损失规避支配假说的提出与验证

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31871137
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    62.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C0907.认知心理学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Decision making under uncertainty is a fundamental human behavior. The underlying neurocognitive mechanisms of decision making have been recognized as an important question in scientific research, and the corresponding findings has been applied to the fields of politics, economics and individual mental health. By employing the functional magnetic resonance imaging (fMRI) together with the recently developed stereo-electroencephalography (SEEG) and computational modeling, the overall goal of our proposed project is to identify the core brain circuits and oscillations underlying the avoidance motivation in decision making, especially two key neural circuits: the “amygdala - orbital prefrontal cortex (OFC) ”circuit and the “ventral striatum - OFC ”circuit, and to establish a loss-aversion dominance hypothesis of decision making under uncertainty. We expect that the findings of the proposed projects will provide scientific evidence to enhance individual ability to cope with decisions under uncertainty, as well as the intervention and treatment of decision-making deficits in mental disorders. The proposed research is expected to have at least one landmark achievements with international reputation, and more than four top level publications in high-profile journals. The principal investigator and the team members have published 88 journal articles (SCI) in recent 5 years, including high-profile journals like Brain, The Journal of Neuroscience, NeuroImage and Human Brain Mapping. The collaboration platform equipped with large-scale neuroscienctific equipment will also guarantee the success of this project.
不确定性条件下的决策是人类的基本行为之一,其认知与神经机制的研究已成为当前多学科交叉的重大前沿科学问题,涉及到政治、经济、生活与个体心理健康等领域。本项目将通过整合最新的脑功能成像、立体定位脑电图、计算建模等技术,在全脑功能连接、神经回路振荡、直至行为等多个层面上,揭示不确定性决策中以损失规避为主导的规避动机与行为的认知机制与神经基础,重点考查“伏隔核—腹内侧前额叶”与“杏仁核—腹内侧前额叶”等关键神经环路上的响应与通信机制,进而建立损失规避主导下的不确定性决策模型,提出损失规避支配假设。从而为提高个体风险决策能力以及干预和治疗决策相关临床障碍提供重要的科学依据。本项目拟完成1项有国际显示度的标志性成果,发表4篇以上有国际影响力的高水平论文。项目申请人团队在近5年发表SCI论文88篇,项目依托单位与合作单位已装备必要的仪器设备并搭建完善的科研平台,为项目开展与实施提供有力保证。

结项摘要

不确定性条件下的决策是人类的基本行为之一,其认知与神经机制的研究已成为当前多学科交叉的重大前沿科学问题,涉及到政治、经济、生活与个体心理健康等领域。本项目通过整合脑电、脑功能成像、计算建模等技术,在全脑功能连接、神经振荡、直至行为等多个层面上,探讨了不确定性决策中以损失规避为主导的规避动机与行为的认知机制与神经基础。本项目发现损失规避在个体的风险决策和社会决策的决策偏好中占主导作用,主要与杏仁核-前额叶通路、突显网络-颞顶联合区等脑网络连接有关,并且建立了基于脑网络连接的个体社会行为决策预测模型,为提高个体风险决策能力以及干预和治疗决策相关临床障碍提供了重要的科学依据。通过本项目的实施,项目团队发表SCI/SSCI论文28篇,JCR 1区论文20篇、影响因子10分以上4篇,申请国家发明专利1项,授权国家发明专利2项,获软件著作权3项,省部级自然科学二等奖1项,获批国家级项目1项,联合培养博士生2名、硕士生8名,组织国际学术研讨会1次,参加6次以上国内外大型学术会议并作报告,引起了国内外同行的广泛关注,具有一定的国际影响力。

项目成果

期刊论文数量(30)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(3)
Connectome-based individualized prediction of loneliness
基于连接组的孤独感个性化预测
  • DOI:
    10.1093/scan/nsz020
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Social Cognitive and Affective Neuroscience
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Chunliang Feng;Li Wang;Ting Li;Pengfei Xu
  • 通讯作者:
    Pengfei Xu
Prefrontal control of social influence in risk decision making
风险决策中社会影响的前额控制
  • DOI:
    10.1016/j.neuroimage.2022.119265
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    NeuroImage
  • 影响因子:
    5.7
  • 作者:
    Yongling Lin;Ruolei Gu;Jiali Zhou;Yiman Li;Pengfei Xu;Yue-jia Luo
  • 通讯作者:
    Yue-jia Luo
Repeated exposure makes attractive faces more attractive: Neural responses in facial attractiveness judgement
重复曝光使有吸引力的面孔更具吸引力:面部吸引力判断中的神经反应
  • DOI:
    10.1016/j.neuropsychologia.2020.107365
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Neuropsychologia
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Han Shangfeng;Liu Shen;Gan Yetong;Xu Qiang;Xu Pengfei;Luo Yuejia;Zhang Lin
  • 通讯作者:
    Zhang Lin
Using Functional Near-Infrared Spectroscopy to Assess Brain Activation Evoked by Guilt and Shame
使用功能性近红外光谱来评估内疚和羞耻引起的大脑激活
  • DOI:
    10.3389/fnhum.2020.00197
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    FRONTIERS IN HUMAN NEUROSCIENCE
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Duan Lian;Feng Qiudi;Xu Pengfei
  • 通讯作者:
    Xu Pengfei
Individualized prediction of consummatory anhedonia from functional connectome in major depressive disorder
从重度抑郁症的功能连接组个体化预测完全性快感缺失
  • DOI:
    10.1002/da.23292
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Depression and Anxiety
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Fengqiong Yu;Huihua Fang;Junfeng Zhang;Zhihao Wang;Hui Ai;Veronica P. Y. Kwok;Ya Fang;Yaru Guo;Xin Wang;Chunyan Zhu;Yuejia Luo;Pengfei Xu;Kai Wang
  • 通讯作者:
    Kai Wang

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其他文献

雨天交流输电线路电晕放电判据
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    智慧电力
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘健犇;张波;徐鹏飞
  • 通讯作者:
    徐鹏飞
鄱阳湖-乐安河湿地水土环境中重金属污染的时空分布特征
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    环境科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐鹏飞;陈朴青;熊建秋;周雪玲
  • 通讯作者:
    周雪玲
乐安河-鄱阳湖湿地优势水生植物对重金属污染物的富集作用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    江西师范大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    简敏菲;陈朴青;徐鹏飞;李玲玉
  • 通讯作者:
    李玲玉
面向不均衡数据的融合谱聚类的自适应过采样法
  • DOI:
    10.11992/tis.201909062
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    智能系统学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘金平;周嘉铭;贺俊宾;唐朝晖;徐鹏飞;张国勇
  • 通讯作者:
    张国勇
乐安河-鄱阳湖湿地优势水生植物对重金属污染物的富集作用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    江西师范大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    简敏菲;陈朴青;徐鹏飞;李玲玉
  • 通讯作者:
    李玲玉

其他文献

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徐鹏飞的其他基金

焦虑个体回避行为的认知计算神经机制
  • 批准号:
    32371104
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    50 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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