Connectome topology of mammalian brains and its relationship to taxonomy and phylogeny
Notice bibliographique
Résumé
Network models of anatomical connections allow for the extraction of quantitative features describing brain organization, and their comparison across brains from different species. Such comparisons can inform our understanding of between-species differences in brain architecture and can be compared to existing taxonomies and phylogenies. Here we performed a quantitative comparative analysis using the MaMI database (Tel Aviv University), a collection of brain networks reconstructed from ex vivo diffusion MRI spanning 125 species and 12 taxonomic orders or superorders. We used a broad range of metrics to measure between-mammal distances and compare these estimates to the separation of species as derived from taxonomy and phylogeny. We found that within-taxonomy order network distances are significantly closer than between-taxonomy network distances, and this relation holds for several measures of network distance. Furthermore, to estimate the evolutionary divergence between species, we obtained phylogenetic distances across 10,000 plausible phylogenetic trees. The anatomical network distances were rank-correlated with phylogenetic distances 10,000 times, creating a distribution of coefficients that demonstrate significantly positive correlations between network and phylogenetic distances. Collectively, these analyses demonstrate species-level organization across scales and informational sources: we relate brain networks distances, derived from MRI, with evolutionary distances, derived from genotyping data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».