重新思考网络神经科学中的尺度：来自纳米尺度的贡献与机会

网络科学已广泛应用于研究脑网络组织，尤其是在 meso-尺度，此时节点代表脑区，边缘反映从成像或 tract-tracing 数据推断的 interareal 连接。尽管这种方法已对大尺度脑网络结构提供了重要见解，但其基本假设常常与神经系统的生物学现实不一致。在本综述中，我们主张网络科学在纳米尺度连通学——由来自单个神经元和突触的 wiring 图重构，通常来自高分辨率电子显微镜体积——中找到最直接和机制性的应用。在更细的尺度上，诸如路径、motif、社区和中心性等核心网络概念获得了具体的生物学解释。与 meso-尺度模型不同，纳米尺度连通学通常来自单个动物，保留突触分辨率，並且标注丰富，包括细胞类型、神经递质身份和形态细节。这些特性支持生物学基础的、机制可解释的电路结构和功能分析。我们综述了纳米尺度数据如何支持新的网络建模形式，从真实动力学仿真到基于拓扑的信息推断，并概述了 emerging 的方向，包括多模态集成、跨种系比较和生成模型。我们还强调了 meso- 和 macro-尺度连通学的持续重要性，尤其是在人类神经科学中，并讨论了纳米尺度见解如何解释更粗的尺度。总体而言，这些努力指向一个以每种分辨率优势为基础的多尺度网络神经科学未来。