DotMotif: an open-source tool for connectome subgraph isomorphism search and graph queries.
DotMotif: an open-source tool for connectome subgraph isomorphism search and graph queries.
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DOI：
10.1038/s41598-021-91025-5
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发表时间：
2021-06-22
影响因子：
4.6
通讯作者：
Gray-Roncal W
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Matelsky JK;Reilly EP;Johnson EC;Stiso J;Bassett DS;Wester BA;Gray-Roncal W
神经科学的最新进展使得在单个突触连接的水平上探索大脑结构成为可能。这些连接组学数据集在规模和复杂性上持续增长；搜索和识别有趣的图形模式的方法提供了一种有前途的方法来快速降低数据维数并启用发现。这些图表通常太大，无法手工分析，这对搜索结构和测试假设提出了重大障碍。我们将图形数据库和分析库与易于使用的神经科学语法相结合，适合快速构建查询和搜索感兴趣的子图和模式。我们的方法抽象了许多与纳米级大脑网络分析相关的计算机科学和图论挑战，并允许科学家快速进行大规模研究。我们通过在模拟数据和真实公共连接组数据集上搜索基序来展示这些工具的实用性，并且我们分享与神经科学社区相关的简单和复杂结构。我们将我们的发现背景化，并提供案例研究和软件来激励未来的神经科学探索。
Recent advances in neuroscience have enabled the exploration of brain structure at the level of individual synaptic connections. These connectomics datasets continue to grow in size and complexity; methods to search for and identify interesting graph patterns offer a promising approach to quickly reduce data dimensionality and enable discovery. These graphs are often too large to be analyzed manually, presenting significant barriers to searching for structure and testing hypotheses. We combine graph database and analysis libraries with an easy-to-use neuroscience grammar suitable for rapidly constructing queries and searching for subgraphs and patterns of interest. Our approach abstracts many of the computer science and graph theory challenges associated with nanoscale brain network analysis and allows scientists to quickly conduct research at scale. We demonstrate the utility of these tools by searching for motifs on simulated data and real public connectomics datasets, and we share simple and complex structures relevant to the neuroscience community. We contextualize our findings and provide case studies and software to motivate future neuroscience exploration.
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影响因子：
25
作者：
Dworkin, Jordan D.;Linn, Kristin A.;Bassett, Danielle S.
通讯作者：
Bassett, Danielle S.
影响因子：
5.4
作者：
Dion, Michelle L.;Sumner, Jane Lawrence;Mitchell, Sara McLaughlin
通讯作者：
Mitchell, Sara McLaughlin
影响因子：
5.7
作者：
Fornito, Alex;Zalesky, Andrew;Breakspear, Michael
通讯作者：
Breakspear, Michael
DOI：
10.1109/tpami.2004.75
发表时间：
2004-10-01
影响因子：
23.6
作者：
Cordella, LP;Foggia, P;Vento, M
通讯作者：
Vento, M
影响因子：
14.1
作者：
Caplar, Neven;Tacchella, Sandro;Birrer, Simon
通讯作者：
Birrer, Simon