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功能网络通常指导我们对脑表型关联空间图的解释。然而,评估感兴趣网络中关联的丰富方法的方法在科学严谨和基本假设方面有所不同。虽然某些方法依赖于主观解释,但其他方法对成像数据的空间结构做出了不切实际的假设,从而导致虚假阳性率膨胀。我们试图通过从一种在基因组学研究中广泛用于测试一组基因和感兴趣表型之间的关联的方法中借用洞察力来解决这一差距。我们提出了网络富集显着性测试(NEST),这是一个灵活的框架,用于测试脑 - 表型关联对功能网络或大脑的其他子区域的特异性。我们将NEST应用于研究表型关联,并通过大规模神经发育研究的结构和功能性脑成像数据进行研究。

网络富集的显着性测试 -

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