來自中科院心理研究所認知與發(fā)展心理學研究室的研究人員獲得了對非字母語系文字加工個體發(fā)展規(guī)律的*個電生理研究報告。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入選F1000的成果。

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領(lǐng)導這一研究的是心理研究所認知與發(fā)展心理學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，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。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年級小學生閱讀漢字時的腦電誘發(fā)反應，發(fā)現(xiàn)漢字誘發(fā)的一個成分（N170）顯著強于線條圖，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)。卡內(nèi)基梅隆大學Marlene Behrmann教授將此文推薦至Faculty of 1000，認為該論文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體發(fā)展規(guī)律的*個電生理研究報告。

除此之外，在翁旭初研究組的另一個研究方向，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。

這一方法利用獨立成分分析在不對腦活動方式作出假設的情況下，將數(shù)據(jù)分解為多個成分，每個成分代表不同的腦活動網(wǎng)絡。這樣的分解被執(zhí)行多次，每個成分在多次分解中的可復制性將被計算。而根據(jù)可復制性，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：1）無需假設腦的工作模式，有利于新的腦功能網(wǎng)絡的發(fā)現(xiàn)； 2）由于獨立成分分析是多元統(tǒng)計方法，因此它能同時檢測多個成分，每個成分可能代表不同的腦活動特征，而不必事先提出腦活動的模型；3）確定可靠的成分數(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)果要遠比一般的獨立成分分析方法穩(wěn)定。

“Faculty of 1000” 是一種在線“發(fā)表后同行評價”（post-publication peer review）系統(tǒng)，該系統(tǒng)聘請*的生物或醫(yī)學專家閱讀發(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推薦和點評是對論文作者的一項很高的學術(shù)榮譽。
 

來源：生物通