脑网络层级指数揭示复杂纠缠的组织结构

参与信息处理的网络通常将其节点按层级排列，大多数连接发生在相邻层级之间。然而，尽管层级组织是一个直观上吸引人的概念，大型网络（如脑中的网络）的层级组织难以识别，尤其在除连接组所提供信息外缺乏额外信息的情况下。本文提出一个框架以揭示给定网络的层级结构，其识别占据各层级的节点以及层级的顺序。该框架涉及优化一个用于量化网络中层级程度的度量。将此度量应用于从线虫 Caenorhabditis elegans 神经系统到人类连接组的多种脑网络，我们意外发现它们展现出一种交织层级与模块性的共同网络架构基元。这表明脑网络可能已进化到同时利用这两类组织的功功能优势，即执行并行分布式处理的相对独立模块，以及允许这些多重处理流顺序汇聚的层级结构。一个引人入胜的可能性是，我们所报告的这一性质或许普遍存在于一般的信息处理网络中。