)律的*個(gè)電生理研究報(bào)告。這一研究成果公布在Neuroscience Letters雜志上,并入選了Faculty of 1000推薦,這是這一研究組第二項(xiàng)入選F1000的成果。

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領(lǐng)導(dǎo)這一研究的是心理研究所認(rèn)知與發(fā)展心理學(xué)研究室翁旭初研究員,其研究組主要研究方向是研究文字特別是漢字加工的神經(jīng)基礎(chǔ),近期主要關(guān)注左側(cè)梭狀回對文字加工的特異性和可塑性;應(yīng)用腦成像技術(shù)研究植物人、藥物成癮等神經(jīng)、精神疾病的神經(jīng)基礎(chǔ)。文章的*作者是翁旭初研究員的博士生曹曉華。

 

 

研究人員觀察了2至6年級小學(xué)生閱讀漢字時(shí)的腦電誘發(fā)反應(yīng),發(fā)現(xiàn)漢字誘發(fā)的一個(gè)成分(N170)顯著強(qiáng)于線條圖,而且漢字誘發(fā)的N170在左腦明顯大于右腦。有趣的是,這種N170成分的左側(cè)化在7歲兒童就已經(jīng)出現(xiàn)??▋?nèi)基梅隆大學(xué)Marlene Behrmann教授將此文推薦至Faculty of 1000,認(rèn)為該論文zui重要的發(fā)現(xiàn)是在7-11歲兒童中漢字誘發(fā)了左側(cè)化的N170,并特別指出這是對非字母語系文字加工個(gè)體發(fā)展規(guī)律的*個(gè)電生理研究報(bào)告。

除此之外,在翁旭初研究組的另一個(gè)研究方向,他們也獲得了重要成果:開發(fā)了一種新的功能磁共振成像數(shù)據(jù)分析算法,Ranking and averaging independent component analysis by reproducibility (RAICAR),幫助腦成像研究。

這一方法利用獨(dú)立成分分析在不對腦活動(dòng)方式作出假設(shè)的情況下,將數(shù)據(jù)分解為多個(gè)成分,每個(gè)成分代表不同的腦活動(dòng)網(wǎng)絡(luò)。這樣的分解被執(zhí)行多次,每個(gè)成分在多次分解中的可復(fù)制性將被計(jì)算。而根據(jù)可復(fù)制性,這些成分將被排序和平均以獲得更加穩(wěn)定的結(jié)果。與目前常用的方法相比,RAICAR具有顯著的優(yōu)點(diǎn):1)無需假設(shè)腦的工作模式,有利于新的腦功能網(wǎng)絡(luò)的發(fā)現(xiàn); 2)由于獨(dú)立成分分析是多元統(tǒng)計(jì)方法,因此它能同時(shí)檢測多個(gè)成分,每個(gè)成分可能代表不同的腦活動(dòng)特征,而不必事先提出腦活動(dòng)的模型;3)確定可靠的成分?jǐn)?shù),在對數(shù)據(jù)分析過程中去除噪聲的影響;4)對成分排序。這種排序在一定程度上反映了不同成分之間的相對強(qiáng)弱關(guān)系,從而提供新的信息;5)獲得更加可靠的結(jié)果。RAICAR算法獲得的結(jié)果要遠(yuǎn)比一般的獨(dú)立成分分析方法穩(wěn)定。

“Faculty of 1000” 是一種在線“發(fā)表后同行評價(jià)”(post-publication peer review)系統(tǒng),該系統(tǒng)聘請*的生物或醫(yī)學(xué)專家閱讀發(fā)表的文章,請他們本著立足于論文本身的科學(xué)意義而非發(fā)表在何等雜志上的推薦原則,將該領(lǐng)域的2%的文章推薦到該系統(tǒng),并做出評論。被Faculty of 1000推薦和點(diǎn)評是對論文作者的一項(xiàng)很高的學(xué)術(shù)榮譽(yù)。
 

來源:生物通

 

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