大数据的时代，文章的受试者也开始成指数增长，动不动就是成千上万的样本。

在遗传学研究中，genomAD 目前已经有超过一万五千个体的的全基因组测序数据和超过十二万人的全外显子测序数据。国际合作的大项目，如 GTEx 也有近千人死亡后捐献尸检组织的表达数据，包含了不同的组织。这对于想要做点有创意的临床研究的你来说是不是压力山大，这要积累多少年才能收那么多病人……

今天给大家介绍另外一个出路，做少而精的长期随访研究，只要想法独到，CNS 都是小菜。本次分享的文章发表于 2015 年 nature communition 杂志，受试者只有一个，就是文章的一作，所以，你连受试者都不用找了（先偷笑一会）……

研究意义

脑功能的波动性的研究在秒/分钟等短时尺度和在年/十年的尺度上取得了十足的进展，而在几天到数周这种时间尺度的研究还寥寥无几，而很多精神疾病多是在周～月这样的时间尺度上波动，研究该时间尺度上正常人的脑功能波动对于增加对精神疾病的了解具有十足的意义。

研究设计

在 2012 年 9 月到 2014 年 3 月期间，对受试者进行了功能性核磁共振扫描，抽取外周血进行 RNA 测序，并详细记录每天的活动情况。对于功能性核磁共振的数据进行连接性分析，对 RNA 测序数据进行共表达分析，最后构建表型组网络。

主要结果

得到了表型组的网络图。

目前该项目的数据已经在 MyConnectome 项目网站公布，感兴趣的小伙伴可以下载他们的数据进行你想做的分析。

MyConnectome 网址

http://myconnectome.org/wp/data-sharing/

数据收集完成为 2014 年 3 月 11 日，目前为止，以就此数据发表了两篇文章：

Poldrack RA,Laumann TO,Koyejo O,Gregory B,Hover A,Chen MY,Luci J,Joo SJ,Handwerker D,Liang J,Boyd R,Hunicke- Smith S,Simpson ZB,Caven T, Sochat V,Shine JM,Gordon E,Snyder AZ,Adeyemo B,Petersen SE,Glahn D, McKay DR,Curran JE,G?ring HHH,Carless MA,Blangero J,Frick L,Marcotte E, Mumford JA（2015）。Long-term neural and physiological phenotyping of a single human.Nature Communications

Laumann T,Gordon E,Adeyemo B,Snyder AZ,Joo SJ,Chen MY,Mumford JA, Poldrack RA, Petersen SE（2015）。Functional network and areal organization of a densely-sampled individual human brain.Neuron, 87, 657-70.

目前大数据的时代，横断面的研究已经不乏高通量的大样本量的数据了，但是对于很多问题，只有横断面的数据是远远不够的，那么少量个体的全方位的长期随访数据对于研究也是非常重要的，而国际上这样的数据还非常之少。

首先，女性的长期随访数据没有，由于女性有月经周期，周期中的不同阶段对于脑影像以及一些血液标志物的影像，很可能成为横断面研究中的一个混杂因素，而阐明不同的周期中激素的影响对于很多研究将有重要意义。

此外，如作者所说，很多疾病的发生发展是在一个较短的时间窗口中进行的，而这种时间尺度的随访数据也是弥足珍贵的。对于刚刚入行又想做出一些成绩的你，是不是刚好是一个切入口呢？

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