请教臧老师一个审稿意见的回答

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 臧老师,您好!

我一个fMRI研究收到了两个比较难以回答的审稿意见,想向您请教下:

1. 我同时记录了两组被试(假设为组A和B)、两个阶段(反应阶段 和 反馈阶段)的fMRI结果,分别对两组被试在两个阶段的大脑激活模式进行了分析。

在报告数据时,我使用了三种阈值:

针对反应阶段:组内比较使用的阈值是 FDR<0.01, K>50;组间比较是FDR<0.05, K>50;
针对反馈阶段:组内比较和组间比较的阈值都使用FDR<0.001,K>50.

最初我也想统一一个阈值,但发现反馈阶段的激活比反应阶段明显更强,因此两个阶段难以达成统一:若向下统一为FDR<0.01或FDR<0.05,反应阶段的结果清晰,但反馈阶段的激活非常粗糙,覆盖全脑许多区域、并且距离很远的区域(如striatum和medial prefrontal cortex)粘连在一个cluster里;若向上统一为FDR<0.01, K>50,反馈阶段的结果清晰,但反应阶段就没有激活了。

相似的,同样是反应阶段,在组间和组内比较中使用FDR<0.05和FDR<0.01两种阈值也是这个原因。

现在审稿专家要求我回答为什么如此选择阈值(The authors used a threshold of “false discovery rate (FDR) <0.01” and “FDR <0.05” during deceptive response stage, and “FDR <0.001” during judgment stage. How were the significance parameter chosen? )。

我应该如何回答呢?阈值的选择有没有什么比较权威的标准呢?

2. 在文章中,我并未报告所有contrast的结果,因为有一个contrast与这篇文章的主题并不相关,并且可能牵扯完全无关的、大篇幅的讨论内容,这些contrast都足以形成另外一篇文章。
此时,审稿专家问我为什么不做这些contrast(Additionally, why did you not conduct “PP vs. PN” and “IP vs. IN” comparisons to evaluate the effect of feedback (positive or negative)?),这类问题我应该怎么回答呢?

感谢臧老师给予宝贵意见,谢谢!

 1、阈值是个比较复杂的问题。组内比较与组间比较可以用不同的阈值,因为通常来说,组内的结果可能更多一些。如果这两个阈值不同,解释一下应该是可以的。但同样是组内比较或组间的多个比较,采用不同的阈值显然是不被接受的,这会明显影响结论。这种情况下,我建议采用一个统一的、比较严格的阈值。但如果采用比较严格的阈值,导致多个比较中的一个结果不好,但这个科学问题又很重要,可以在严格的阈值之后,再针对这个比较采用一个比较松的阈值。需要注意的是,这种情况下,一定要非常慎重,讨论的时候,要讲清楚,是一个比较松的阈值得到的结果。
 
2、这个问题我不太容易回答。你说的这些额外的condition,是在同一个扫描序列中?如果不在同一个扫描序列,或许解释一下不分析的原因还可以;但如果在同一扫描序列,不分析的话,就没什么道理了。因为在同一扫描序列中的所有conditionn的激活,都有可能互相影响。这个回答仅供参考。

 感谢臧老师及您们团队成员的帮助!

根据您的意见,我思考了两天,又看了看数据。为了严谨起见,决定还是将阈值统一。现在有两个问题还希望向老师请教一下:

1. 我准备将所有(4个contrast)在voxel level的校正阈值统一为FDR<0.01,然后再在cluster level上进行FWE<0.05的校正,因为这样可以比较严格的控制好激活太强的contrast,这种双重校正的方法合理吗?

2. 使用voxel level FDR <0.01结合cluster level FWE<0.05的阈值后,对于那些激活比较强烈的contrast,仍然会出现脑区粘连的情况(一个cluster里面出现完全不同的、距离较远的脑区),当然我会在结果部分的table里详细报告这些脑区的激活情况。但是,在呈现激活图时,我是否可以将这些contrast的阈值提高,然后说明for view purpose?我见过很多研究为了 view purpose是将阈值降低的,不知道提高阈值这种做法合理吗?

3. 在随后定义功能ROI、导出beta值进行进一步分析时, 针对激活比较强的那一个contrast,我是否可以提高阈值,再提取functional ROI?因为如果不这样做,一个cluster包含多个不同脑区,这样无法考察每个脑区上的效应,提高阈值后,这些脑区各自独立成cluster了,这时针对每个脑区提beta值,就可以考察到每一个脑区对任务的参与情况。

感谢臧老师的回复。祝好!


 1、2:不好意思,对于结合两种校正方法是否合理,我没有经验。不知有没有高手帮助回答这个问题。
3、同样的阈值下选取保留的cluster进行ROI分析,显然是有问题的。但选取不同的阈值,同样可能面临质疑。也许可以考虑采用以peak点为重心的球形ROI。

1. 不同意双重校正,因为这并不能正确地控制FWE水平。
2. 可以按照统计阈值先做一个图,然后在另一个panel显示一个提高阈值后viewing purpose的图。不用担心结果太多,在这些结果里面重点解释提高阈值之后的脑区。
3. 同意在这种情况下用sphere。
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