Modelling brain-wide neuronal morphology via rooted Cayley trees.
Modelling brain-wide neuronal morphology via rooted Cayley trees.
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通过有根凯莱树建模全脑神经元形态
DOI：
10.1038/s41598-018-34050-1
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发表时间：
2018-10-23
影响因子：
4.6
通讯作者：
Zhang Y
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lin C;Huang Y;Quan T;Zhang Y
神经元形态是大脑活动和功能的基本要素。我们利用目前可获得的全脑锥体细胞的全脑神经元数字重建，并分析了全脑神经元形态学的几个新兴特征。我们观察到轴突树是自仿射的，而树突树是自相似的。我们还表明，树的大小似乎是随机的，与单个神经元内树突的数量无关。此外，我们还考虑了随机生成有根3-Cayley树的非齐次分支模型。基于从实际轴突和树突树中估计的顺序依赖分支概率，我们的非均匀模型定量地捕获了许多拓扑特征，包括轴突和树突的大小和形状。这揭示了脑内轴突树和树突树拓扑结构形成背后的普遍机制。
Neuronal morphology is an essential element for brain activity and function. We take advantage of current availability of brain-wide neuron digital reconstructions of the Pyramidal cells from a mouse brain, and analyze several emergent features of brain-wide neuronal morphology. We observe that axonal trees are self-affine while dendritic trees are self-similar. We also show that tree size appear to be random, independent of the number of dendrites within single neurons. Moreover, we consider inhomogeneous branching model which stochastically generates rooted 3-Cayley trees for the brain-wide neuron topology. Based on estimated order-dependent branching probability from actual axonal and dendritic trees, our inhomogeneous model quantitatively captures a number of topological features including size and shape of both axons and dendrites. This sheds lights on a universal mechanism behind the topological formation of brain-wide axonal and dendritic trees.
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