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DCP:一款用于弥散磁共振成像连接组学的工具箱

摘要:由弥散磁共振成像(dMRI)衍生的大脑结构网络反映了大脑区域之间的白质连接,可以定量描述整个大脑的解剖连接模式。结构性脑连接组的发展导致了大量dMRI处理包和网络分析工具箱的出现。然而,基于dMRI数据的全自动网络分析仍然具有挑战性。在这项研究中,我们开发了一个名为“扩散连接组管道”(DCP)的跨平台MATLAB工具箱,用于自动构建大脑结构网络并计算网络的拓扑属性。该工具箱集成了一些开发的软件包,包括 FSL、Diffusion Toolkit、SPM、Camino、MRtrix3和MRIcron。它可以处理从任意数量的参与者那里收集的原始dMRI数据,并且还与来自HCP和英国生物样本库等公共数据集的预处理文件兼容。此外,友好的图形用户界面允许用户配置他们的处理管道,而无需任何编程。为了证明DCP的能力和有效性,使用DCP进行了两次测试。结果表明,DCP可以重现我们之前研究的发现。但是,DCP存在一些局限性,例如依赖 MATLAB 并且无法修复基于度量的加权网络。尽管存在这些局限性,但总体而言,DCP软件为白质网络构建和分析提供了标准化的全自动计算工作流程,有利于推进未来人脑连接组学应用研究。

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大数据开发:Git工作原理解析

本质上,Git是一套内容寻址(content-addressable)文件系统,而和我们直接接触的Git界面,只不过是封装在其之上的一个应用层。这个关系颇有点类似于计算机网络中应用层和下属层的关系。在Git中,那些和应用层相关的命令(也就是我们最常用的命令,如git commit、 git push等),我们称之为porcelain命令(瓷器之意,意为成品、高级命令);而和底层相关的命令(几乎不会在日常中使用,如git hash-object、git update-index等),则称之为plumbing命令(管道之意,是连接git应用界面和git底层实现的一个管道,类似于shell,底层命令)。要了解Git的底层原理,就需要了解Git是如何利用底层命令来实现高层命令的。在此之前,让我们先来看一下Git的目录结构,和各个文件在Git中的作用。

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