title: Stabilty of functional conectivity analysis in context of genetic imaging
title: Stabilität von funktionellen Konnektivitätsanalysen im Rahmen genetischerBildgebung
title: Stabilität von funktionellen Konnektivitätsanalysen im Rahmen genetischer Bildgebung
Creators: name: Bedenbender, Johannes
Publisher: name: Philipps-Universität Marburg
Year: 2016
Subjects: Medical sciences, Medicine
Medizin, Gesundheit
BPD
Genetik
fmri, schizophrenia
genetics
Funktionelle Kernspintomografie , Schizophrenie
FMRT, Schizophrenie

description: Funktionelle
      Magnetresonanztomographie kann mit genetischen Untersuchungen
      über Risikogene für Schizophrenie und bipolare Störung
      kombiniert werden. Ein oft verwendeter Ansatz der
      Datenanalyse ist funktionelle Konnektivität: Hierbei wird die
      zeitliche Korrelation der Aktivierung zwischen einer
      definierten Gehirnregion und allen anderen Bereichen des
      Gehirns untersucht. In der vorliegenden Arbeit wird gezeigt,
      wie stark sich frei wählbare Analyseparameter auf die
      Ergebnisse der Untersuchung von Risikogenen im Rahmen von
      funktioneller Konnektivität auswirken. Es werden drei
      exemplarische Parameter untersucht: (i) Die Auswahl der
      Punkte für die Korrelationsanalyse in der vordefinierten
      Gehirnregion, (ii) Methoden zur Verbesserung des
      Signal-Rausch-Verhältnisses und (iii) die Verwendung von
      zusätzlichen Kovariaten in der Gruppenanalyse. Die Ergebnisse
      zeigen, dass diese Parameter einen ähnlich starken Effekt auf
      die Ergebnisse der Konnektivitätsanalyse haben, wie die
      Modulation durch die untersuchten Risikogene. Manche Effekte
      der genetischen Varianz zeigen sich nur bei ganz bestimmten
      Parameterkonstellationen. Im Bereich der bildgebenden
      psychiatrischen Forschung, die sich mit Risikogenen
      beschäftigt, ist die Replikation von Forschungsergebnissen
      schwierig. Oft lassen sich initial viel versprechende
      Ergebnisse nicht replizieren, vor allem Aufgrund der sehr
      schwachen Effekte der genetischen Variationen auf die
      untersuchten Daten. Für eine bessere Vergleichbarkeit von
      Studien ist es daher wichtig, die verwendeten
      Analyseparameter bewusst zu wählen und zu publizieren wie
      robust die Ergebnisse bei Veränderungen der Parameter
      sind.
description: Functional magnetic resonance
      imaging can be combined with genotype assessment to identify
      brain systems that mediate genetic vulnerability to mental
      disorders like schizophrenia and bipolar disorder. A data
      analysis approach that is widely applied is functional
      connectivity. In this approach, the temporal correlation
      between the signal from a pre-defined brain region and other
      brain regions is determined. In this work is shown how the
      choice of freely selectable data analysis parameters strongly
      influences the assessment of the genetic modulation of
      connectivity features. It is focused on three exemplary
      methodological parameters: (i) selection of points for the
      correlation analysis in the predefined brain region, (ii)
      methods to improve the signal-to-noise ratio, and (iii) use
      of additional second level covariates. Our results show that
      even small variations in the implementation of a functional
      connectivity analysis can have an impact on the connectivity
      pattern that is as strong as the potential modulation by
      genetic allele variants. Some effects of genetic variation
      can only be found for one specific implementation of the
      connectivity analysis. A reoccurring difficulty in the field
      of psychiatric genetics is the non-replication of initially
      promising findings, partly caused by the small effects of
      single genes. For a meaningful comparison of imaging genetics
      studies however, it is therefore necessary to provide more
      details on specific methodological parameters and to give
      information how robust effects are across the choice of
      methodological parameters.