生长驱动渗流：神经元系统中群落形成的动力学

神经元系统的典型特征是其密集的选择性突触连接模式。当前工作描述了一种基于物理学方法的神经元形态建模与合成，并考量其在神经元发育与神经元群落形成模拟中的应用。从真实神经元图像出发，获取几何测量值并用于构建概率模型，随后可对该模型采样以生成形态逼真的神经元细胞。此类细胞随时间渐进生长，同时监测其连接，并依据渗流概念进行分析。然而，与传统渗流不同，临界点是在生长阶段而非细胞密度上验证的，细胞密度在神经元生长动力学过程中保持恒定。通过模拟表明，在相同直径下，生长的 beta 细胞比 alpha 细胞更倾向于更早达到渗流。此外，对于更高细胞密度，渗流变得更加突变，且对 beta 细胞尤为尖锐。