Generative models of the human connectome
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
- Écart entre enseignants
- 0,148 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
score_only:v0-immature-baseline· tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle
Résumé
The human connectome represents a network map of the brain's wiring diagram and the pattern into which its connections are organized is thought to play an important role in cognitive function. The generative rules that shape the topology of the human connectome remain incompletely understood. Earlier work in model organisms has suggested that wiring rules based on geometric relationships (distance) can account for many but likely not all topological features. Here we systematically explore a family of generative models of the human connectome that yield synthetic networks designed according to different wiring rules combining geometric and a broad range of topological factors. We find that a combination of geometric constraints with a homophilic attachment mechanism can create synthetic networks that closely match many topological characteristics of individual human connectomes, including features that were not included in the optimization of the generative model itself. We use these models to investigate a lifespan dataset and show that, with age, the model parameters undergo progressive changes, suggesting a rebalancing of the generative factors underlying the connectome across the lifespan.
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La notice
- Revue
- NeuroImage
- Thématique
- Functional Brain Connectivity Studies
- Domaine
- Neuroscience
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- Division of Graduate EducationNational Institute of Mental HealthNIH Blueprint for Neuroscience ResearchNational Institute on AgingNational Key Research and Development Program of ChinaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMedical Research CouncilMcDonnell Center for Systems NeuroscienceFondation LeenaardsNational Institute for Health and Care ResearchNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekWellcome TrustSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Institutes of HealthNational Science FoundationJames S. McDonnell Foundation
- Mots-clés
- ConnectomeGenerative grammarHuman Connectome ProjectGenerative modelComputer scienceTopology (electrical circuits)Function (biology)Artificial intelligenceMachine learningNeuroscienceFunctional connectivityMathematicsPsychologyBiologyEvolutionary biology
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui