Statistical properties of functional connectivity MRI enrichment analysis in school-age autism research
Notice bibliographique
Résumé
Mass univariate testing on functional connectivity MRI (fcMRI) data is limited by difficulties achieving experiment-wide significance. Recent work addressing this problem has used enrichment analysis, which aggregates univariate screening statistics for a set of variables into a single enrichment statistic. There have been promising results using this method to explore fcMRI-behavior associations. However, there has not yet been a rigorous examination of the statistical properties of enrichment analysis when applied to fcMRI data. Establishing power for fcMRI enrichment analysis will be important for future neuropsychiatric and cognitive neuroscience study designs that plan to include this method. Here, we use realistic simulation methods, which mimic the covariance structure of fcMRI data, to examine the false positive rate and statistical power of one technique for enrichment analysis, over-representation analysis. We find it can attain high power even for moderate effects and sample sizes, and it strongly outperforms univariate analysis. The false positive rate associated with permutation testing is robust. • fcMRI enrichment analysis is a method for conducting brain-wide association studies. • Addresses problems with significance and power present in mass univariate analysis. • Can be well-powered for small effects ( R 2 < 0.01 ) and low sample sizes ( N = 50 ).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».