मानव कनेक्टोम के जनरेटिव मॉडल

मानव कनेक्टोम मस्तिष्क के तारों के आरेख का एक नेटवर्क मानचित्र का प्रतिनिधित्व करता है और इसके कनेक्शनों का जो पैटर्न है, वह संज्ञानात्मक कार्य में महत्वपूर्ण भूमिका निभाने के लिए विचारित किया जाता है। मानव कनेक्टोम की टोपोलॉजी को आकार देने वाले जनरेटिव नियम अभी पूरी तरह से समझे नहीं गए हैं। मॉडल जीवों में किए गए पिछले कार्य ने सुझाव दिया है कि ज्यामितीय संबंधों (दूरी) के आधार पर तारों के नियम कई, लेकिन संभवतः सभी, टोपोलॉजिकल विशेषताओं को समझा सकते हैं। यहाँ हम मानव कनेक्टोम के जनरेटिव मॉडलों के एक परिवार का व्यवस्थित रूप से अन्वेषण करते हैं जो विभिन्न तारों के नियमों के अनुसार डिज़ाइन किए गए सिंथेटिक नेटवर्क उत्पन्न करते हैं, जो ज्यामितीय और व्यापक टोपोलॉजिकल कारकों को मिलाते हैं। हम पाते हैं कि ज्यामितीय बाधाओं के संयोजन के साथ एक होमोफिलिक जुड़ाव तंत्र सिंथेटिक नेटवर्क बना सकता है जो व्यक्तियों के मानव कनेक्टोम के कई टोपोलॉजिकल लक्षणों से करीबी मेल खाते हैं, जिनमें से कुछ विशेषताएँ खुद जनरेटिव मॉडल के अनुकूलन में नहीं शामिल की गई थीं। हम इन मॉडलों का उपयोग जीवन काल डेटा सेट का अन्वेषण करने के लिए करते हैं और दिखाते हैं कि उम्र के साथ, मॉडल पैरामीटर क्रमिक परिवर्तनों का सामना करते हैं, जो जीवन काल के दौरान कनेक्टोम के अंतर्निहित जनरेटिव कारकों के पुनः संतुलन का सुझाव देते हैं।