Interindividual Similarity of the Spatial Organization of the EEG: an Ontogenetic Study

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

In this study took part 39 adult subjects, 28 children 12 years old, 21 children 8–9 years old, 26 children 5–6 years old and 19 newborns. In each age group, the coefficient of interindividual similarity (CIS) of the spatial organisation of the electroencephalogram (EEG) was calculated using Pearson's crosscorrelation algorithm. Results reveal high level of interindividual similarity of spatial structure of EEG distant connections. Both in adults and children CIS exceeded 0.80. In women, compared with men, a significantly higher level of interindividual similarity of the spatial organization of the EEG was revealed for all studied combinations of EEG connections. The obtained data shows that relative stability in ontogenesis of the spatial structure of dynamic activity of the cortex is apparently provided mainly through determined by a genotype distant intra- and interhemispheric interconnections that forming certain morfofunctional “skeleton” of neocortex. The functionally specific interactions realizable across more plastic “local chains” of near intercortical interrelations are carried out on basis of the dynamic activity of the brain hemispheres that ordered by means of such “global” interactions. Such system organization of intercortical interactions can provide both safety of individual properties of personality and the ability of the brain to effectively adapt to various influences of environment at phenotype formation in ontogenesis.

Full Text

Restricted Access

About the authors

Е. А. Panasevich

Sechenov Institute of Evolutionary Physiology and Biochemistry, RAS

Author for correspondence.
Email: panek1@yandex.ru
Russian Federation, St. Petersburg

M. N. Tsitseroshin

Sechenov Institute of Evolutionary Physiology and Biochemistry, RAS

Email: panek1@yandex.ru
Russian Federation, St. Petersburg

References

  1. Braitenberg V. Cortical architectonics: general and areal // Architectonics of the cerebral cortex. Brazier M.A.B., Petsche H. Raven Press. New York, 1978. P. 443.
  2. Nunez P.L. Generation of human EEG by a combination of long and short range neocortical interactions // Brain Topographic. 1989. V. 1. № 3. P. 199.
  3. Nunez P.L. Neocortical dynamics and human EEG rhythms. New York, Oxford: Oxford. Univ. Press, 1995. 708 p.
  4. Thatcher R.W. Maturation of the human frontal lobes: physiological evidence for staging // Dev. Neurophysiol. 1991. V. 7. № 3. P. 397.
  5. Thatcher R.W. Cyclic cortical reorganization during early childhood // Brain Cogn. 1992. V. 20. № 1. P. 24.
  6. Thatcher R.W. Are rhythms of human cerebral development “travelling waves”? // Behav. Brain Sci. 1992b. V. 14. № 4. P. 575.
  7. Thatcher R.W., Biver C., McAlaster R., Salazar A. Biophysical linkage beetween MRI and EEG coherence in closed head injury // Neuroimage. 1998. V. 8. № 4. P. 307.
  8. Shepoval’nikov A.N., Tsitseroshin M.N., Pogosian A.A. [Principles of integration of bioelectric activity of spatially distributed areas of the neocortex into a whole dynamic system] // Fiziologiia Cheloveka. 1995. V. 21. № 5. P. 36.
  9. Shepoval’nikov A.N., Tsitseroshin M.N. [Evolutionary aspects of development of the integrative activity in the human brain] // Ross. Fiziol. Zh. Im. I.M. Sechenova. 1999. V. 85. № 9–10. P. 1187.
  10. Tsitseroshin M.N., Shepovalnikov A.N. [The formation of integrative brain function] / Ed. Bekhtereva N.P. St. Petersburg: Nauka, 2009. 249 p.
  11. Ivonin A.A., Tsitseroshin M.N., Pogosyan A.A., Shuvaev V.T. Genetic detrermination of neurophysiological mechanisms of cortical-subcortical integration of bioelectrical brain activity // Neurosci. Behav. Physiol. 2004. V. 34. № 4. P. 369.
  12. Tsitseroshin M.N., Ivonin A.A., Pogosian A.A. et al. The role of the genotype in the development of neurophysiological mechanisms involved in the space integration of the neocortex bioelectric activity // Human Physiology. 2003. V. 29. № 4. P. 393.
  13. Van Baal G.C., de Geus E.J., Boomsma D.I. Genetic influences on EEG coherence in 5-year-old twins // Behav. Genet. 1998. V. 28. № 1. Р. 9.
  14. Galton F. On men of science, their nature and their nurture // Proc. Royal Inst. 1874. V. 7. P. 227.
  15. Galton F. The history of twins, as a criterion of the relative powers of nature and nurture // Fraser’s Magazine. 1875. V. 12. P. 566.
  16. Galton F. Arithmetic notation of kinship (Letter) // Nature. 1883. V. 28. P. 435.
  17. Maryutina T.M. [Species and individual in human development]. Moscow, 2007. (Electronic resource: Ethology.ru).
  18. Ravich-Shcherbo I.V., Maryutina T.M., Grigorenko E.L. [Psychogenetics]. M.: Aspect-Press, 1999. 447 p.
  19. Vogel F., Motulski A. [Human genetics]. M.: Mir, 1990. V. 3. P. 111.
  20. Plomin R. Development, genetics, and psychology. Hillsdale, N.J.: L. Erlbaum Associates, 1986. 372 p.
  21. Plomin R., Daniels D. Why are children in the same family so different from one another? // Int. J. Epidemiol. 2011. V. 40. № 3. P. 563.
  22. Panasevich E.A. [Sexual features of the spatiotemporal organization of the interaction of brain biopotentials in adults and children. Cand. of biol. sci. diss. St. Petersburg, 2009. 202 p.
  23. Hackman D.A., Farah M.J. Socioeconomic status and the developing brain // Trends Cogn. Sci. 2009. V. 13. № 2. P. 65.
  24. Zavala C., Beam C.R., Finch B.K. et al. Attained SES as a moderator of adult cognitive performance: Testing gene–environment interaction in various cognitive domains // Dev. Psychol. 2018. V. 54. № 12. P. 2356.
  25. Zakharov I.M., Maljich S.B. [Studies of the structural characteristics of the brain in psychogenetics] // Ross. Fiziol. Zh. Im. I.M. Sechenova. 2020. V. 17. № 2. P. 17.
  26. Hulshoff Pol H.E., Schnack H.G., Posthuma D. et al. Genetic contributions to human brain morphology and intelligence // J. Neurosci. 2006. V. 26. № 40. P. 10235.
  27. Joshi A.A., Leporé N., Joshi S.H. et al. The contribution of genes to cortical thickness and volume // NeuroReport. 2011. V. 22. № 3. P. 101.
  28. Lenroot R.K., Schmitt J.E., Ordaz S.J. et al. Differences in genetic and environmental influences on the human cerebral cortex associated with development during childhood and adolescence // Hum. Brain Mapp. 2009. V. 30. № 1. P. 163.
  29. Rimol L.M., Agartz I., Djurovic S. et al. Sex-dependent association of common variants of microcephaly genes with brain structure // Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2010. V. 107. № 1. P. 384.
  30. Yoon U., Fahim C., Perusse D., Evans A.C. Lateralized genetic and environmental influences on human brain morphology of 8-year-old twins // NeuroImage. 2010. V. 53. № 3. P. 1117.
  31. Cannon T.D., Thompson P.M., van Erp T.G.M. et al. Mapping heritability and molecular genetic associations with cortical features using probabilistic brain atlases: Methods and applications to schizophrenia // Neuroinformatics. 2006. V. 4. № 1. P. 5.
  32. Thompson P.M., Cannon T.D., Narr K.L. et al. Genetic influences on brain structure // Nat. Neurosci. 2001. V. 4. № 12. P. 1253.
  33. Peper J.S., Zwiers M.P., Boomsma D.I. et al. Human brain volume: What is in the genes? // Handbook of Behavior Genetics. New York: Springer, 2009. P. 137.
  34. Shena K.-K., Rosea S., Frippa J. et al. Investigating brain connectivity heritability in a twin study using diffusion imaging data // Neuroimage. 2014. V. 100. P. 628.
  35. Anokhin P.K. [Systemogenesis as a general regularity of the evolutionary process] // Bul. Exp. Biol. Med. 1948. V. 26. Pt. 2. P. 81.
  36. Anokhin A.P. [Analysis of the variability of some indicators of bioelectric activity of the human brain / Systemogenesis and problems of brain genetics]. Moscow: Nauka, 1983. P. 181.
  37. Anokhin P.K. [Essays on the physiology of functional systems]. Moscow: Medicine. 1975. 448 p.
  38. [Two sexes. Wherefore and why? The evolutionary theory of sex] / Ed. Geodakian S.V. Moscow, 2012. 250 p.
  39. Rowe L., Houle D. The lek paradox, condition dependence and genetic variance in sexually selected traits // Proc. R. Soc. Lond. Ser. B: Biol. Sci. 1996. V. 263. № 1375. P. 1415.
  40. Lehre A.C., Laake P., Sexton J.A. Differences in birth weight by sex using adjusted quantile distance functions // Stat. Med. 2013. V. 32. № 17. P. 2962.
  41. Lehre A.C., Lehre K.P., Laake P., Danbolt N.C. Greater intrasex phenotype variability in males than in females is a fundamental aspect of the gender differences in humans // Dev. Psychobiol. 2009. V. 51. № 2. P. 198.
  42. Hart R. Children’s experience of Place: A Developmental Study. New York: Irvington Publishers, 1978. 518 р.
  43. Hedges L.V., Nowell A. Sex differences in mental test scores, variability, and numbers of high-scoring individuals // Science. 1995. V. 269. № 5220. P. 41.
  44. Deary I.J., Thorpe G., Wilson V. et al. Population sex differences in IQ at the age 11: The Scottish mental survey 1932 // Intelligence. 2003. V. 31. № 6. P. 533.
  45. Deary I.J., Irwing P., Der G., Bates T.C. Brother–sister differences in the g factor in intelligence: Analysis of full, opposite-sex siblings from the NLSY1979 // Intelligence. 2007. V. 35. № 5. P. 451.
  46. Malykh S.B., Egorova M.S., Meshkova T.A. [Psychogenetics]. St. Petersburg: Piter, 2008. 336 p.
  47. Iacono W.G. Genome-wide scans of genetic variants for psychophysiological endophenotypes: Introduction to this special issue of Psychophysiology // Psychophysiology. 2014. V. 51. № 12. P. 1201.
  48. Ingalhalikar M., Smith A., Parker D. et al. Sex differences in the structural connectome of the human brain // Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2013. V. 111. № 2. P. 823.
  49. Shepoval’nikov A.N., Tsitseroshin M.N., Levinchenko N.V. [The “age-related minimization” of areas of the brain participating in the systems support of mental functions: the arguments pro and con] // Fiziologiia Cheloveka. 1991. V. 17. № 5. P. 28.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Interindividual similarity of the spatial organization of EEG in men and women (gender differences). A – average values ​​of the interindividual similarity coefficients of 11 isolated spatial structures of distant EEG relationships in the group of men (gray bars) and in the group of women (white bars) in the main combinations of EEG relationships. Vertically – average values ​​of interindividual correlation estimates R, analyzed in a group of 15 men by 105 intrapair correlations, and in a group of 23 women – by 253 correlations; horizontally – designations of combinations of EEG relationships. Confidence intervals were estimated using Student’s t-test using Fisher’s z-transformation, at p = 0.05. B – schemes of 11 isolated combinations of interregional EEG relationships (designations in the text of the methodology). B – gender differences in the degree of interindividual similarity of 11 spatial structures of distant EEG relationships assessed in groups of men (n = 15) and women (n = 23); vertical – average values ​​of interindividual correlation R.

Download (653KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Average values ​​of interindividual similarity coefficients of spatial structures of distant EEG relationships in groups of boys (gray bars) and in groups of girls (white bars) of different ages, assessed in 11 selected combinations of EEG relationships. Confidence intervals were estimated using Student's t-test using Fisher's z-transformation, at p = 0.05. For structure designations, see Fig. 1.

Download (661KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Age dynamics of the coefficients of interindividual similarity of spatial structures of distant EEG relationships in groups of males (black line) and females (gray line) of different ages, assessed in 11 selected combinations of EEG relationships. For designations, see Fig. 1.

Download (1MB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Average values ​​of interindividual similarity coefficients of spatial structures of distant EEG relationships in groups of males (gray bars) and females (white bars) in three main (“Lp+Pp”, “Dl” and “Bl”) and six additional combinations of EEG relationships (“Lp”, “Pp”, “Dl_L”, “Dl_P”, “Bl_L”, “Bl_P”). For designations, see the Methodology section.

Download (761KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Age dynamics of the coefficients of interindividual similarity of spatial structures of distant EEG relationships in groups of males (black line) and females (gray line) of different ages, assessed in each hemisphere separately in three main (“Lp+Pp”, “Dl” and “Bl”) and six additional combinations of EEG relationships (“Lp”, “Pp”, “Dl_L”, “Dl_P”, “Bl_L”, “Bl_P”). A – data for males, B – data for females.

Download (538KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».