| 适合的研究问题 | 把多中心脑形态学结果放到连接组背景下解释，例如检验疾病相关萎缩是否沿结构或功能连接分布、是否集中在枢纽区。 |
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| 数据类型 | 内置 ENIGMA 联盟多种疾病的汇总统计、HCP 健康成人组平均功能与结构连接矩阵（多种分区），以及基因表达等脑图谱数据。 |
| 获取方式 | Python 与 MATLAB 版本；Python 版按文档从 GitHub 克隆后用 pip 安装；load_fc()、load_sc() 读取连接矩阵。 |
| 访问限制与许可 | 代码为 BSD-3-Clause 许可；所含 HCP 等数据另受原数据条款约束。 |
| 相关工具与格式 | Python、MATLAB、BCT、表面可视化（Desikan-Killiany、Glasser、Schaefer 分区） |
| 引用要求 | Larivière S, et al. The ENIGMA Toolbox: multiscale neural contextualization of multisite neuroimaging datasets. Nat Methods 2021. DOI: 10.1038/s41592-021-01186-4。 |