【摘 要】
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与基因组学非常相似,脑连接组学迅速成为世界大多数国家脑计划的核心组成.除了这些脑计划雄心勃勃的目标,挖掘如此巨大的神经影像数据的一个最基本挑战是如何开发高效、稳健
【机 构】
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Key Laboratory of Behavioral Science, Institute of Psychology,Chinese Academy of Sciences; Magn
【基金项目】
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partially supported by the National Basic Research Program (973) of China (2015CB351702);the National Natural Science Foundation of China (81220108014, 81471740, 81201153, 81171409, and 81270023);th
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与基因组学非常相似,脑连接组学迅速成为世界大多数国家脑计划的核心组成.除了这些脑计划雄心勃勃的目标,挖掘如此巨大的神经影像数据的一个最基本挑战是如何开发高效、稳健、可靠和易用计算流水线.本文引入一个计算流水线——连接组计算系统(CCS)——来开展基于多模态功能磁共振成像技术的宏观尺度人脑连接组"探索科学".CCS具备3层等级结构:(1)数据清理和预处理,(2)个体连接组绘制和(3)连接组挖掘和知识发现.若干功能模块嵌入到此等级架构,用来实现质量控制、可靠性分析和连接组可视化等功能.基于一个公开的毕生发展样本(6~85岁),我们展示了CCS的具体应用:绘制七大脑功能网络皮层厚度和表面积的毕生发展变化轨线.CCS已经通过GITHUB(https://github.com/zuoxinian/CCS)和我们实验室网站(http://lfcd.psych.ac.cn/ccs.html)向公众免费公开,用于加快人脑连接组学领域的发现科学进程.
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