《自然》博客介紹國際神經影像“信度與可重復性聯盟（CoRR）”

　　日前，中國科學院行為科學重點實驗室左西年研究員，應邀在著名國際出版組織《自然》網站撰寫了題為“可重復和標準化人類磁共振成像連接組學測試平臺”的博文，回顧與總結了國際神經影像“重測信度與可重復性聯盟（Consortium for Reliability and Reproducibility，CoRR）”自發表以來在人腦連接組學領域帶來的影響并對未來發展方向進行了展望。 

　　為解決人腦連接組學研究領域“缺乏重測大影像數據”的國際難題，面向整個生命科學領域凸顯的“重測信度和可重復性驗證”這一重要科學問題，2014年底，中國科學院心理研究所聯合國際上36個神經影像實驗室，創立了國際“信度與可重復性聯盟”(Consortium for Reliability and Reproducibility: CoRR)，公開超過1萬個活體重測神經影像數據，用以促進對人腦連接組學可重復性的多學科交叉系統研究，推動人腦連接組學標準化進程。自2014年12月9日發表以來，CoRR數據聯盟文章引起科學界尤其是人腦連接組學領域廣泛關注，文章瀏覽量已超過12000次。據Nature統計數據顯示：在同時期發表于全世界各種學術期刊的19萬余篇論文中，CoRR數據文章排名位居2534位（前2%）。 

　　谷歌學術引用顯示：信度與可重復性聯盟數據文章已經被引用43次（截至2016年8月底），除去聯盟后續發表文章的自引用，文章影響主要體現在如下三個方面。首先，增加了人腦連接組學和神經影像領域對于共享和公開數據重要性的認識[1-3]；其次，推進了基礎研究和臨床應用研究對于重測信度重要性的認識，意識到：在基于人腦連接組學將人腦與基因組、心理行為以及生理病理改變等進行關聯研究時，人腦連接組的重測信度是最基本的必要條件[4-6]；最后，CoRR已經逐步成為人腦連接組學領域新方法學研發的可重復性驗證數據[7-10]，這其中最為典型的例子為杭州師范大學翁旭初教授團隊共享的多模態重測數據。 

　　為進一步促進人腦連接組學的標準化進程，左西年研究員作為專業編委（Associate Editor）在國際期刊《神經科學前沿》（Frontiers in Neuroscience）雜志推出了題為“功能連接組學的信度與可重復性”的專題，以及作為聯合組織者推出了以CoRR為核心的BrainHack國際會議。隨著人腦連接組學領域的快速發展，腦連接組逐漸成為各國腦計劃的核心之一，連接組學標準化進程也變得越來越重要，相關領域的可重復性驗證研究成為重要的評價原則，各類期刊和科學出版機構需要更多地鼓勵重復性研究，像CoRR這類用于信度與可重復性研究的大數據將會在人腦連接組學標準化進程中扮演越來越重要的角色。 

相關文獻： 

1  Holmes, A. J. & Yeo, B. T. From phenotypic chaos to neurobiological order. Nat. Neurosci. 18, 1532-1534 (2015). 

2  Sporns, O. Enabling discovery science in human connectomics. Sci. Bull. 60, 139 (2015). 

3  Mi？i？, B. & Sporns, O. From regions to connections and networks: new bridges between brain and behavior. Curr. Opin. Neurobiol. 40, 1-7 (2016). 

4  Kraemer, H. C. The reliability of clinical diagnoses: state of the art. Annu. Rev. Clin. Psychol. 10, 111-130 (2014). 

5  Matthews, P. M. & Hampshire, A. Clinical concepts emerging from fMRI functional connectomics. Neuron 91, 511-528 (2016). 

6  Bogdan, R., Pagliaccio, D., Baranger, D. A. & Hariri, A. R. Genetic moderation of stress effects on corticolimbic circuitry. Neuropsychopharmacology 41, 275-296 (2016). 

7  Moyer, D., Gutman, B., Jahanshad, N., Faskowitz, J. & Thompson, P. M. A continuous model of cortical connectivity. The 19th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2016), October 17th to 21st, 2016 in Athens, Greece. 

8  Roy, S., Carass, A., Pacheco, J., Bilgel, M., Resnick, S. M., Prince, J. L., Pham, D. L. Temporal filtering of longitudinal brain magnetic resonance images for consistent segmentation. Neuroimage Clin. 11, 264-275 (2016). 

9  Faskowitz, J., et al. Comparison of template registration methods for multi-site meta-analysis of brain morphometry. Proc. SPIE 9788, Medical Imaging 2016: Biomedical Applications in Molecular, Structural, and Functional Imaging, 978822 (March 29, 2016); doi:10.1117/12.2217370. 

10 Thomasi, D. G., Shokri-Kojori, E. & Volkow, N. D. Temporal evolution of brain functional connectivity metrics: Could 7 min of rest be enough? Cereb. Cortex. in press, doi: 10.1093/cercor/bhw227 (2016).