李松挺和周栋焯课题组在Cerebral Cortex发表关于大脑网络连接结构的最新研究成果Maximum entropy principle underlies wiring length distribution in brain networks

大脑网络 物种 最短路径
上海交通大学    2021-09-30    64
近日,上海交通大学自然科学研究院和数学科学学院的李松挺和周栋焯课题组通过分析从线虫到人类等五个物种的大脑网络连接结构数据,发现这些不同物种的脑网络的连接长度分布均符合在几何空间约束和生物材料约束下的最大熵原理。研究成果“Maximum entropy principle underlies wiring length distribution in brain networks”于5月17日在神经科学领域权威期刊Cerebral Cortex在线发表。,大脑的精密结构支持其复杂的计算功能,因此研究大脑的结构特点对理解大脑功能具有重要意义。近期实验测量发现,大脑网络的连接结构较为错综复杂,不同物种的脑网络连接边的长度分布有显著的差异。如何定量刻画脑网络的连接长度分布规律,以及不同物种的脑网络结构是否可能遵循相同的数学原理,这些问题尚未研究清楚。,针对以上问题,课题组首先通过分析发现,从线虫、果蝇到小鼠、猕猴和人类这五个物种的脑网络连接边的长度分布均符合在几何空间约束和生物材料约束前提下的最大熵原理。随后课题组进一步提出蕴含最大熵原理的生物学实现过程以及相应的脑网络结构生成模型,数值实验表明模型可较为准确地重构五个物种脑网络结构的多种统计特性。最后,课题组通过分析表明大脑网络的最大熵对应于网络较小的平均最短路径等结构特点,从而支持其高效的信息处理功能。,本论文的第一作者为加州大学圣地亚哥分校的博士生宋玉茹同学,通讯作者为周栋焯和李松挺教授。宋玉茹同学在本科时访问本课题组,在访问期间开始本课题研究并完成了论文主要工作。本工作得到了国家自然科学基金委、科技部、上海市科委和教委等基金支持。,On 17th May. 2021, Cerebral Cortex published a new result on brain network structure entitled as “Maximum entropy principle underlies wiring length distribution in brain networks” by Profs. Songting Li and Douglas Zhou’s group.,A brain network in general comprises a substantial amount of short-range connections with an admixture of long-range connections. Despite this common feature, the portion of long-range connections between brain areas or neurons are observed to be quantitatively dissimilar for different species. It is hypothesized that the length of connections is constrained by the spatial embedding (topology and geometry) of brain networks, yet fundamental principles that underlie the wiring length distribution remain to be elucidated.,By quantifying the structural diversity of a brain network using the measure of Shannon’s entropy, here Profs. Songting Li, Douglas Zhou, and their student Yuru Song show that the wiring length distribution across multiple species — including Drosophila, mouse, macaque, human, and C. elegans — follows the maximum entropy principle under the constraints of limited wiring material and the spatial locations of brain areas or neurons. In addition, by taking into account stochastic axonal growth, they propose a network formation process capable of reproducing wiring length distributions of the five species as measured in experiments, thereby implementing the maximum entropy principle in a biologically plausible manner. They further develop a generative model incorporating the cost-constrained maximum entropy principle, and show that, for the five species, the network reconstructed by the generative model exhibits higher similarity to the real network compared with those reconstructed by alternative models without accounting for the aspect of entropy. Their work indicates that the connectivity of brain networks evolves to be structurally diversified by maximizing entropy in order to support its complicated functions such as efficient inter-areal communication, thus provides a potential organizational principle of spatially embedded brain networks.
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