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定量生物学 > 神经与认知

arXiv:1608.05665 (q-bio)
[提交于 2016年8月19日 ]

标题: 重新审视小世界脑网络

标题: Small-World Brain Networks Revisited

Authors:Danielle S. Bassett, Edward T. Bullmore
摘要: 自小世界网络的概念首次通过高聚类和短路径长度的组合被定量定义以来,已经接近20年了;而作为连接组学这一新兴领域迅速发展的组成部分,这种复杂网络拓扑的度量在大约10年前开始被广泛应用于神经影像和其他神经科学数据的分析。 在这里,我们简要回顾图论估计和生成小世界网络的基础概念。 我们总结了过去十年该领域的一些关键发展,并详细考虑了最近使用高分辨率示踪方法绘制恒河猴和小鼠解剖网络的研究结果的意义。 在此过程中,我们强调了二进制或未加权图的拓扑分析与加权图拓扑之间的关键方法学区别,后者保留了更多的生物相关信息,更适合于当代示踪和其他成像研究中出现的日益复杂的脑连接数据。 最后,我们强调了加权小世界性在未来进一步发展中的可能趋势,作为对哺乳动物皮层区域之间强连接和弱连接的拓扑结构和功能价值更深入、更广泛理解的一部分。
摘要: It is nearly 20 years since the concept of a small-world network was first quantitatively defined, by a combination of high clustering and short path length; and about 10 years since this metric of complex network topology began to be widely applied to analysis of neuroimaging and other neuroscience data as part of the rapid growth of the new field of connectomics. Here we review briefly the foundational concepts of graph theoretical estimation and generation of small-world networks. We take stock of some of the key developments in the field in the past decade and we consider in some detail the implications of recent studies using high-resolution tract-tracing methods to map the anatomical networks of the macaque and the mouse. In doing so, we draw attention to the important methodological distinction between topological analysis of binary or unweighted graphs, which have provided a popular but simple approach to brain network analysis in the past, and the topology of weighted graphs, which retain more biologically relevant information and are more appropriate to the increasingly sophisticated data on brain connectivity emerging from contemporary tract-tracing and other imaging studies. We conclude by highlighting some possible future trends in the further development of weighted small-worldness as part of a deeper and broader understanding of the topology and the functional value of the strong and weak links between areas of mammalian cortex.
评论: 13页,8幅图表,《神经科学家》,2016年
主题: 神经与认知 (q-bio.NC)
引用方式: arXiv:1608.05665 [q-bio.NC]
  (或者 arXiv:1608.05665v1 [q-bio.NC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1608.05665
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Danielle Bassett [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2016 年 8 月 19 日 16:34:24 UTC (2,010 KB)
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