The Laplacian spectrum of neural networks.
The Laplacian spectrum of neural networks.
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DOI：
10.3389/fncom.2013.00189
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发表时间：
2014-01-13
影响因子：
3.2
通讯作者：
van den Heuvel MP
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
de Lange SC;de Reus MA;van den Heuvel MP
无论是在微观层面还是宏观层面，大脑都是一个复杂的神经相互作用网络。图论非常适合研究这些神经网络的全局网络结构。然而，许多流行的图形度量对单个网络元素的平均属性进行编码。作为这些“传统”图度量的补充，归一化拉普拉斯函数的特征值谱直接在系统级别描述了网络的结构，而不涉及单个节点或连接。本文研究了猕猴和猫的宏观解剖神经网络和秀丽隐杆线虫的微观神经网络的拉普拉斯谱。与传统的图形度量一致，拉普拉斯谱的分析揭示了神经脑网络中的综合群落结构。延伸先前的跨物种网络属性重叠的发现，猫、猕猴和秀丽隐杆线虫神经网络的拉普拉斯光谱相似性表明，这些物种的解剖神经网络的整体结构在一定程度上是一致的。我们的研究结果进一步提出了神经网络的特定网络类别，不同于概念上的小世界和无标度模型以及一些经验网络。
The brain is a complex network of neural interactions, both at the microscopic and macroscopic level. Graph theory is well suited to examine the global network architecture of these neural networks. Many popular graph metrics, however, encode average properties of individual network elements. Complementing these “conventional” graph metrics, the eigenvalue spectrum of the normalized Laplacian describes a network's structure directly at a systems level, without referring to individual nodes or connections. In this paper, the Laplacian spectra of the macroscopic anatomical neuronal networks of the macaque and cat, and the microscopic network of the Caenorhabditis elegans were examined. Consistent with conventional graph metrics, analysis of the Laplacian spectra revealed an integrative community structure in neural brain networks. Extending previous findings of overlap of network attributes across species, similarity of the Laplacian spectra across the cat, macaque and C. elegans neural networks suggests a certain level of consistency in the overall architecture of the anatomical neural networks of these species. Our results further suggest a specific network class for neural networks, distinct from conceptual small-world and scale-free models as well as several empirical networks.
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