Brain functions emerge as thermal equilibrium states of the connectome
Notice bibliographique
Résumé
A fundamental idea in neuroscience is that cognitive functions—such as perception, learning, memory, and locomotion—are shaped and constrained by the brain's structural organization. Despite significant progress in mapping and analyzing structural connectomes, the principles linking the brain's physical architecture to its functional capabilities remain elusive. Here, we introduce an algebraic quantum model to bridge this theoretical gap, offering insights into the relationship between the connectome and emergent brain functions while connecting structural data to functional predictions. Using the well-mapped anatomical and extrasynaptic connectomes, we demonstrate that brain functions, defined as functional networks of a neural system, emerge as thermal equilibrium states of an algebraic quantum system derived from the graph algebra of the underlying directed multigraph. Specifically, these equilibrium states, characterized by the Kubo-Martin-Schwinger formalism, reveal how individual neurons contribute to functional network formation. Our model illuminates the structure-function relationship in neural circuits through two key features: (1) a functional connectome that delineates topologically driven neuronal interactions and (2) an integration capacity index that quantifies how effectively neurons coordinate and modulate diverse information flows. Together these features provide a statistical and mechanistic account of information flow and reveal how the network topology of the connectome predicts cognition and complex behaviors.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».