之前的成像研究表明，当大脑处于静息状态时，不同的脑区共同形成网络，但这种功能连接背后的分子机制并不清楚。如今，斯坦福大学医学院领导的研究团队鉴定出一组共136个基因，其表达似乎协调了不同脑区的活动。这项成果发表在6月12日的《Science》上。

    研究人员综合了磁共振成像的数据、艾伦脑科学研究所的芯片数据，以及IMAGEN联盟的全基因组SNP数据，来探索这些网络的分子机制。

    这篇文章的资深作者，斯坦福大学的神经学副教授Michael Greicius表示：“许多人对静息状态下的网络活动持怀疑态度。我们希望深入挖掘，了解这些成像结果的分子基础，这表明大脑即使在休息时也保持了其精确的功能性网络结构。”

    根据15名健康人静息状态下的MRI数据，Greicius及其同事利用一种独立成分分析，计算了14个已知且重复的功能网络。他们将六名个体的芯片数据与那些网络相比对，但分析的重点放在4个研究透彻的非重叠网络：背侧的默认模式网络、突显网络、感觉运动网络和视觉空间网络。

    为了定义相关的基因表达网络，研究人员依赖各个组织样本之间表达谱的转录相似性。他们通过大脑组织样本定义了网络中的节点，研究了近17,000个基因的表达相似性。

     利用一种算法，研究人员发现功能上分组的区域中的基因表达相关性比预期要高。通过计算每个基因对四个网络的影响，他们鉴定出136个基因，这些基因似乎成为功能网络的基础。

     为了验证这个名单，研究人员还利用了IMAGEN数据库中259人的全基因组SNP和静息状态下的fMRI数据。在此基础上，他们还得出结论，共有基因的多态性与功能网络的强度相关。

     Greicius及其同事指出，这136个基因大多集中在与运输相关的基因，特别是钠离子通道，它们与九种神经精神疾病相关联，包括阿尔茨海默病和精神分裂症。他们进一步利用IMAGEN的数据集验证了这些关联。

    之前在Greicius实验室做博士后的Jonas Richiardi表示：“我们的工作对一些神经精神疾病有着潜在的影响。”他是这篇文章的共同第一作者，目前在日内瓦大学工作。研究人员指出，阿尔茨海默病通过默认模式网络从一个脑区扩散到另一个，而关注这个网络中的基因可能会有助于这种疾病的研究。

    原文标题：Correlated gene expression supports synchronous activity in brainnetworks

    原文摘要：During rest, brain activity is synchronized between different regions widely distributed throughout the brain, forming functional networks. However, the molecular mechanisms supporting functional connectivity remainundefined. We show that functional brain networks defined with resting-state functional magnetic resonance imaging can be recapitulated by using measures of correlated gene expression in a post mortem brain tissue data set. The set of 136 genes we identify is significantly enriched for ion channels. Polymorphisms in this set of genes significantly affect resting-state functional connectivity in a large sample of healthy adolescents.expression levels of these genes are also significantly associated with axonal connectivity in the mouse. The results provide convergent, multimodal evidence that resting-state functional networks correlate with the orchestrated activity of dozens of genes linked to ion channel activity and synaptic function.