计算能力是人脑重要的高级认知功能。近年来,很多研究表明高级认知功能不仅依赖局部脑区的功能或结构特性,还涉及到多个脑区之间的协调配合。然而,以往关于计算能力发展的bio-inspired propulsion研究主要聚焦在局部脑区的功能活动或结构特性,这种传统分析仅仅关注大脑功能和结构的一小部分。儿童计算能力的发展与大尺度脑功能连接和结构连接是一个什么关系,很大程度上仍不得而知。为此,本文基于63名正常发育学龄儿童间隔两年的纵向公共数据集,分别构建大脑功能网络和结构协变网络来探究学龄儿童计算能力发展的脑机制。在研究一中,63名儿童进行了间隔两年的计算能力测试和功能磁共振成像数据扫描。我们利用基于图论的脑网络分析方法探究了大尺度脑功能网络模式在计算任务下的发展性差异。结果发现:大脑默认网络(SN)和额顶网络(FPN)随年龄增长而渐分离,具体表现在默认网络和额顶网络的模块内连接显著增加,而默认网络和视觉网络(VN)的模块间连接显著减少。这种发育变化主要体现在年幼组儿童(第一个时间点平均年龄10岁),而在年长组儿童(第一个时间点平均年龄12岁)没有显著变化。此外,默认网络的模块间分离程度有效地促进年幼组计算成绩的提升,而额顶网络的模块间分离程度能够解释年长组儿童计算成绩在第二个时间点的个体差异。这些结果表明,儿童计算能力的发展可能得益于任务态大尺度脑功能的网络隔离或专门化程度。在研究二中,我们使用了63名儿童在10岁时的结构磁共振成像数据和两个时间点的计算能力行为数据,并利用感兴趣区构建结构协变网络,研究儿童早期灰质结构协变网络能否解释两年后儿童计算能力的增长速率。我们分别选取了岛叶、额中回、中央前回和角回作为突显网络(SN)、额顶网络、运动网络(MN)和默认网络的种子点,提取平均灰质体积构建结构协变网络。结果发现:时间点1的灰质结构协变网络能够解释两年后儿童计算能力增长速率,具体表现在时间点1突显网络与额顶网络相关脑区的灰质体积协变连接越强,两年后儿童计算能力增长越快;相反,时间点1的额顶与运动网络相关脑区、运动网络内部脑区以及默认网络与颞叶的灰质体积协变连接越强,两年后儿童计算能力增长越慢Ceralasertib试剂。此外,时间点1的行为绩效selleckchem如智力、工作记忆、基本反应速度等和大脑局部灰质体积均不能显著预测两年后儿童计算能力的增长。这些结果表明,儿童计算能力的发展可能取决于早期大脑结构协变网络的个体差异。综上所述,本论文结果发现儿童计算能力的发展与任务态脑功能网络属性以及结构协变网络属性均紧密相关,这可能为描绘儿童学业能力发展的脑机制提供新的见解。