| 适合的研究问题 | 检验脑网络指标的空间分布是否与受体密度、基因表达、代谢等图谱相关,并用保留空间自相关的零模型评估显著性。 |
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| 数据类型 | Python 包,附带数十种来自已发表研究的脑图谱(annotations),以及不同表面与体积空间之间的转换功能。 |
| 获取方式 | 按官方文档安装(部分功能需要 Connectome Workbench);用 neuromaps.datasets.fetch_annotation 下载图谱。 |
| 访问限制与许可 | 各图谱有各自的许可与引用要求,使用前须查看;代码许可以仓库说明为准。 |
| 相关工具与格式 | Python、Connectome Workbench、netneurotools、BrainSMASH |
| 引用要求 | Markello RD, et al. neuromaps: structural and functional interpretation of brain maps. Nat Methods 2022. DOI: 10.1038/s41592-022-01625-w;并引用所用图谱的原始文献。 |