连接组学

连接组学是连接体的产生和研究：连接体在生物体神经系统（通常是大脑或眼睛）内的综合映射。 由于这些结构极其复杂，因此该领域的方法使用神经成像和组织学技术的高通量应用，以提高神经系统中众多神经连接的图的速度，效率和分辨率。 尽管该项目的主要重点是大脑，但是理论上任何神经连接都可以通过连接组学进行映射，包括例如神经肌肉连接。[1] 这项研究有时以其前身的学名来称呼。



内容
1 工具
2 模型系统
3 应用
4 与基因组学的比较
5 Eyewire游戏
6 参考

工具类
宏观上，用于进行连接组学研究的主要工具之一是扩散MRI。[2] 在微观水平上进行连接组学研究的主要工具是化学脑保护，然后是3D电子显微镜，[3]用于神经回路的重建。 关联显微镜将荧光与3D电子显微镜相结合，结果得到了更多可解释的数据，因为它能够自动检测特定的神经元类型，并可以使用荧光标记物完整地追踪它们。[4]

要以全分辨率查看最早的微型连接器之一，请访问Open Connectome Project，该项目承载着多个连接器数据集，包括Bock等人的12TB数据集。 （2011）。

模型系统
除人脑外，用于连接组学研究的一些模型系统包括鼠标，[5]果蝇，[6] [7]线虫线虫，[8] [9]和。[10]

应用领域
通过比较患病的连接体和健康的连接体，作者应该深入了解某些心理病理学，例如神经性疼痛及其潜在的治疗方法。通常，神经科学领域将从标准化和原始数据中受益。例如，连接图谱可用于告知全脑动力学计算模型。[11]当前的神经网络主要依赖于连通性模式的概率重现。[12]连接图（连接组学的圆形图）已用于创伤性脑损伤病例中，以记录对神经网络的损害程度。[13] [14]

人的连接体可以看作是一个图，并且图论的丰富工具，定义和算法可以应用于这些图。 Szalkai等人[15]比较健康男女的连接体（或脑电图）。 [16]表明，在几个深的图论参数中，女性的结构连接组明显比男性更好。例如，与男性相比，女性的连接组具有更多的边缘，更大的最小划分宽度，更大的单基因间隙，更大的最小顶点覆盖率。最小划分宽度（或最小平衡切口）是计算机多级互连网络质量的众所周知的度量，它描述了网络通信中可能出现的瓶颈：此值越高，网络越好。较大的eigengap表明，雌性连接体比雄性连接体更好。在女性脑电图的情况下，更好的扩展特性，更高的最小二等分宽度和更大的最小顶点覆盖率显示了在网络连接方面的深厚优势。

如[17]所示，人的连接体具有个体变异性，可以用累积分布函数来测量。通过分析不同大脑区域中人类连接组的个体变异性，发现额叶和边缘叶更加保守，颞叶和枕叶的边缘更加多样化。在中央旁小叶和梭状回中检测到“混合”的保守/多样化分布。还评估了较小的皮质区域：发现中枢回回较为保守，中枢回和颞上回非常多样化。

与基因组学比较
人类基因组计划最初面临上述许多批评，但仍提前完成，并导致了遗传学方面的许多进步。有人认为可以在基因组学和连接组学之间进行类比，因此作者至少应该对连接组学的前景更为乐观。[18]其他人则批评建立微型连接组的尝试，认为作者没有足够的知识在哪里寻找见解，或者无法在现实的时间内完成。[19]

Eyewire游戏
主要文章：Eyewire和Sebastian Seung
Eyewire是由普林斯顿大学的美国科学家Sebastian Seung开发的一款在线游戏。它使用社交计算来帮助绘制大脑的连接图。它吸引了来自100多个国家/地区的130,000多名玩家。

另见
Human Connectome Project
Budapest Reference Connectome
https://eyewire.org/explore
参考
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