《系统科学前沿》（第二期）第五课：复杂网络视角下的脑结构与功能

导语

集智学园联合北师大系统科学学院开设，以方福康先生系统科学文集为思想基石，汇聚北师大系统科学领域十位教授，系统整合统计物理、生命系统中的智能行为、社会复杂系统建模、人工智能与复杂网络等多个交叉方向，构建一条从微观机制到宏观结构、从理论分析到实际应用的知识脉络。

本周五晚19：30，在此次系列课的第五课中,北京师范大学系统科学学院廖旭红将从“连接组”的视角带领大家切入大脑复杂系统，介绍如何利用无创神经影像技术绘制大脑地图，并展示脑网络拓扑结构的重要特征及其在脑认知、脑发育以及脑疾病中的应用，最后介绍脑连接组学研究的前沿与挑战。

课程简介

脑是一个典型的复杂系统，从微观神经元到宏观脑区，各神经单元之间存在复杂的相互联系。复杂脑网络研究将脑建模为网络系统，旨在描绘和解析神经单元间的连接模式，为理解脑的结构与功能架构提供新的视角和研究框架。过去二十余年来，非侵入性神经影像技术与复杂网络方法的结合，使得研究者能够在宏观层面绘制人脑结构与功能连接模式（即“连接组”），并揭示人脑网络的重要拓扑特征，如小世界、模块化和层级组织。这些网络特性使大脑能够在低成本、低能耗条件下实现信息的高效分离与整合，被认为是自然选择下成本-效率平衡的产物。脑网络的组织原则随个体认知行为动态调整，在发育过程发展变化，并且在神经精神疾病中表现出异常特征，为揭示认知、发育以及脑疾病的神经基础提供重要线索。

本次课程将在此背景下介绍脑连接组学的研究基础与科学意义，讲解基于神经影像的人脑结构网络与功能网络的构建与分析方法，以及脑网络核心组织原则。此外，通过经典与前沿文献导读，课程将展示复杂脑网络在认知、发育及疾病等领域的实际应用。

主讲人

廖旭红，北京师范大学系统科学学院副教授、博士生导师，北京师范大学仲英青年学者，长期从事神经影像脑网络计算建模以及儿童脑发育研究。研究兴趣包括复杂网络上的斑图动力学、复杂脑网络计算建模、脑结构与功能关系，以及脑网络的个体差异与脑发育应用。担任中国自动化学会生物控制论与生物医学工程专委会委员，主持国家自然科学基金项目2项，并参与多项国家自然科学基金项目。在神经影像和复杂系统等领域的国际主流学术期刊发表SCI论文50余篇，其中包括以第一作者或通讯作者（含共同）发表于Biological Psychiatry, PLoS Biology, Neuroscience and Biobehavioral Reviews, NeuroImage, Cerebral Cortex,等期刊的17篇论文，论文Google总引用4500余次。担任Nature Communications, Communications Biology, NeuroImage, Human Brain Mapping等10余个国际主流学术期刊审稿人。

课程目标

1. 介绍“连接组”视角对于理解人脑系统中复杂性的意义

2. 讲解人脑网络的构建的基本方法及脑网络的核心组织原则

3. 讲解脑网络在脑认知、脑发育以及脑疾病的应用

4. 介绍脑连接组学的前沿问题与挑战

提纲

第一部分：引入--当大脑遇见网络科学

核心议题1：为什么我们需要“连接组”这个新视角

第二部分：绘制大脑地图—如何“看见”人脑连接

核心议题2：如何基于无创神经影像技术构建人脑网络

第三部分：脑网络的核心组织原则

核心议题3：脑网络具有哪些重要的拓扑特征，及其潜在的功能意义

第四部分：脑网络的个体差异

核心议题4：脑网络的个体差异模式，以及脑网络在认知和发育中的应用

核心议题5：神经精神疾病中的脑网络异常机制研究

第五部分：脑连接组学的前沿与挑战

核心议题6：从单模到多模，从静态到动态，从维象到机制

第六部分：问答环节(Q&A)

课程安排

上课时间：11月14日晚19：30 -21：30，授课1.5小时，答疑0.5小时。

课程形式：腾讯会议直播，集智学园网站录播。

课程周期：2025年11月14日第五课，每周五晚19：30-21：30点，授课1.5小时，答疑0.5小时。

课程适用

本次课程适合：

• 大脑复杂性、网络神经科学等领域的研究者。

• 对复杂系统、网络科学以及脑科学感兴趣的大学生及公众。

推荐内容

1. Xi Chen, Haoda Ren, Zhonghua Tang, et al. Leading basic modes of spontaneous activity drive individual functional connectivity organization in the resting human brain. Communications Biology, 2023, 6(1): 892

2. Xuhong Liao, Athanasios V. Vasilakos , Yong He. Small-world human brain networks: Perspectives and challenges. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 2017, 77: 286-300

3. Daniel S. Margulies, Satrajit S. Ghosh, Alexandros Goulas , et al. Situating the default-mode network along a principal gradient of macroscale cortical organization. PNAS, 2016, 113(44)：12574-12579

4. Giovanni Pezzulo, Marco Zorzi and Maurizio Corbetta. The secret life of predictive brains: What’s spontaneous activity for? Trends in Cognitive Sciences, 2021, 25(9): 730-743

5. Laura E. Suárez. Linking structure and function in macroscale brain networks. Trends in Cognitive Sciences, 2020, 24(4): 302-315

6. Yapei Xie, Zhilei Xu, Mingrui Xia, et al. Alterations in connectome dynamics in autism spectrum disorder: a harmonized mega- and meta-analysis study using the Autism Brain Imaging Data Exchange dataset. Biological Psychiatry, 2021, 91(11):945-955

付费流程

课程页面填写学员登记表，微信扫码入群；

课程可开发票。

关于主办方

北京师范大学-系统科学学科团队

北京师范大学是中国系统科学学科的重要发源地之一，自20世纪70年代末即开始布局相关研究和教育体系。学院已建立起从本科到博士后完整的人才培养体系，并在复杂系统研究领域形成深厚积淀。依照北京师范大学“一体两翼”办学格局，北京师范大学系统科学学科研究生培养分别在北京校区和珠海校区进行。北京校区培养单位为系统科学学院、珠海校区培养单位是文理学院系统科学系（含复杂系统国际科学中心）

【北京校区】

北京校区系统科学研究团队聚焦复杂系统的结构、演化和控制等方面。研究内容涵盖从自然到社会的多个层面，尤其在复杂系统的涌现行为与控制优化、社会经济系统建模、生命与脑认知系统的自组织行为、多主体系统与智能算法、以及复杂系统的信息建模等方面形成了特色鲜明、国际接轨的研究方向，并在复杂网络、脑科学、经济系统建模等研究领域取得了一系列有影响力的成果，多篇论文被国际权威期刊选为封面或亮点评述，并受到国内外学术界和主流媒体广泛关注。

【珠海校区】

珠海校区系统科学团队由国际系统与控制科学院院士狄增如教授领衔。除院士工作站外，校区还建有广东省高校系统涌现与自然智能重点实验室，具备先进的实验条件、完善的计算机系统支持与优越的科研实践平台。团队汇聚十余名优秀的中青年教师，拥有坚实的数学与物理学基础，长期在系统科学基础理论、生物与脑科学、社会经济系统等交叉领域开展创新性研究。依托雄厚的人才力量与科研条件，团队在研究生高质量培养方面积累了丰富经验，取得了一系列具有原创性的研究成果，并在高水平学术期刊上发表多篇论文，产生了广泛的国内外学术影响。

珠海校区独立招收本科、硕士、博士学生，颁发学位证书同北京校区一样。同时，珠海校区也提供博后与青年PI职位。

集智学园：

集智学园作为集智科学研究中心孕育的商业公司，力图传播复杂科学、人工智能等前沿知识和新兴技术，促进、推动复杂科学领域的知识探索与生态构建。合作伙伴包括腾讯、华为、北京师范大学、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年被评定为“中关村高新技术企业”和“国家高新技术企业”。

口号：学复杂科学，到集智学园

使命：梳理复杂知识体系，普及科学理论方法。

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