Impact of Potential ConfoundsFirst, we re-calculated the functional in的简体中文翻译

Impact of Potential ConfoundsFirst,

Impact of Potential ConfoundsFirst, we re-calculated the functional inter-individual variabilitywithout removing the global signal in the preprocessing.Variability maps, estimated with (Figure 1) and without(Supplementary Figures 1, 2) GSR, demonstrated a highlysimilar pattern (Pearson correlation r = 0.92, p < 0.0001).The cerebellum retained the largest mean inter-individualvariability compared to that of cerebral regions (two-samplet-test, p < 0.0001). The network-level variability also consistentlydemonstrated significant statistical difference for the functionalvariability among the networks (p < 0.001), with graduallyincreased variability occurring in the subcortical network, thenthe primary networks (i.e., visual, sensorimotor, and auditorynetworks), to the association networks (i.e., default and frontoparietal networks), and to the cerebellar network (Supplementary Figure 2B). However, as expected, the GSR largely affectedthe connectivity–cognition correlations, such that the GSRpreprocessing introduced more negative correlations (Figure 2)than the nGSR preprocessing (Supplementary Figure 3). Asan overall trend, this was consistent with the GSR resultsregarding the inter-network connectivity, especially for theconnections from the superior and orbital prefrontal cortex,hippocampus, and the cerebellum predominating individualcognitive ability. It is important to note that the retention ofthe global signal diminished the correlation between the longrange connections and cognition, with a larger proportion ofthe long-range connections only found in the global measure
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潜在混杂因素的影响<br>首先,我们在<br>不删除预处理中全局信号的​​情况下重新计算了功能个体间的变异性。<br>使用(图1)和不使用<br>(补充图1、2)GSR 估算的变异图显示出高度<br>相似的模式(皮尔森相关系数r = 0.92,p <0.0001)。与大脑区域相比,<br>小脑保留了最大的个体间平均<br>变异性(两次样本<br>t检验,p <0.0001)。网络水平的变异性也始终如一地<br>显示<br>出网络之间功能变异性的显着统计学差异(p <0.001),随着<br>皮层下网络的变异性逐渐增加,然后<br>主要网络(即视觉,感觉运动和听觉<br>网络),关联网络(即默认和额顶叶网络)以及小脑网络(补充图2B)。但是,正如预期的那样,GSR在很大程度上影响<br>了连通性-认知相关性,因此与nGSR预处理(补充图3)相比,GSR <br>预处理引入了更多的负相关性(图2 <br>)。从<br>总体上看,这与GSR <br>关于网络间连通性的结果相一致,特别是对于<br>来自上,眶前额叶皮层,<br>海马和小脑占主导的个人<br>认知能力的连接。重要的是要注意<br>全局信号减弱了远程连接与认知之间的相关性,其中较大比例的<br>远程连接仅在全局量度中存在
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潜在混淆的影响<br>首先,我们重新计算了功能间个体变异性<br>不删除预处理中的全局信号。<br>变异性贴图,估计用(图1)和没有<br>(补充图1,2)GSR,展示了一个高度<br>类似的模式(皮尔森相关 r = 0.92,p = 0.0001)。<br>小脑保留了最大的平均个体间<br>与脑区域相比的变异性(双样本)<br>t 检验, p = 0.0001)。网络级可变性也始终如一<br>表现出功能上的重大统计差异<br>网络之间的变异性(p = 0.001),逐渐<br>在亚皮质网络中发生的变异性增加,然后<br>主网络(即视觉、传感器运动和听觉)<br>网络),关联网络(即默认网络和前置网络),以及小脑网络(补充图 2B)。然而,正如预期的那样,GSR主要受到影响<br>连接性+认知相关性,使GSR<br>预处理引入了更多的负相关(图 2)<br>比 nGSR 预处理(补充图 3)。作为<br>总体趋势,这与 GSR 结果一致<br>关于网络连接,特别是对于<br>连接从上级和轨道前额皮质,<br>海马, 和小脑以个体为先<br>认知能力。必须注意的是,保留<br>全球信号减少了长线连接和认知之间的相关性,与更大比例<br>仅在全局测量中发现的远程连接
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潜在混杂的影响<br>首先,我们重新计算了功能个体间的变异性<br>在预处理过程中没有去除全局信号。<br>可变性图,估计有(图1)和没有<br>(补充图1,2)GSR,表明<br>相似模式(皮尔逊相关r=0.92,p<0.0001)。<br>小脑保留最大的个体间平均值<br>与大脑区域的变异性比较(两个样本<br>t检验,p<0.0001)。网络级别的可变性也一致<br>在功能性<br>网络间的变异性(p<0.001),随着<br>皮质下神经网络的变异性增加<br>初级网络(即视觉、感觉运动和听觉<br>连接网络(即默认和额顶叶网络)和小脑网络(补充图2B)。然而,正如预期的那样,GSR在很大程度上受到了影响<br>连通性与认知的相关性<br>预处理引入了更多的负相关(图2)<br>而不是nGSR预处理(补充图3)。作为<br>总体趋势,这与GSR的结果一致<br>关于网络间的连通性,尤其是<br>从上额叶和眼眶前额叶皮质连接,<br>海马体和小脑占主导地位<br>认知能力。需要注意的是<br>整体信号减弱了长程连接与认知之间的相关性,其中<br>只有在全球测量中才能找到远程连接<br>
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