加利福尼亞州爾灣市 – 2021 年 11 月 15 日– 加州大學(xué)爾灣分校神經(jīng)回路映射中心 (CNCM) 的研究人員與唐納德布倫信息與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院 (ICS) 的教職員工合作，發(fā)布了新的統(tǒng)計(jì)分析指南在神經(jīng)科學(xué)研究中。
在今天出版的神經(jīng)元，在新的引物提供的混合效應(yīng)模型對(duì)需要這些模型時(shí)如何認(rèn)識(shí)和如何應(yīng)用它們?yōu)楦鼜?qiáng)大的統(tǒng)計(jì)推斷在神經(jīng)科學(xué)研究和明確的指示改進(jìn)統(tǒng)計(jì)分析的概述。使用本指南將導(dǎo)致神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域更嚴(yán)格的分析、可重復(fù)性和更豐富的結(jié)論。
“我們的 CNCM 團(tuán)隊(duì)聯(lián)系了統(tǒng)計(jì)學(xué)系，以更好地了解混合效應(yīng)模型，以幫助神經(jīng)科學(xué)研究人員改進(jìn)他們的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。通過(guò)我們多學(xué)科團(tuán)隊(duì)的努力，研究人員可以對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行更高的有效性和更高的可重復(fù)性進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，”解剖學(xué)和神經(jīng)生物學(xué)系教授兼校長(zhǎng)研究員、神經(jīng)中心主任徐翔曼博士說(shuō)。 UCI 醫(yī)學(xué)院的電路映射。
“這篇論文的動(dòng)機(jī)是我們對(duì)基礎(chǔ)神經(jīng)科學(xué)中一個(gè)常見(jiàn)的統(tǒng)計(jì)錯(cuò)誤的觀察：來(lái)自不同動(dòng)物的神經(jīng)元經(jīng)常被天真地匯集，假設(shè)這些神經(jīng)元是獨(dú)立的觀察結(jié)果，”該研究所統(tǒng)計(jì)系副教授趙霞博士說(shuō)。 UCI Donald Bren 信息與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院。“作為統(tǒng)計(jì)學(xué)家，我們總是使用與基礎(chǔ)研究設(shè)計(jì)最匹配的統(tǒng)計(jì)方法。將我們的方法應(yīng)用于神經(jīng)科學(xué)研究是對(duì)這一研究領(lǐng)域的重要貢獻(xiàn)。”
使用最廣泛的方法，例如 t 檢驗(yàn)，它是一種用于評(píng)估兩組均值之間差異的推理統(tǒng)計(jì)量，以及方差分析 (ANOVA)，它是統(tǒng)計(jì)模型及其相關(guān)估計(jì)程序的集合用于分析手段之間的差異，往往沒(méi)有考慮數(shù)據(jù)依賴性，因此可能會(huì)被濫用，導(dǎo)致可能導(dǎo)致不準(zhǔn)確的科學(xué)結(jié)論。該入門提供了有關(guān)如何正確使用混合效應(yīng)模型的具體數(shù)據(jù)示例。它還指向 CNCM 網(wǎng)站上的練習(xí)數(shù)據(jù)集。所有感興趣的用戶都可以通過(guò) UCI 神經(jīng)回路映射中心網(wǎng)站在線訪問(wèn)代碼和實(shí)踐數(shù)據(jù)集。
這項(xiàng)工作是由 UCI 醫(yī)學(xué)院與美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院的 BRAIN 計(jì)劃共同投資于神經(jīng)回路測(cè)繪中心而實(shí)現(xiàn)的。這是醫(yī)學(xué)教授的UCI學(xué)校之間的合作的結(jié)果香茗徐博士和托德·霍姆斯博士和教授ICS朝霞宇博士和米歇爾Guindani，博士，從統(tǒng)計(jì)部。在徐實(shí)驗(yàn)室工作的博士后學(xué)者Steve Grieco博士和研究生Lujia Chen對(duì)這項(xiàng)工作發(fā)揮了重要作用。
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