脑容量预测哺乳动物脑网络中碰撞-扩散消息的存活
神经元与认知
2025-05-22 v1
摘要
哺乳动物大脑中的白质形成了一个密集互联的通信网络。由于边密度高，加之消息持续生成和扩散，脑网络必须应对拥堵，这可能以复杂的方式限制多突触消息的存活。本研究采用碰撞-扩散模型——一种同步马尔可夫过程，其中同时到达节点的消息被删除，而存活的消息扩散至所有最近邻节点——来研究拥堵问题。在大量哺乳动物连接组上的数值模拟表明，消息存活在所有测试的连接组中均服从正偏态的对数正态类分布。该分布反映了区域间距离和边权重的经验分布。然而，消息存活的分布是系统动力学和图拓扑的涌现性质，并不需要区域间距离或边权重。我们进一步证明，消息存活可由对数脑容量很好地预测（r = -0.64），跨物种而言。因此，与大型哺乳动物相比，小型哺乳动物中的消息存活时间更长，这与大脑变得更具模块化的观点一致。在所有受试动物中，黑猩猩表现出最低的消息存活率。我们描述了可能参与产生这些动力学的结构属性，并讨论了本研究结果对脑功能和进化的启示。
引用
@article{arxiv.2505.15477,
title = {Brain volume predicts survival of colliding-spreading messages on mammal brain networks},
author = {Yan Hao and Tate Tower and Hannah Lax and Marc-Thorsten Hütt and Daniel J. Graham},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.15477},
year = {2025}
}