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脑网络拓扑性质中的标度

神经元与认知 2015-09-22 v1 物理与社会

摘要

脑网络的组织表现出高度模块化特征, 且模块间相互作用微弱. 网络的拓扑结构涉及在不同构成层次上受分形定律支配的模块与子模块的出现. 模块化组织, 就模块质量, 模块间与模块内相互作用而言, 也遵循分形性质. 表征脑网络拓扑性质的参数在网路结构的所有层次上遵循单参数标度理论, 这揭示了支配网络结构的自相似规则. 计算所得不同物种脑网络的分形维数被发现随物种从低等向高等演化而减小, 这意味着高等物种具有更有序和自组织的拓扑结构. 脑网络中稀疏分布的枢纽可能是最具影响的节点, 但其缺失可能不会导致网络崩溃, 且表征它们的中心性参数也遵循单参数标度律, 表明这些枢纽在脑网络不同组织层次上具有自相似作用.

关键词

引用

@article{arxiv.1509.05986,
  title  = {Scaling in topological properties of brain networks},
  author = {Soibam Shyamchand Singh and Khundrakpam Budhachandra Singh and Romana Ishrat and B. Indrajit Sharma and R. K. Brojen Singh},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1509.05986},
  year   = {2015}
}