连接组学

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连接组学是连接体的生产和研究:生物体神经系统内连接的综合图。更一般地说,它可以被认为是对神经元接线图的研究,重点是结构连通性、个体突触、细胞形态和细胞超微结构如何促进网络的构成。神经系统是由数十亿个连接组成的网络,这些连接负责我们的思想、情绪、行动、记忆、功能和功能障碍。因此,连接组学的研究旨在通过了解神经系统中的细胞如何连接和交流来促进我们对心理健康和认知的理解。由于这些结构极其复杂,该领域的方...

连接组学

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连接组学是连接体的生产和研究:生物神经系统内连接的综合图。 更一般地说,它可以被认为是对神经元接线图的研究,重点是结构连通性、个体突触、细胞形态和细胞超微结构如何促进网络的构成。 神经系统是由数十亿个连接组成的网络,这些连接负责我们的思想、情绪、行动、记忆、功能和功能障碍。 因此,连接组学的研究旨在通过了解神经系统中的细胞如何连接和交流来促进我们对心理健康和认知的理解。 由于这些结构极其复杂,该领域的方法使用功能和结构神经成像的高通量应用,最常见的是磁共振成像 (MRI)、电子显微镜组织学技术,以提高速度、效率和分辨率 这些神经系统地图。 迄今为止,已经收集了数十个跨越神经系统的大规模数据集,包括皮质、小脑、视网膜、周围神经系统和神经肌肉接头的各个区域。

一般来说,有两种类型的连接体; 宏观尺度和微观尺度。 宏观连接组学是指使用功能和结构 MRI 数据根据血流(功能)和水扩散率(结构)绘制大脑内的大纤维束和功能性灰质区域。 微型连接组学是使用显微镜和组织学绘制小生物体的完整连接组图。 也就是说,它们的中枢神经系统中存在的所有连接。

方法

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宏观连接组学

宏观连接组通常使用扩散磁共振成像 (dMRI) 和功能磁共振成像 (fMRI) 进行收集。 dMRI 数据集可以跨越整个大脑,对皮层和皮层下层之间的白质进行成像。 相比之下,fMRI 数据集测量大脑中的脑血流量,作为神经元激活的标志。 MRI 的好处之一是它提供了有关不同大脑区域之间连通性的体内信息。 宏观连接组学进一步加深了我们对各种大脑网络的理解,包括视觉、脑干和语言网络等。

微型连接组学

另一方面,微型连接体以更高的分辨率关注神经系统的更小区域。 这些数据集通常使用电子显微镜成像收集,并提供整个局部电路的单一突触分辨率。 EM 连接组学的一些里程碑包括秀丽隐杆线虫的整个神经系统、整个果蝇大脑,以及最近来自小鼠和人类皮层的立方毫米。

工具

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用于宏观水平连接组学研究的主要工具之一是 MRI。 当一起使用时,静息态 fMRI 和 dMRI 数据集提供了大脑区域如何在结构上连接以及它们之间的通信紧密程度的综合视图。 微尺度连接组学研究的主要工具是化学脑保存,然后是 3D 电子显微镜,用于神经回路重建。 关联显微镜将荧光与 3D 电子显微镜相结合,可以生成更具可解释性的数据,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完整地追踪它们。

要以全分辨率查看首批微连接组之一,请访问 Open Connectome Project,该项目托管多个连接组数据集,包括来自 Bock 等人的 12TB 数据集。

模型系统

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除了人脑之外,一些用于连接组学研究的模型系统是小鼠、果蝇、线虫秀丽隐杆线虫和谷仓猫头鹰。

连接组学

应用

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通过比较患病和健康的连接组,我们可以深入了解某些精神病理学,例如神经性疼痛,以及针对它们的潜在疗法。 一般来说,神经科学领域将受益于标准化和原始数据。 例如,连接组图可用于为全脑动力学的计算模型提供信息。 当前的神经网络主要依赖于连接模式的概率表示。 连接矩阵(连接组学的棋盘图)已被用于中风恢复,以评估对经颅磁刺激治疗的反应。 同样,连接图(连接组学的圆形图)已被用于创伤性脑损伤病例,以记录神经网络的损伤程度。

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词条目录
  1. 连接组学
  2. 方法
  3. 宏观连接组学
  4. 微型连接组学
  5. 工具
  6. 模型系统
  7. 应用

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