神经微回路数字重建的连接组拓扑分析
神经元与认知
2017-06-13 v1 代数拓扑
摘要
最近的一项发表提供了一个新皮层微回路的网络图，该微回路包含31,000个神经元之间的800万个连接（H. Markram 等，Reconstruction and simulation of neocortical microcircuitry, Cell, 163 (2015) no. 2, 456-492）。由于传统的图论方法可能不足以理解此类生物网络的巨大复杂性，我们探讨了代数拓扑的方法是否能够为其结构和功能组织提供新的视角。结构拓扑分析表明，代表微回路中神经元间连接性的有向图与不同类型的随机图存在显著偏差。特别地，这些有向图包含约 个单纯形——即具有全互连有向连接性的神经元群组。其中一些单纯形包含多达8个神经元，使其成为迄今为止报道的最极端的神经元聚类基序。对微回路中模拟神经活动的功能拓扑分析揭示了新的时空度量，这些度量为对定性不同刺激的功能响应提供了有效的分类。这项研究代表了对生物学上真实的神经微回路中结构连接组学和基于连接组学的时空活动的首次代数拓扑分析。该研究中使用的方法在网络科学中更普遍的应用方面显示出前景。
引用
@article{arxiv.1601.01580,
title = {Topological analysis of the connectome of digital reconstructions of neural microcircuits},
author = {Pawe Dotko and Kathryn Hess and Ran Levi and Max Nolte and Michael Reimann and Martina Scolamiero and Katharine Turner and Eilif Muller and Henry Markram},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.01580},
year = {2017}
}