Activation mapping in multi-center retrospective rat sensory-evoked functional MRI datasets using a unified pipeline
Notice bibliographique
Résumé
Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) in rodents is pivotal for understanding the mechanisms underlying Blood Oxygen Level-Dependent (BOLD) signals and phenotyping animal models of disorders, among other applications. Despite its growing use, comparing rodent fMRI results across different research sites remains challenging due to variations in experimental protocols. Here, we aggregated and analyzed 22 sensory-evoked rat fMRI datasets from 12 imaging centers, totaling scans from 220 rats, to get a snapshot of the current acquisitions in the field. This retrospective analysis highlights common practices and parameters to inform future cross-laboratory standardization efforts. We applied a standardized preprocessing pipeline and evaluated the impact of different hemodynamic response function models on group- and individual-level activity patterns. Our analysis revealed inter-dataset variability attributed to differences in experimental design, anesthesia protocols, and imaging parameters. We identified robust activation clusters in all (22/22) datasets. The comparison between stock human models implemented in software and rat-specific models showed significant variations in the resulting statistical maps. Our findings emphasize the necessity for standardized protocols and collaborative efforts to improve the reproducibility and reliability of rodent fMRI studies. We provide open access to all datasets and analysis code to foster transparency and further research in the field.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».