《Frontiers in Neuroinformatics》：Computational reconstruction of evolutionary selection in human brain networks
编辑推荐：
本综述提出了一种整合进化遗传学与功能神经影像的计算工作流，通过双聚类算法（GABi）挖掘大脑网络中受进化选择的基因集。该框架揭示了社会情感功能在人类演化过程中的多层级适应机制：在功能网络层面，语言与社会概念处理网络在早期人科（Branch 3）、古人类（Branch 6）及解剖学现代人（AMH）分支呈现显著适应性选择峰值；在细胞层面，兴奋性/抑制性神经元与非神经元细胞（如星形胶质细胞）共同参与进化重塑；在分子层面，5-羟色胺受体（HTR1A/HTR2A）与突触组织相关基因（如SYP、GRIN1）分别成为适应性与纯化选择的关键靶点。该工作流为精神疾病遗传基础研究与跨物种脑进化研究提供了可扩展的分析范式。
引言：多模态脑数据整合的新前沿
随着基因组与脑影像数据的积累，开发能够整合多模态数据的计算工作流成为神经科学研究的核心挑战。本研究优化了跨认知、细胞与分子层级的多基因进化特征映射流程，通过融合进化遗传数据集与功能磁共振成像（fMRI）数据库，实现对人类大脑进化轨迹的系统重建。
方法学创新：可定制化工作流设计
研究采用遗传算法双聚类（GABi）挖掘与fMRI网络表达相关的进化选择基因集。关键改进包括：① 扩展ω值数据处理标准，增加基因覆盖度；② 集成Neurosynth数据库实现用户自定义任务网络分析；③ 引入分支特异性ω秩阈值优化双聚类检测灵敏度。工作流包含六个可定制步骤：功能网络-基因表达相关性分析、双聚类挖掘、网络域聚类、双聚类筛选、细胞类型富集与基因本体（GO）注释分析。
社会情感功能的进化重构
通过分析45个社会情感相关fMRI网络，研究识别出六大功能域：情感调节、感觉情感、交互、社会概念、内省与情感处理。进化分析显示：适应性选择（高ω）在社会概念与交互域（如语言、心理理论网络）呈现爆发式演化，峰值出现在人科分支（约2800万年前）、古人类分支（约780万年前）及AMH阶段；而纯化选择（低ω）基因在各分支广泛分布，提示核心神经功能的保守性。例如，语言网络在分支6检测到显著双聚类，而心理理论相关选择在AMH阶段尤为突出。
细胞层级的进化热点图谱
单细胞表达数据分析揭示：适应性选择涉及谷氨酸能/GABA能神经元、星形胶质细胞等28种细胞类型，而纯化选择集中于端脑投射神经元等12类细胞。社会概念双聚类基因在皮层抑制性神经元中富集（Z>1.96），内省功能则与海马锥体细胞相关，反映不同细胞类型对特定功能的特化贡献。
分子机制的双路径演化
GO富集分析表明：高ω基因关联突触信号传导（HTR2A）、代谢过程（OXCT1）等广泛生物学过程；低ω基因聚焦于突触组织（SYP）、轴突导向等核心神经功能。值得注意的是，5-羟色胺受体基因HTR1A与HTR2A在多个分支被检测到适应性选择，而NMDA受体亚基GRIN1等突触相关基因则呈现跨分支的纯化选择，印证了“功能创新”与“核心保守”并行的进化模式。
讨论：计算神经考古学的未来方向
本研究建立的ω-FN双聚类工作流，为多尺度解析脑进化提供了可扩展框架。未来可整合古基因组数据重构祖先脑网络，或应用于精神疾病GWAS数据挖掘。通过平衡算法灵敏度与生物学可解释性，此类计算管道有望成为连接进化遗传学与临床神经科学的重要桥梁。
