从整个神经活动中推断 C. elegans 连合图的对称性与同步性：功能网络与结构网络的整合

理解复杂系统从其底层网络结构中所表现出的动态行为，是复杂性理论中的一个长期存在的问题。因此，人们发展了许多度量方法来提取网络特征，如结构模块、中心性和模块性措施。以前有人提出，网络对称性尤为重要，因为它们预期将导致系统单元的同步，这在神经系统活动模式中普遍观察到。然而，在生物学系统（如神经连合图）的噪声测量中，难以评估完全对称的结构。本文中，我们构筑了一种原则性的方法，从结合连合图和神经活动数据中推断网络对称性。利用对 C. elegans 后退运动系统的全身神经活动记录，我们推断出一种称为纤维对称性的结构，可解释哪些神经元组同步其活动。我们的分析表明，动物运动外周存在功能建构块，为测试如何通过下行中间神经元电路与运动外周相互作用以控制行为提供了新的可检验假设。我们的方法为探索其他复杂系统（如更大动物的神经系统）中的结构-功能关系开辟了新的道路。