Function aligns with geometry in locally connected neuronal networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The geometry of the brain imposes fundamental constraints on neuronal network organization and dynamics, yet how these constraints give rise to observed patterns of brain activity remains unclear. Here, we investigate how geometric eigenmodes relate to functional connectivity gradients in three-dimensional neural systems using a combination of generative network simulations and cellular-resolution calcium imaging in larval zebrafish. We show that functional connectivity gradients emerging from network activity naturally align with the geometric eigenmodes of the underlying spatial embedding when connectivity is predominantly local. By systematically increasing the prevalence of long-range connections, we reveal a robust geometry-function correspondence that progressively deteriorates as local connectivity is disrupted. We then show that spatial filtering can artificially imprint geometric patterns on functional gradients, highlighting an important methodological confound. To validate our computational results, we conduct volumetric calcium imaging experiments at cellular resolution in the optic tectum of zebrafish larvae, uncovering functional gradients that closely align with geometric eigenmodes. As predicted from simulations, the eigenmode-gradient mapping exhibits a cutoff point that quantitatively reflects the spatial extent of the region’s connectivity kernel, inferred from single-neuron morphologies. This geometry-functional alignment disappears at brain-wide scale, where long-range connections are more prevalent. Our findings demonstrate how short-range anatomical connectivity anchors functional connectivity gradients to the brain’s geometry.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».