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Multi-modal brain data exploration software for imaging transcriptomics: A comparative evaluation and future directions
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DOI：10.1162/IMAG.a.1104.png)
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摘要
En 中文
神经影像与转录组学数据的整合革新了我们对复杂脑现象的理解，并有望将分子层面的遗传标记与脑动力学和功能相联系。然而，所涉及的数据在生物尺度及采集模式上存在显著差异，给预处理和分析带来了重大挑战。在此背景下，多模态脑数据探索软件提供了一种低门槛、整体且无偏倚的假设生成方法，可作为文献检索的补充。本文评估了当前结合转录组学和神经影像数据的探索工具，基于物种覆盖范围、数据模态、数据整合方法、可视化能力和用户数据整合进行评价。我们通过讨论这些工具在示例研究问题中的适用性来强调其潜力，并识别尚未解决的流程和有前景的方法以支持影像转录组学分析。本综合综述旨在为研究人员选择适合其特定研究需求的软件提供信息，并指导更有效的多模态脑数据探索工具的开发。
Keyword:
imaging transcriptomics
data exploration
multi-modal brain data
data integration
neuroimaging
brain mapping
hypothesis generation
data-driven neuroscience
transcriptome
期刊
I
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0
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