从拓扑分析到功能建模：以海马体为例

拓扑数据分析正迅速成为量化大量神经生物学数据的关键工具，例如用于组织大型神经元集群的放电输出，从而深入洞察各类网络所产生的信息。下面我们讨论一个案例：若干收敛的拓扑分析不仅提供了数据结构描述，还揭示了这些数据如何在海马体（一个在学习与记忆中起关键作用的大脑部位）中被处理。所得的功能模型为在不同时间尺度上整合放电信息、并在不同时空粒度层面理解空间学习过程提供了统一框架。特别地，该模型可量化多种生理现象——脑波、突触强度、突触结构等——对空间认知的贡献。