<html xmlns:v="urn:schemas-microsoft-com:vml" xmlns:o="urn:schemas-microsoft-com:office:office" xmlns:w="urn:schemas-microsoft-com:office:word" xmlns:m="http://schemas.microsoft.com/office/2004/12/omml" xmlns="http://www.w3.org/TR/REC-html40"><head><meta http-equiv=Content-Type content="text/html; charset=us-ascii"><meta name=Generator content="Microsoft Word 15 (filtered medium)"><style><!--
/* Font Definitions */
@font-face
        {font-family:"Cambria Math";
        panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4;}
@font-face
        {font-family:Calibri;
        panose-1:2 15 5 2 2 2 4 3 2 4;}
/* Style Definitions */
p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal
        {margin:0cm;
        margin-bottom:.0001pt;
        font-size:11.0pt;
        font-family:"Calibri","sans-serif";
        mso-fareast-language:EN-US;}
a:link, span.MsoHyperlink
        {mso-style-priority:99;
        color:#0563C1;
        text-decoration:underline;}
a:visited, span.MsoHyperlinkFollowed
        {mso-style-priority:99;
        color:#954F72;
        text-decoration:underline;}
p.MsoListParagraph, li.MsoListParagraph, div.MsoListParagraph
        {mso-style-priority:34;
        margin-top:0cm;
        margin-right:0cm;
        margin-bottom:0cm;
        margin-left:36.0pt;
        margin-bottom:.0001pt;
        font-size:11.0pt;
        font-family:"Calibri","sans-serif";
        mso-fareast-language:EN-US;}
span.EmailStyle17
        {mso-style-type:personal-compose;
        font-family:"Calibri","sans-serif";
        color:windowtext;}
.MsoChpDefault
        {mso-style-type:export-only;
        font-family:"Calibri","sans-serif";
        mso-fareast-language:EN-US;}
@page WordSection1
        {size:612.0pt 792.0pt;
        margin:2.0cm 42.5pt 2.0cm 3.0cm;}
div.WordSection1
        {page:WordSection1;}
/* List Definitions */
@list l0
        {mso-list-id:144512700;
        mso-list-type:hybrid;
        mso-list-template-ids:636390678 68747279 68747289 68747291 68747279 68747289 68747291 68747279 68747289 68747291;}
@list l0:level1
        {mso-level-tab-stop:none;
        mso-level-number-position:left;
        text-indent:-18.0pt;}
@list l0:level2
        {mso-level-number-format:alpha-lower;
        mso-level-tab-stop:none;
        mso-level-number-position:left;
        text-indent:-18.0pt;}
@list l0:level3
        {mso-level-number-format:roman-lower;
        mso-level-tab-stop:none;
        mso-level-number-position:right;
        text-indent:-9.0pt;}
@list l0:level4
        {mso-level-tab-stop:none;
        mso-level-number-position:left;
        text-indent:-18.0pt;}
@list l0:level5
        {mso-level-number-format:alpha-lower;
        mso-level-tab-stop:none;
        mso-level-number-position:left;
        text-indent:-18.0pt;}
@list l0:level6
        {mso-level-number-format:roman-lower;
        mso-level-tab-stop:none;
        mso-level-number-position:right;
        text-indent:-9.0pt;}
@list l0:level7
        {mso-level-tab-stop:none;
        mso-level-number-position:left;
        text-indent:-18.0pt;}
@list l0:level8
        {mso-level-number-format:alpha-lower;
        mso-level-tab-stop:none;
        mso-level-number-position:left;
        text-indent:-18.0pt;}
@list l0:level9
        {mso-level-number-format:roman-lower;
        mso-level-tab-stop:none;
        mso-level-number-position:right;
        text-indent:-9.0pt;}
ol
        {margin-bottom:0cm;}
ul
        {margin-bottom:0cm;}
--></style><!--[if gte mso 9]><xml>
<o:shapedefaults v:ext="edit" spidmax="1026" />
</xml><![endif]--><!--[if gte mso 9]><xml>
<o:shapelayout v:ext="edit">
<o:idmap v:ext="edit" data="1" />
</o:shapelayout></xml><![endif]--></head><body lang=RU link="#0563C1" vlink="#954F72"><div class=WordSection1><p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Dear list members,<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US>I would really appreciate a help in applying a connectivity analysis to IC time courses in multi-subject  samples. So far SIFT is only applicable to single subject data. So I have three questions to (principally) Tim Mullen and all interested or knowledgeable members:<o:p></o:p></span></p><p class=MsoListParagraph style='text-indent:-18.0pt;mso-list:l0 level1 lfo1'><![if !supportLists]><span lang=EN-US><span style='mso-list:Ignore'>1.<span style='font:7.0pt "Times New Roman"'>       </span></span></span><![endif]><span lang=EN-US>Are there some extensions or developments of SIFT that allow multi-subject analysis but are not yet included in the current eeglab. If the answer is yes, is it possible to obtain them in the near future?<o:p></o:p></span></p><p class=MsoListParagraph style='text-indent:-18.0pt;mso-list:l0 level1 lfo1'><![if !supportLists]><span lang=EN-US><span style='mso-list:Ignore'>2.<span style='font:7.0pt "Times New Roman"'>       </span></span></span><![endif]><span lang=EN-US>Please refer me to publications that applied connectivity measures in a multi-subject design to ICs derived individually in each subject. My google scholar search yielded only publications that used either a single-subject design (e.g., Mullen et al., 2011) or group ICA.<o:p></o:p></span></p><p class=MsoListParagraph style='text-indent:-18.0pt;mso-list:l0 level1 lfo1'><![if !supportLists]><span lang=EN-US><span style='mso-list:Ignore'>3.<span style='font:7.0pt "Times New Roman"'>       </span></span></span><![endif]><span lang=EN-US>If there are no positive answers to the two above questions, could you please explain how such analysis could be implemented in principle. After applying either clustering procedure or some other approach, like measure projection, in a multi-subject sample we have a number of IC clusters. One cluster may include several components from one subject and no one from another. There have been recently a discussion on the least how to perform and interpret statistical tests on such clusters. My understanding of this discussion is that there are no so far a simple answer. But here I have another concern. How to obtain cluster-related time course which would allow to extract cluster-related phase information which is needed for connectivity analysis. Suppose one wants to do a network graph analysis on connectivity measures treating each cluster as a node. Of course one may just average the time courses of all cluster’s ICs, but I wonder what such averaged across several ICs belonging to different subjects time course would represent and how meaningful would be its phase information?<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Thank you for your time.<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Best regards,<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Gennady Knyazev<o:p></o:p></span></p></div></body></html>