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NBS软件介绍
(1) NBS的下载：
https://www.nitrc.org/projects/nbs
(2) NBS的安装：下载并解压名为 NBS1.2.zip 的压缩包；打开 matlab 窗口，进入文件菜单下的 set path（设置路径）；先点击默认清空路径，后单击 Add with Subfolders（添加并包含子文件夹），选择解压后的 NBS1.2 文件夹，单击保存。
(3) NBS的打开：再命令框输入大写的‘NBS’，回车。弹出 NBS 界面即添加成功。
NBS的初次使用
根据 NBS1.2 的官方手册，第一次使用 NBS 且想了解该软件，可先使用 cd 命令或直接将 matlab 当前路径文件夹更改为 NBS1.2，在命令框输入大写的‘NBS’，回车打开 NBS 后，不更改任何字段，点击右下角 NBS Connectome 按钮，即可准确复制最初 NBS 工作中呈现的精神分裂症研究结果（Zalesky et al, 2010）。（如下图所示）
NBS的界面介绍
NBS中有三个大模块：Statistical Model（统计模型）、Data（数据）和Advanced Settings（高级设置），接下来将逐个讲解各个模块的设置。
1.Statistical Model
(1) Statistical Model 的 Design Matrix（设计矩阵）：用于指定统计模型，可输入的格式为文本文件（*.txt）或者包含单个变量的 Matlab 文件（*.mat）。格式可参考：NBS1.2 文件夹内 SchizophreniaExample 文件夹下的 designMatrix.txt 及 designMatrix.mat 文件。
(2) Statistical Model 的 Contrast、Statistical Test 根据要做的统计检验相应修改。
(3) Statistical Model 的 Threshold 为指定测试统计阈值的值，值越大越严格，越小越宽松。
Ps：当 Advanced Settings 中的 Method 选择的是 False Discovery Rate（FDR）时，Threshold 不会显示。
如何根据制作 Design Matrix 文件及修改 Contrast、Statistical Test？
①需要进行单样本t检验时：
新建 txt 文件夹，有多少个被试则输入多少行 1；
保存，Design Matrix 制作完毕。
Statistical Model 中 Contrast 设置为 [1]，Statistical Test 下拉，选择 One Sample；
单样本检验是检验被试的功能连接与 0 是否有区别，Threshold 参考被试功能连接的数值，一般不小于 0，不大于 1。
②需要进行独立样本t检验时：
新建 txt 文件夹，第一组有多少个被试则输入多少行 1 0（1和0中间为空格）；第二组有多少个被试则再输入多少行 0 1（1和0中间为空格）；
保存，Design Matrix 制作完毕。
Statistical Model 其他设置：假设组1>组2时，Contrast 设置为 [1 -1]（方括号一定不能少）；假设组1<组2时，Contrast 设置为 [-1 1]。Statistical Test 下拉，选择 t-test；
Threshold 此时一般在 2.5~3.5 之间。
③需进行配对样本t检验时
新建 txt 文件夹，参考如下示例：
Statistical Model 其他设置：假设组1>组2时，Contrast 设置为 [0 0 0 0 1]，假设组1<组2时，Contrast 设置为 [0 0 0 0 -1]，其他设置参考独立样本 t 检验。
还需在 Advanced Settings 中的 EXCHANGE BLOCKS 设置：[1；2；3；4；1；2；3；4]，或载入内容如下的 txt 文件：
④需要进行单因素方差分析时：
新建 txt 文件夹，有三组被试时，第一组有多少个被试则输入多少行 1 0 0（1和0中间为空格）；第二组有多少个被试则再输入多少行 0 1 0（1和0中间为空格）；第三组有多少个被试则输入多少行 0 0 1（1和0中间为空格）。
保存，Design Matrix 制作完毕。
Statistical Model 中，Statistical Test 下拉，选择 F-test，比较三组之间是否有差异时 Contrast 设置为 [1 1 1]；比较第一组是否大于第三组时 Contrast 设置为 [1 0 -1]，以此类推。
Threshold 此时一般在 t 检验 Threshold 值的平方，6.25~12.25 左右。
2.Data
(1) Data 中的 Connectivity Matrices（Data中唯一的必填字段），选择储存被试的功能连接数据的文件；可输入的格式为文本文件（*.txt）或者包含单个变量的 Matlab 文件（*.mat）。
如果使用 txt 储存 connectivity 数据，那么每个被试分别保存为一个 txt 文档。各被试文档名字只能有编号不同，其余地方完全相同，(如：subject01.txt、subject02.txt、subject03.txt......)所有被试文件放于同一文件夹，Connectivity Matrices 处只需要载入任一文件，其他的都会被自动别载入。
如果使用 .mat 格式文件储存 connectivity 数据，则按照以：element(i,j,k)的格式存储通道 i 与通道 k 之间的连接强度。
注意：.txt 文件的编号顺序或者 .mat 文件的 k（被试维度）必须与 Statistical Model 中 Design Matrix 的被试顺序相匹配。如：Design Matrix 的 txt 文件中第一行为编号 01 的被试，第二行为编号 02 的被试，以此类推。
(2) Node Coordinates(MNI)（可选）
用于定位重要脑区的节点坐标，由三列(x,y,z)数组组成，并以毫米为单位的NMI坐标。可以输入的格式为文本文件(*.txt)或者包含单个变量的 Matlab 文件(*.mat)。
不载入不会影响结果的计算，但会影响后面结果的可视化。
(3) Node Labels（可选）
为节点坐标指定名称，会在后面的 NBSview 中显示；可以输入的格式为文本文件(*.txt)或者 Matlab 文件(*.mat)。需要与 Node Coordinates 文件一一对应。
不载入不会影响结果的计算，但会影响后面结果的可视化。
3.Advanced Settings
(1) Exchange Blocks（可选）：
包含与被试数相同列数的数值向量，可直接输入，或载入格式为文本文件(*.txt)或者包含单个变量的 Matlab 文件(*.mat)。
以下示例为将交换限制在第 1 行和第 4 行、第 2 行和第 5 行、第 3 行和第 6 行内；其他情况以此类推。
(2) Permutations：
要生成的总排列数，一般使用默认值 5000。
(3) Significance:
指定矫正的显著性水平(α阈值)，一般使用默认值 0.05。
(4) Method:
选择多重比较矫正的方法，提供 Network-based Statistic(NBS)，Spatial Pairwise Clustering(SPC)以及 False Discovery Rate(FDR)。
(5) Component Size:
Extent：关注脑网络连接的数量时选择。
Intensity：关注脑网络连接的强度时选择。
（在选择FDR矫正时不显示）
注：需要NBS手册的小伙伴，可在后台回复“NBS1.2”，获取NBS1.2软件包及官方手册哦。
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