Small-World Brain Networks Revisited.
Small-World Brain Networks Revisited.
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DOI：
10.1177/1073858416667720
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发表时间：
2017-10
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Bullmore ET
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bassett DS;Bullmore ET
自小世界网络的概念首次被定量定义以来，已经有近20年的时间了，它是高聚类和短路径长度的结合；大约10年前，作为连接组学新领域快速发展的一部分，这种复杂网络拓扑度量开始被广泛应用于神经成像和其他神经科学数据的分析。在这里，我们简要回顾了图论估计和小世界网络生成的基本概念。我们对过去十年来该领域的一些关键发展进行了评估，并详细考虑了最近使用高分辨率通道追踪方法绘制猕猴和小鼠解剖网络的研究的含义。在此过程中，我们注意到二元或非加权图的拓扑分析和加权图的拓扑分析之间的重要方法区别，前者在过去为大脑网络分析提供了一种流行但简单的方法，而加权图的拓扑保留了更多的生物学相关信息，更适合于当代神经束追踪和其他成像研究中出现的越来越复杂的大脑连接数据。最后，我们强调了加权小世界进一步发展的一些可能的未来趋势，作为对哺乳动物皮层区域之间强弱联系的拓扑结构和功能价值的更深入和更广泛理解的一部分。
It is nearly 20 years since the concept of a small-world network was first quantitatively defined, by a combination of high clustering and short path length; and about 10 years since this metric of complex network topology began to be widely applied to analysis of neuroimaging and other neuroscience data as part of the rapid growth of the new field of connectomics. Here, we review briefly the foundational concepts of graph theoretical estimation and generation of small-world networks. We take stock of some of the key developments in the field in the past decade and we consider in some detail the implications of recent studies using high-resolution tract-tracing methods to map the anatomical networks of the macaque and the mouse. In doing so, we draw attention to the important methodological distinction between topological analysis of binary or unweighted graphs, which have provided a popular but simple approach to brain network analysis in the past, and the topology of weighted graphs, which retain more biologically relevant information and are more appropriate to the increasingly sophisticated data on brain connectivity emerging from contemporary tract-tracing and other imaging studies. We conclude by highlighting some possible future trends in the further development of weighted small-worldness as part of a deeper and broader understanding of the topology and the functional value of the strong and weak links between areas of mammalian cortex.
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DOI：
10.1523/jneurosci.1929-08.2008
发表时间：
2008-09-10
期刊：
The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience
影响因子：
--
作者：
Bassett DS;Bullmore E;Verchinski BA;Mattay VS;Weinberger DR;Meyer-Lindenberg A
通讯作者：
Meyer-Lindenberg A
影响因子：
5.3
作者：
Achard, S;Salvador, R;Bullmore, ET
通讯作者：
Bullmore, ET
影响因子：
5.7
作者：
Bassett, Danielle S.;Nelson, Brent G.;Mueller, Bryon A.;Camchong, Jazmin;Lim, Kelvin O.
通讯作者：
Lim, Kelvin O.
影响因子：
34.7
作者：
Alexander-Bloch, Aaron;Giedd, Jay N.;Bullmore, Edward T.
通讯作者：
Bullmore, Edward T.
DOI：
10.1098/rstb.2013.0530
发表时间：
2014-10-05
期刊：
Philosophical transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological sciences
影响因子：
--
作者：
Avena-Koenigsberger A;Goñi J;Betzel RF;van den Heuvel MP;Griffa A;Hagmann P;Thiran JP;Sporns O
通讯作者：
Sporns O