Stork美国国立卫生研究院(NIH)经费数据库(中英版)

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美国国立卫生研究院每年要拨款300亿美元用于生物和医学的研究。这些经费大约要资助6万个课题。如果能访问到这些数据,并且实时翻译成中文,那将是医生、教授、学生和其他科研人员宝贵的资源库。 为此,我们开发了这款美国国立卫生研究院经费数据库(中英版)。这个数据库可以使我们:

  1. 方便地了解美国生物医学最新科研动态
  2. 为自己的研究和基金申请带来灵感
  3. 在美国找到合作伙伴、合作机会
  4. 在美国找到学习、进修机会
  5. 该数据库每月更新,Stork也会把新的相关的课题用电子邮件通知我们

NIH经费数据库使用非常简单

第一步,输入关键词(支持中文关键词哦!),回车,中英文对照结果立刻呈现。

第二步,要仔细阅读某个经费,单击标题,摘要也中英文显示。

怎么才能使用呢?

NIH经费数据库(中英版)是Stork的付费高级功能。 要使用,首先要免费注册Stork账户。 请按照这个说明流程注册。 注册后就可以看到高级功能说明。 单击NIH Grant图标就可以看到付费流程。

现在就看看NIH经费数据库(中英版)会给你带来什么惊喜吧!

Stork官网地址: https://www.storkapp.me/


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xjview 10.0 released

xjView is a viewing program to visualize fMRI images. It can also be used to visualize fNIRS data if you convert the fNIRS activation...
Xu Cui
14 sec read

采用基于频率簇(Cluster)的置换检验(Permutation)方法选取感兴趣频段

作者:北京师范大学 龙宇航,longyuhangwork@163.com代码来源(见本页底部):周思远 在使用wtc计算脑间神经同步后,我们需要在多个频率段、多个通道组合上对神经同步值进行统计检验,因此当进行频段选择时,面临多重比较的问题。为了解决多重比较的问题,可以采取基于参数或非参数检验的多重比较矫正的方法。由于基于非参数检验的多重比较矫正对数据的分布形态没有严格要求,因此具有更广泛的应用场景 (Maris and Oostenveld, 2007)。本文即介绍基于随机置换的非参数检验的方法 (Zheng et al., 2020; Long et al., 2021)。 在寻找感兴趣的效应时,我们采取了基于频率簇(Cluster)的方法,即在频率方向寻找连续显著的Cluster,该方法比基于最强效应点的方法具有更为优秀的抗噪音能力。值得注意的是,我们并没有沿着通道的方向去寻找连续显著的通道簇,这是因为沿着通道方向寻找Cluster容易受到生理噪音的影响。 下面进入具体的实操部分。假设本例招募了22对组1被试及22对组2被试,每对被试分别进行3种条件的任务,因此本例是2(组别,被试间因素)*3(条件,被试内因素)的实验设计。本例对神经同步值进行2*3的混合方差分析,并关注交互作用。 具体来讲,进行置换检验需要进行以下几个步骤:1. 重采样;2. 对随机样本进行计算及统计;3. 计算真实样本的统计量;4. 真实样本与随机样本的对比。下面依次进行介绍。 1. 重采样...
Xu Cui
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Calculate phase difference between two general signals (e.g. HbO…

In a recent fNIRS journal club (vedio recorded here), Dr. Tong talked about their work on the phase difference between oxy and deoxy Hb,...
Xu Cui
1 min read

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