Nat Commun：新技术使得神经学实验变得更加容易重复

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过去几年来，科学家们一直面临一个问题，那就是他们难以重复自己活着同行们之前的研究成果。

这种"重复性困难"问题在很多领域都有体现，包括医学与物理学。而且造成这一问题的原因也是多种多样的。然而，其中一个原因是毫无疑问的，那就是实验中所做的大规模数据分析的结果难以共享。

对此，来自华盛顿大学的研究者们开发出了一系列工具用于神经学领域的大数据研究的共享与分析。在最近发表在《Nature Communications》杂志上的文章中，研究者们描述了一种开放获取的浏览器，能够呈现、分析以及共享神经学领域通过核磁共振手段获得的数据

"研究者们对重复性困难的问题一直有所不满"，该研究的主要作者Jason Yeatman说道："但我们希望能够开发出一种即时能用的、方便的工具，用于解决这种重复性的难题"。

"神经学领域数据透明性不足的原因在于数据收集、存储以及分析的数量庞大"，该文章的高级作者，来自华盛顿大学eScience研究所的高级数据分析科学家Ariel Rokem说道："但通过新开发的AFQ浏览器，我们能够消除此前的繁琐步骤，从而将MRI的数据上传、共享以及分析过程变得更加简单与直接"。

扩散加权MRI能够检测大脑以及脊髓中液体的运动情况，从而揭示白质纤维束的结构与功能。白质纤维束是指中枢神经系统之间的链接，主要是由轴突组成，能够传递神经元之间的长距离信号。白质纤维束的状态、组织结构以及信号传出会影响认知功能的实现，例如记忆、学习能力以及其它能力。扩散加权MRI研究能够用于诊断复杂的神经学症状，例如多发性硬化以及及萎缩侧索硬化症（ALS）。神经学家们同时能够利用上述数据研究读写困难以及学习障碍等症状。

"这项技术对于神经学领域的研究是具有广泛的应用价值的，尤其对于大数据的研究来说十分重要。我们希望该技术可以成为基于浏览器的大规模数据共享的基础"，作者们说道。

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Democratizing science: Researchers make neuroscience experiments easier to share, reproduce

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