Connectome
કનેક્ટોમ () એ મગજમાં ચેતા જોડાણોનો વ્યાપક નકશો છે, અને તેને તેના "વાયરિંગ આકૃતિ" તરીકે વિચારી શકાય છે. જીવતંત્રની ચેતાતંત્ર ચેતાકોષોથી બનેલી હોય છે જે ચેતાકોષો દ્વારા સંદેશાવ્યવહાર કરે છે. ચેતાતંત્રમાં ચેતાકોષને શોધીને અને જ્યાં ચેતાકોષો ચેતાકોષો દ્વારા જોડાયેલા હોય છે તેનું મેપિંગ કરીને જોડાણસ્થાનનું નિર્માણ કરવામાં આવે છે. કનેક્ટોમનું મહત્વ એ અનુભૂતિમાંથી ઉદ્ભવે છે કે માનવ મગજની રચના અને કાર્ય મગજ જોડાણના બહુવિધ સ્તરો અને રીતો દ્વારા જટિલ રીતે જોડાયેલા છે. ત્યાં મજબૂત કુદરતી અવરોધો છે જેના પર ચેતાકોષો અથવા ચેતા વસ્તી ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરી શકે છે, અથવા તેમની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ કેટલી મજબૂત અથવા નિર્દેશિત છે. ખરેખર, માનવ સમજશક્તિનો પાયો કનેક્ટોમ દ્વારા આકાર પામેલી ગતિશીલ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓની પેટર્નમાં રહેલો છે. આવા જટિલ અને પરિવર્તનશીલ માળખા-કાર્ય મેપિંગ્સ હોવા છતાં, સિંગલ-સેલ રેકોર્ડિંગ્સથી લઈને કાર્યાત્મક ન્યુરોઇમેજિંગ સુધીના ગતિશીલ મગજના ડેટાના યાંત્રિક અર્થઘટન માટે કનેક્ટોમ એક અનિવાર્ય આધાર છે. આ શબ્દની ઉત્પત્તિ અને ઉપયોગ 2005 માં, ઇન્ડિયાના યુનિવર્સિટીના ડૉ. ઓલાફ સ્પોર્ન્સ અને લુઝેન યુનિવર્સિટી હોસ્પિટલ ખાતેના ડૉ. પેટ્રીક હેગમેને સ્વતંત્ર રીતે અને સાથે સાથે મગજની અંદરના ચેતા જોડાણોના નકશાનો સંદર્ભ આપવા માટે "કનેક્ટોમ" શબ્દ સૂચવ્યો હતો. આ શબ્દ સીધા માનવ આનુવંશિક કોડને અનુક્રમિત કરવાના ચાલુ પ્રયાસોથી પ્રેરિત હતો-જીનોમ બનાવવા માટે. "કનેક્ટોમિક્સ" (હેગમેન, 2005) ને કનેક્ટોમ ડેટા સમૂહોને ભેગા કરવા અને તેનું વિશ્લેષણ કરવા સાથે સંબંધિત વિજ્ઞાન તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવ્યું છે. તેમના 2005 ના પેપરમાં, "ધ હ્યુમન કનેક્ટોમ, માનવ મગજનું માળખાકીય વર્ણન", સ્પોર્ન્સ એટ અલ. તેમણે લખ્યુંઃ નેટવર્કની કામગીરીને સમજવા માટે, વ્યક્તિએ તેના ઘટકો અને તેમના આંતરજોડાણોને જાણવું આવશ્યક છે. આ લેખનો હેતુ માનવ મગજની રચના કરતા તત્વો અને જોડાણોના નેટવર્કના વ્યાપક માળખાકીય વર્ણનને ધ્યાનમાં રાખીને સંશોધન વ્યૂહરચનાઓની ચર્ચા કરવાનો છે. અમે આ ડેટાસેટને માનવ "કનેક્ટોમ" કહેવાનો પ્રસ્તાવ મૂકીએ છીએ, અને અમે દલીલ કરીએ છીએ કે તે જ્ઞાનાત્મક ન્યુરોસાયન્સ અને ન્યુરોસાઇકોલોજીમાં મૂળભૂત રીતે મહત્વપૂર્ણ છે. કનેક્ટોમ મગજની કાર્યાત્મક સ્થિતિઓ તેમના અંતર્ગત માળખાકીય સબસ્ટ્રેટમાંથી કેવી રીતે બહાર આવે છે તેની આપણી સમજણમાં નોંધપાત્ર વધારો કરશે અને જો આ માળખાકીય સબસ્ટ્રેટ વિક્ષેપિત થાય તો મગજના કાર્યને કેવી અસર થાય છે તેની નવી યાંત્રિક આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરશે. 2005 માં તેમના પીએચ. ડી. થીસીસ, ફ્રોમ ડિફ્યુઝન એમઆરઆઈ ટુ બ્રેઇન કનેક્ટોમિક્સમાં, હેગમેને લખ્યુંઃ તે સ્પષ્ટ છે કે, જીનોમની જેમ, જે માત્ર જનીનોના સંયોજન કરતાં ઘણું વધારે છે, મગજમાં તમામ ચેતાકોષીય જોડાણોનો સમૂહ તેમના વ્યક્તિગત ઘટકોના સરવાળા કરતાં ઘણો વધારે છે. જીનોમ પોતે એક અસ્તિત્વ છે, કારણ કે તે સૂક્ષ્મ જનીન ક્રિયાપ્રતિક્રિયામાંથી [જીવન] ઉભરી આવે છે. તેવી જ રીતે, કોઈ પણ વ્યક્તિ મગજના કનેક્ટોમને, તમામ ચેતાકોષીય જોડાણોના સમૂહને એક એકમ તરીકે ગણી શકે છે, આમ એ હકીકત પર ભાર મૂકે છે કે મગજની વિશાળ ચેતાકોષીય સંચાર ક્ષમતા અને ગણતરીની શક્તિ વિવેચનાત્મક રીતે આ સૂક્ષ્મ અને અવિશ્વસનીય રીતે જટિલ જોડાણ માળખા પર આધાર રાખે છે. "કનેક્ટોમ" શબ્દને તાજેતરમાં સેબાસ્ટિયન સેઉંગના 2010ના ટેડ પરિષદમાં આપવામાં આવેલા આઈ એમ માય કનેક્ટોમ ભાષણ દ્વારા લોકપ્રિય બનાવવામાં આવ્યો હતો, જેમાં માનવ કનેક્ટોમના મેપિંગના ઉચ્ચ-સ્તરના લક્ષ્યોની ચર્ચા કરવામાં આવી છે, તેમજ માઇક્રોસ્કેલ પર મગજની પેશીઓનો ત્રિ-પરિમાણીય ચેતા નકશો બનાવવાના ચાલુ પ્રયાસોની ચર્ચા કરવામાં આવી છે. 2012માં, સેઉંગે 'કનેક્ટોમઃ હાઉ ધ બ્રેઇન્સ વાયરિંગ મેક્સ અસ હૂ વી આર "પુસ્તક પ્રકાશિત કર્યું હતું. પદ્ધતિઓ મગજ નેટવર્કને મગજના ઇમેજિંગમાં અવકાશી રીઝોલ્યુશનના સ્તરને અનુરૂપ સ્કેલના વિવિધ સ્તરો પર વ્યાખ્યાયિત કરી શકાય છે (કોટર, 2007, સ્પોર્ન્સ, 2010). આ સ્કેલને આશરે મેક્રોસ્કેલ, મેસોસ્કેલ અને માઇક્રોસ્કેલ તરીકે વર્ગીકૃત કરી શકાય છે. આખરે, આપેલ પ્રજાતિના ચેતાતંત્ર સંગઠનના એક જ અધિક્રમિક નકશામાં વિવિધ સ્કેલ પર પ્રાપ્ત કનેક્ટોમિક નકશામાં જોડાવાનું શક્ય બની શકે છે, જે એક ચેતાકોષથી માંડીને ચેતાકોષોની વસ્તીથી માંડીને કોર્ટિકલ વિસ્તારો જેવી મોટી પ્રણાલીઓ સુધીની હોય છે. પ્રાથમિક પ્રાયોગિક ડેટામાંથી જોડાણનું અનુમાન કરવામાં સામેલ પદ્ધતિસરની અનિશ્ચિતતાને ધ્યાનમાં રાખીને, અને વિવિધ વ્યક્તિઓના જોડાણોમાં મોટા તફાવતો હોવાની સંભાવના છે તે જોતાં, કોઈપણ એકીકૃત નકશો સંભવતઃ જોડાણ ડેટાની સંભવિત રજૂઆત પર આધાર રાખશે (સ્પોર્ન્સ એટ અલ., 2005). મેક્રોસ્કેલ એ મેક્રોસ્કેલ (મિલિમીટર રિઝોલ્યુશન) પરનું જોડાણ વિશાળ મગજ પ્રણાલીઓને પકડવાનો પ્રયાસ કરે છે જેને શારીરિક રીતે અલગ મોડ્યુલો (વિસ્તારો, પાર્સલ અથવા ગાંઠો) માં વિભાજિત કરી શકાય છે, જેમાં દરેક જોડાણની અલગ પેટર્ન ધરાવે છે. મેસોસ્કેલ અને મેક્રોસ્કેલ પર કનેક્ટોમિક ડેટાબેઝ સેલ્યુલર રિઝોલ્યુશન કરતા નોંધપાત્ર રીતે વધુ કોમ્પેક્ટ હોઈ શકે છે, પરંતુ તેમને નેટવર્ક નોડ્સમાં ન્યુરલ વોલ્યુમના સચોટ એનાટોમિકલ અથવા ફંક્શનલ પાર્સિલેશન માટે અસરકારક વ્યૂહરચનાઓની જરૂર છે (જટિલતાઓ માટે જુઓ, દા. ત., વોલેસ એટ અલ., 2004). મગજ સંશોધનની સ્થાપિત પદ્ધતિઓ, જેમ કે એક્સોનલ ટ્રેસિંગ, કનેક્ટોમ ડેટા સમૂહોના નિર્માણ માટે પ્રારંભિક માર્ગો પૂરા પાડે છે. જો કે, જીવંત વિષયોમાં વધુ તાજેતરની પ્રગતિ ડિફ્યુઝન-વેટેડ મેગ્નેટિક રેઝોનન્સ ઇમેજિંગ (DW-MRI) અને ફંક્શનલ મેગ્નેટિક રેઝોનન્સ ઇમેજિંગ (FMRI) જેવી બિન-આક્રમક ઇમેજિંગ તકનીકોના ઉપયોગ દ્વારા કરવામાં આવી છે. પ્રથમ, જ્યારે ટ્રેક્ટોગ્રાફી સાથે જોડાય છે ત્યારે મગજમાં મુખ્ય ફાઇબર બંડલના પુનર્નિર્માણની મંજૂરી આપે છે. બીજું સંશોધકને મગજની નેટવર્ક પ્રવૃત્તિ (ક્યાં તો આરામ કરતી વખતે અથવા નિર્દેશિત કાર્યો કરતી વખતે) મેળવવાની મંજૂરી આપે છે, જે કાર્યાત્મક રીતે જોડાયેલા મગજના માળખાકીય અને શારીરિક રીતે અલગ વિસ્તારોની ઓળખને સક્ષમ કરે છે. નોંધપાત્ર રીતે, ડબલ્યુયુ-મિન કન્સોર્ટિયમની આગેવાની હેઠળના હ્યુમન કનેક્ટોમ પ્રોજેક્ટનો ધ્યેય બહુવિધ ઇમેજિંગ તકનીકો અને ઠરાવોના સંયોજનનો ઉપયોગ કરીને મેક્રો સ્કેલ પર તંદુરસ્ત માનવ મગજનો માળખાકીય અને કાર્યાત્મક નકશો બનાવવાનો છે. કનેક્ટિવિટી મેપિંગમાં તાજેતરની પ્રગતિ 2000 ના દાયકા દરમિયાન, ઘણા તપાસકર્તાઓએ માનવ મગજનો આચ્છાદનના મોટા પાયે માળખાકીય સ્થાપત્યનો નકશો બનાવવાનો પ્રયાસ કર્યો છે. એક પ્રયાસમાં વ્યક્તિઓમાં કોર્ટિકલ જાડાઈ અથવા કદમાં ક્રોસ-સહસંબંધોનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો (હે એટ અલ., 2007). આવા ગ્રે-મેટર જાડાઈ સહસંબંધોને માળખાકીય જોડાણોની હાજરી માટે સૂચકાંકો તરીકે રજૂ કરવામાં આવ્યા છે. અભિગમની ખામી એ છે કે તે કોર્ટિકલ જોડાણ પેટર્ન વિશે અત્યંત પરોક્ષ માહિતી પ્રદાન કરે છે અને વિષય જૂથમાં એક જોડાણ ડેટા સેટ મેળવવા માટે મોટી સંખ્યામાં વ્યક્તિઓ પાસેથી ડેટાની જરૂર પડે છે. અન્ય તપાસકર્તાઓએ ડીડબલ્યુ-એમઆરઆઈ ઇમેજિંગ ડેટામાંથી આખા મગજના જોડાણ મેટ્રિક્સ બનાવવાનો પ્રયાસ કર્યો છે. બ્લુ બ્રેઇન પ્રોજેક્ટ અણુ ધાર પર તીક્ષ્ણ હીરાની છરીનો ઉપયોગ કરીને સમગ્ર માઉસ કનેક્ટોમનું પુનઃનિર્માણ કરવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યો છે, અને પેશીઓના સ્લાઇસેસના ઇમેજિંગ માટે ઇલેક્ટ્રોન માઇક્રોસ્કોપી. મેક્રોસ્કેલ કનેક્ટોમિક્સ માટે પડકાર મેક્રોસ્કેલ માનવ કનેક્ટોમિક્સમાં પ્રારંભિક સંશોધન મગજની અંતર્ગત કાર્યાત્મક સંસ્થા સાથે અસ્પષ્ટ સંબંધ ધરાવતા સમાન કદના પ્રદેશો અથવા એનાટોમિકલ પ્રદેશોનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવ્યા હતા (દા. ત. ગિરાલ અને સલ્કલ આધારિત પ્રદેશો). જ્યારે આ અભિગમોમાંથી ઘણું શીખી શકાય છે, ત્યારે મગજને કાર્યાત્મક રીતે અલગ પાર્સલમાં વિભાજિત કરવું અત્યંત ઇચ્છનીય છેઃ મગજના પ્રદેશો જેમાં અલગ આર્કિટેક્ચર, કનેક્ટિવિટી, કાર્ય અને/અથવા ટોપોગ્રાફી છે (ફેલમેન અને વેન એસેન, 1991). સચોટ પારસીકરણ મેક્રોસ્કેલ કનેક્ટોમના દરેક નોડને એક અલગ જોડાણ પેટર્ન અને કાર્યાત્મક રૂપરેખા સાથે જોડીને વધુ માહિતીપ્રદ બનાવવાની મંજૂરી આપે છે. આચ્છાદનના સ્થાનિક ક્ષેત્રોનું પારસીકરણ પ્રસરણ માર્ગલેખન (બેકમેન એટ અલ.) નો ઉપયોગ કરીને પૂર્ણ કરવામાં આવ્યું છે. 2009) અને કાર્યાત્મક જોડાણ (નેલ્સન એટ અલ. 2010) બિન-આક્રમક રીતે કનેક્ટિવિટી પેટર્નને માપવા અને અલગ કનેક્ટિવિટી પેટર્નના આધારે કોર્ટિકલ વિસ્તારોને વ્યાખ્યાયિત કરવા. આવા વિશ્લેષણ સંપૂર્ણ મગજના સ્કેલ પર અને બિન-આક્રમક પદ્ધતિઓને એકીકૃત કરીને શ્રેષ્ઠ રીતે કરી શકાય છે. ચોક્કસ આખા મગજનું વિભાજન સામાન્ય મગજ માટે વધુ સચોટ મેક્રોસ્કેલ કનેક્ટોમ્સ તરફ દોરી શકે છે, જે પછી રોગની સ્થિતિ સાથે સરખાવી શકાય છે. મગજના સફેદ દ્રવ્યમાંથી પસાર થતા માર્ગોને હિસ્ટોલોજીકલ વિચ્છેદન અને સ્ટેનિંગ દ્વારા, અધોગતિ પદ્ધતિઓ દ્વારા અને એક્સોનલ ટ્રેસિંગ દ્વારા સૂચિબદ્ધ કરી શકાય છે. એક્સોનલ ટ્રેસિંગ પદ્ધતિઓ ગ્રે મેટર પ્રદેશો વચ્ચે વ્યાપક, પ્રજાતિ-વિશિષ્ટ એનાટોમિકલ જોડાણ મેટ્રિક્સમાં લાંબા અંતરના માર્ગોના વ્યવસ્થિત ચાર્ટિંગ માટે પ્રાથમિક આધાર બનાવે છે. સીમાચિહ્ન અભ્યાસોમાં મકાકના દ્રશ્ય આચ્છાદન (ફેલમેન અને વેન એસેન, 1991) અને બિલાડીના મગજમાં થેલામોકોર્ટિકલ સિસ્ટમ (સ્કેનેલ એટ અલ., 1999) ના ક્ષેત્રો અને જોડાણોનો સમાવેશ થાય છે. એનાટોમિકલ જોડાણ માટે ન્યુરોઇન્ફોર્મેટિક્સ ડેટાબેઝનો વિકાસ આવા એનાટોમિકલ જોડાણ નકશાના સતત સુધારા અને શુદ્ધિકરણ માટે પરવાનગી આપે છે. ઓનલાઇન મેકાક કોર્ટેક્સ કનેક્ટિવિટી ટૂલ કોકોમેક (કોટર, 2004) અને ઉંદરનું ટેમ્પોરલ લોબ કનેક્ટોમ આવા ડેટાબેઝના અગ્રણી ઉદાહરણો છે. મેસોસ્કેલ એ "મેસોસ્કેલ" જોડાણ સેંકડો માઇક્રોમીટરના અવકાશી રીઝોલ્યુશનને અનુરૂપ છે. દરેક વ્યક્તિગત ચેતાકોષનો નકશો બનાવવાનો પ્રયાસ કરવાને બદલે, મેસોસ્કેલ પરનું જોડાણ સ્થાનિક સર્કિટ્સ દ્વારા રચાયેલી શારીરિક અને/અથવા કાર્યાત્મક રીતે અલગ ચેતાકોષીય વસ્તીને પકડવાનો પ્રયાસ કરશે (દા. ત. કોર્ટિકલ કૉલમ) જે સેંકડો અથવા હજારો વ્યક્તિગત ચેતાકોષોને જોડે છે. આ સ્કેલ હજુ પણ આ સમયે એક ખૂબ જ મહત્વાકાંક્ષી તકનીકી પડકાર રજૂ કરે છે અને સ્થાનિક સ્તરે આક્રમક તકનીકો અથવા ખૂબ જ ઉચ્ચ ક્ષેત્ર ચુંબકીય પ્રતિધ્વનિ ઇમેજિંગ (એમઆરઆઈ) સાથે નાના પાયે જ તપાસ કરી શકાય છે. માઇક્રોસ્કેલ "માઇક્રોસ્કેલ" (માઇક્રોમીટર રિઝોલ્યુશન) પર કનેક્ટોમનું મેપિંગ કરવાનો અર્થ ન્યુરલ સિસ્ટમ્સ, ન્યુરોન-બાય-ન્યુરોનનો સંપૂર્ણ નકશો બનાવવાનો છે. આવું કરવાનો પડકાર સ્પષ્ટ થઈ જાય છેઃ મગજને સમાવતા ચેતાકોષોની સંખ્યા સરળતાથી વધુ જટિલ સજીવોમાં અબજો સુધીની હોય છે. એકલા માનવ મગજનો આચ્છાદન 1014 ચેતાકોષીય જોડાણો દ્વારા જોડાયેલા 1010 ચેતાકોષોના ક્રમમાં ધરાવે છે. તુલનાત્મક રીતે, માનવ જિનોમમાં આધાર-જોડીની સંખ્યા 3 × 109 છે. આજે માઇક્રોસ્કેલ પર માનવ કનેક્ટોમના નિર્માણના કેટલાક મુખ્ય પડકારોમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ વર્તમાન તકનીકને ધ્યાનમાં રાખીને ડેટા સંગ્રહમાં વર્ષો લાગશે, માહિતીની ટિપ્પણી કરવા માટે મશીન વિઝન ટૂલ્સ તેમની બાલ્યાવસ્થામાં રહે છે, અને અપૂરતા છે, અને પરિણામી મગજ-ગ્રાફના વિશ્લેષણ માટે ન તો સિદ્ધાંત કે એલ્ગોરિધમ્સ સહેલાઈથી ઉપલબ્ધ નથી. ડેટા સંગ્રહના મુદ્દાઓને સંબોધવા માટે, કેટલાક જૂથો ઉચ્ચ-થ્રુપુટ સીરીયલ ઇલેક્ટ્રોન માઇક્રોસ્કોપ બનાવી રહ્યા છે (કસ્તુરી એટ અલ., 2009; બોક એટ અલ. 2011). મશીન-વિઝન અને ઇમેજ-પ્રોસેસિંગની સમસ્યાઓને ઉકેલવા માટે, ઓપન કનેક્ટોમ પ્રોજેક્ટ આ અવરોધ એલ્ગ-સોર્સિંગ (અલ્ગોરિધમ આઉટસોર્સિંગ) છે. છેવટે, આંકડાકીય આલેખ સિદ્ધાંત એ એક ઉભરતી શાખા છે જે આ મગજ-આલેખ (ગોલ્ડનબર્ગ એટ અલ., 2009) નું વિશ્લેષણ કરવા માટે અત્યાધુનિક પેટર્ન ઓળખ અને અનુમાન સાધનો વિકસાવી રહી છે. વર્તમાન બિન-આક્રમક ઇમેજિંગ તકનીકો ચેતાકોષ-દ્વારા-ચેતાકોષ સ્તર પર મગજની પ્રવૃત્તિને પકડી શકતી નથી. કરોડઅસ્થિધારી પ્રાણીઓમાં સેલ્યુલર સ્તરે કનેક્ટોમનું મેપિંગ કરવા માટે હાલમાં મગજની પેશીઓના મર્યાદિત ભાગોનું પોસ્ટમોર્ટમ (મૃત્યુ પછી) માઇક્રોસ્કોપિક વિશ્લેષણ જરૂરી છે. નોન-ઓપ્ટિકલ તકનીકો કે જે ઉચ્ચ-થ્રુપુટ ડીએનએ સિક્વન્સિંગ પર આધાર રાખે છે તે તાજેતરમાં એન્થોની ઝડોર (સી. એસ. એચ. એલ.) દ્વારા પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવી છે. પરંપરાગત હિસ્ટોલોજીકલ સર્કિટ-મેપિંગ અભિગમો ઇમેજિંગ પર આધાર રાખે છે અને તેમાં સેલ સ્ટેનિંગ માટે લાઇટ-માઇક્રોસ્કોપિક તકનીકો, ટ્રેક્ટ ટ્રેસિંગ માટે લેબલિંગ એજન્ટોનું ઈન્જેક્શન, અથવા રાસાયણિક મગજની જાળવણી, સ્ટેનિંગ અને ઇલેક્ટ્રોન માઇક્રોસ્કોપી (ઇ. એમ.) દ્વારા સીરીયલ સેક્શનવાળા પેશી બ્લોકનું પુનર્નિર્માણ સામેલ છે. જ્યારે જોડાણશાસ્ત્ર માટે જમાવટની વાત આવે છે ત્યારે આ દરેક શાસ્ત્રીય અભિગમોમાં ચોક્કસ ખામીઓ હોય છે. એકલ કોષોનું સ્ટેનિંગ, દા. ત. ગોલ્ગી ડાઘ સાથે, સેલ્યુલર પ્રક્રિયાઓ અને જોડાણને શોધવા માટે પ્રકાશ-માઇક્રોસ્કોપીના મર્યાદિત રીઝોલ્યુશન તેમજ લાંબા અંતરના અંદાજો મેળવવામાં મુશ્કેલીઓનો સામનો કરવો પડે છે. ટ્રેક્ટ ટ્રેસિંગ, જેને ઘણીવાર મગજમાં લાંબા અંતરના માર્ગો શોધવા માટે ન્યુરોએનાટોમીના "ગોલ્ડ સ્ટાન્ડર્ડ" તરીકે વર્ણવવામાં આવે છે, સામાન્ય રીતે માત્ર એકદમ મોટી કોષ વસ્તી અને એક અક્ષતંતુ માર્ગોને શોધવાની મંજૂરી આપે છે. સી. એલિગન્સ કનેક્ટોમ (વ્હાઇટ એટ અલ., 1986) ના સંકલન માટે ઇ. એમ. પુનર્નિર્માણનો સફળતાપૂર્વક ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો. જો કે, સમગ્ર ચેતાતંત્રના મોટા પેશી બ્લોક માટેના ઉપયોગોમાં પરંપરાગત રીતે લાંબા અંતર સુધી ફેલાયેલા અંદાજો સાથે મુશ્કેલી આવી છે. સેલ્યુલર સ્તરે ન્યુરલ કનેક્ટિવિટીના મેપિંગમાં તાજેતરની પ્રગતિ શાસ્ત્રીય તકનીકોની મર્યાદાઓને દૂર કરવા અને સેલ્યુલર કનેક્ટોમ ડેટા સમૂહોના સંકલન માટે નોંધપાત્ર નવી આશા પ્રદાન કરે છે (લાઇવેટ એટ અલ., 2007; લિક્ટમેન એટ અલ., 2008). બ્રેઇનબો નો ઉપયોગ કરીને, કેટલાક ફ્લોરોસન્ટ પ્રોટીનની સ્ટોકેસ્ટિક અભિવ્યક્તિ પર આધારિત સંયુક્ત રંગ લેબલિંગ પદ્ધતિ, જેફ ડબ્લ્યુ. લિક્ટમેન અને સહકર્મીઓ 100 થી વધુ અલગ રંગોમાંથી એક સાથે વ્યક્તિગત ચેતાકોષોને ચિહ્નિત કરવામાં સક્ષમ હતા. અલગ કરી શકાય તેવા રંગ સાથે વ્યક્તિગત ચેતાકોષોનું લેબલિંગ પછી પેશીઓના બ્લોકની અંદર લાંબી પ્રક્રિયાઓ સહિત તેમના સેલ્યુલર માળખાના ટ્રેસિંગ અને પુનર્નિર્માણની મંજૂરી આપે છે. માર્ચ 2011 માં, જર્નલ નેચરએ માઇક્રો-કનેક્ટોમ્સ પર લેખોની જોડી પ્રકાશિત કરીઃ બોક એટ અલ. અને બ્રિગમેન એટ અલ. બંને લેખોમાં, લેખકોએ પહેલા કોષોના નાના ઉપગણના કાર્યાત્મક ગુણધર્મોને દર્શાવ્યા હતા, અને પછી આંશિક ઉપગણ મેળવવા માટે તે કોષોમાંથી નીકળતી પ્રક્રિયાઓના ઉપગણને જાતે શોધી કાઢ્યા હતા. ખુલ્લા વિજ્ઞાનના સિદ્ધાંતો સાથે સંરેખણમાં, બોક એટ અલના લેખકો. (2011) એ તેમનો ડેટા જાહેર વપરાશ માટે બહાર પાડ્યો છે. બોક એટ અલ તરફથી સંપૂર્ણ રીઝોલ્યુશન 12 ટેરાબાઇટ ડેટાસેટ. તે ન્યુરોડેટા પર ઉપલબ્ધ છે. સ્વતંત્ર રીતે, સેંકડો કોષો વચ્ચે કાર્યાત્મક ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓની મહત્વપૂર્ણ ટોપોલોજીઓ પણ ધીમે ધીમે જાહેર કરવામાં આવશે (શિમોનો અને બેગ્સ, 2014). સમગ્ર માઉસ મગજમાં અલ્ટ્રા ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરલ સર્કિટ મેપિંગને સ્કેલ કરવાનું હાલમાં ચાલી રહ્યું છે (મિકુલા, 2012). મેપિંગ કનેક્ટિવિટી માટે વૈકલ્પિક અભિગમ તાજેતરમાં ઝડોર અને સહકર્મીઓ (ઝડોર એટ અલ., 2012) દ્વારા પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવ્યો હતો. બી. ઓ. આઈ. એન. સી. (વ્યક્તિગત ચેતાકોષીય જોડાણોનું બારકોડિંગ) તરીકે ઓળખાતી ઝડોરની તકનીક ચેતાતંત્ર સર્કિટ્સને મેપ કરવા માટે ઉચ્ચ-થ્રુપુટ ડીએનએ સિક્વન્સિંગનો ઉપયોગ કરે છે. ટૂંકમાં, અભિગમમાં દરેક ચેતાકોષને એક અનન્ય ડીએનએ બારકોડ સાથે લેબલ કરવું, ચેતાકોષો વચ્ચે ચેતાકોષો સ્થાનાંતરિત કરવા (ઉદાહરણ તરીકે સ્યુઇડ હર્પીસવાયરસ 1, એસયુએચવી 1 નો ઉપયોગ કરીને) અને ચેતાકોષ જોડીનું પ્રતિનિધિત્વ કરવા માટે બારકોડ્સનું મિશ્રણ સામેલ છે. આ અભિગમમાં સસ્તું, ઝડપી અને અત્યંત ઉચ્ચ-ઉત્પાદન થવાની સંભાવના છે. 2016 માં, યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સ સરકારની ઇન્ટેલિજન્સ એડવાન્સ્ડ રિસર્ચ પ્રોજેક્ટ્સ એક્ટિવિટીએ બ્રેન ઇનિશિયેટિવના ભાગ રૂપે, ઉંદરના દ્રશ્ય આચ્છાદનના એક ઘન મિલીમીટરનો નકશો બનાવવા માટે પાંચ વર્ષનો, બહુ-સંસ્થા પ્રોજેક્ટ માઇક્રોન્સ શરૂ કર્યો. જૈવિક પેશીઓનો માત્ર એક નાનો જથ્થો હોવા છતાં, આ પ્રોજેક્ટ હાલમાં અસ્તિત્વમાં રહેલા સૌથી મોટા માઇક્રો-સ્કેલ કનેક્ટોમિક્સ ડેટાસેટ્સમાંથી એક આપશે. કાર્યાત્મક જોડાણનું મેપિંગ આરામની સ્થિતિમાં અને કાર્યો દરમિયાન એફ. એમ. આર. આઈ. નો ઉપયોગ કરીને, જોડાણ સર્કિટના કાર્યોનો અભ્યાસ કરવામાં આવી રહ્યો છે. જેમ પૃથ્વીની સપાટીના વિગતવાર માર્ગ નકશા આપણને તે રસ્તાઓ પર મુસાફરી કરતા વાહનોના પ્રકાર અથવા તેઓ કયા માલસામાનને ખેંચી રહ્યા છે તે વિશે વધુ જણાવતા નથી, તે સમજવા માટે કે ચેતા માળખાઓ ચેતના જેવા ચોક્કસ કાર્યાત્મક વર્તનમાં કેવી રીતે પરિણમે છે, તે સિદ્ધાંતો બનાવવાની જરૂર છે જે રચનાત્મક જોડાણ સાથે કાર્યોને સંબંધિત કરે છે. જો કે, માળખાકીય અને કાર્યાત્મક જોડાણ વચ્ચેનું બંધન સીધું નથી. કાર્યાત્મક જોડાણને આકાર આપવામાં એનાટોમિકલ નેટવર્કની ભૂમિકાની તપાસ કરવા માટે આખા મગજની નેટવર્ક ગતિશીલતાના કોમ્પ્યુટેશનલ મોડેલો મૂલ્યવાન સાધનો છે. ખાસ કરીને, કોમ્પ્યુટેશનલ મોડેલ્સનો ઉપયોગ કનેક્ટોમમાં જખમની ગતિશીલ અસરની આગાહી કરવા માટે થઈ શકે છે. નેટવર્ક અથવા ગ્રાફ તરીકે કનેક્ટોમનો નેટવર્ક વિજ્ઞાન અને ગ્રાફ થિયરીના માધ્યમથી નેટવર્ક તરીકે અભ્યાસ કરી શકાય છે. માઇક્રો-સ્કેલ કનેક્ટોમના કિસ્સામાં, આ નેટવર્કના ગાંઠો (અથવા આલેખ) ચેતાકોષો છે, અને ધાર તે ચેતાકોષો વચ્ચેના ચેતાકોષોને અનુરૂપ છે. મેક્રો-સ્કેલ કનેક્ટોમ માટે, ગાંઠો ROI (રસના પ્રદેશો) ને અનુરૂપ હોય છે, જ્યારે આલેખની ધાર તે વિસ્તારોને એકબીજા સાથે જોડતા ચેતાક્ષમાંથી મેળવવામાં આવે છે. આમ કનેક્ટોમ્સને કેટલીકવાર મગજના આલેખ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, કારણ કે તે ખરેખર ગાણિતિક અર્થમાં આલેખ છે જે મગજમાં જોડાણોનું વર્ણન કરે છે (અથવા, વ્યાપક અર્થમાં, સમગ્ર ચેતાતંત્ર). સંશોધકોના એક જૂથ (ઇટુરિયા-મેડિના એટ અલ., 2008) એ ડિફ્યુઝન ટેન્સર ઇમેજિંગ (ડી. ટી. આઈ.) નો ઉપયોગ કરીને કનેક્ટોમ ડેટા સેટનું નિર્માણ કર્યું છે, ત્યારબાદ <આઇ. ડી. 1> કોર્ટિકલ અને મૂળભૂત મગજના ગ્રે મેટર વિસ્તારો વચ્ચે સરેરાશ જોડાણની સંભાવનાઓની વ્યુત્પત્તિ કરવામાં આવી છે. તમામ નેટવર્કમાં નાના-વિશ્વની વિશેષતાઓ અને "બ્રોડ-સ્કેલ" ડિગ્રી વિતરણો હોવાનું જણાયું હતું. આ નેટવર્ક્સમાં વચ્ચેની કેન્દ્રીયતાના વિશ્લેષણમાં પ્રિક્યુનિયસ, ઇન્સ્યુલા, સુપિરિયર પેરીયેટલ અને સુપિરિયર ફ્રન્ટલ કોર્ટેક્સ માટે ઉચ્ચ કેન્દ્રીયતા દર્શાવવામાં આવી હતી. અન્ય જૂથ (ગોંગ એટ અલ. 2008) એ 78 કોર્ટિકલ પ્રદેશો વચ્ચેના એનાટોમિકલ જોડાણોના નેટવર્કને મેપ કરવા માટે ડી. ટી. આઈ. નો ઉપયોગ કર્યો છે. આ અભ્યાસમાં માનવ મગજમાં કેટલાક કેન્દ્ર પ્રદેશોની પણ ઓળખ કરવામાં આવી હતી, જેમાં પ્રિક્યુનિયસ અને સુપિરિયર ફ્રન્ટલ ગાયરસનો સમાવેશ થાય છે. હેગમેન એટ અલ. (2007) એ ફાઇબરની ગીચતામાંથી જોડાણ મેટ્રિક્સનું નિર્માણ કર્યું હતું, જે એકરૂપ રીતે વિતરિત અને સમાન કદના આરઓઆઈ વચ્ચે માપવામાં આવે છે, જેની સંખ્યા 500 અને 4000 વચ્ચે હોય છે. બે વિષયોમાંથી આશરે 1,000 આરઓઆઈ અને આશરે 50,000 ફાઇબર માર્ગો માટે મેળવેલા જોડાણ મેટ્રિક્સના માત્રાત્મક વિશ્લેષણમાં નેટવર્ક માટે ઘાતાંકીય (એક-સ્કેલ) ડિગ્રી વિતરણ તેમજ મજબૂત નાના-વિશ્વની લાક્ષણિકતાઓ દર્શાવવામાં આવી હતી. ડેટા સમૂહો પ્રસરણ સ્પેક્ટ્રમ ઇમેજિંગ (DSI) (વેડેન, 2005) માંથી મેળવવામાં આવ્યા હતા, જે પ્રસરણ-ભારિત ઇમેજિંગનો એક પ્રકાર છે જે ફાઇબર માર્ગને પાર કરવાને કારણે પ્રસરણ દિશામાં ઇન્ટ્રા-વોક્સેલ વિજાતીયતા પ્રત્યે સંવેદનશીલ છે અને આમ અન્ય પ્રસરણ ઇમેજિંગ અભિગમો (વેડેન, 2008) કરતાં અક્ષતંતુ માર્ગના વધુ સચોટ મેપિંગને મંજૂરી આપે છે. હાગમેન એટ અલ દ્વારા વિકસાવવામાં આવેલા અભિગમ અનુસાર હસ્તગત અને પ્રક્રિયા કરાયેલ સંપૂર્ણ-મુખ્ય DSI ડેટાસેટ્સનું સંયોજન. (2007) ગ્રાફ વિશ્લેષણ સાધનો સાથે શરૂઆતમાં એનિમલ ટ્રેસિંગ અભ્યાસ માટે કલ્પના કરવામાં આવી હતી (સ્પોર્ન્સ, 2006; સ્પોર્ન્સ, 2007) માનવ કોર્ટિકલ જોડાણના નેટવર્ક માળખાના વિગતવાર અભ્યાસને મંજૂરી આપે છે (હેગમેન એટ અલ., 2008). માનવ મગજ નેટવર્કને મુખ્ય વિઘટન, મોડ્યુલરિટી વિશ્લેષણ, હબ વર્ગીકરણ અને કેન્દ્રિયતા સહિત નેટવર્ક વિશ્લેષણ પદ્ધતિઓની વ્યાપક શ્રેણીનો ઉપયોગ કરીને વર્ગીકૃત કરવામાં આવ્યું હતું. હેગમેન એટ અલ. ઉચ્ચ અને પરસ્પર જોડાયેલા મગજના પ્રદેશોના માળખાકીય કેન્દ્રના અસ્તિત્વ માટેના પુરાવા રજૂ કર્યા, જે મુખ્યત્વે પશ્ચાદવર્તી મધ્ય અને પાર્શ્વીય આચ્છાદનમાં સ્થિત છે. કોરમાં પશ્ચાદવર્તી સિન્ગ્યુલેટ આચ્છાદન, પ્રિક્યુનિયસ, ક્યુનિયસ, પેરેસેન્ટ્રલ લોબ્યુલ, સિન્ગ્યુલેટનો ઇસ્થમસ, સુપિરિયર ટેમ્પોરલ સલ્કસના કિનારા અને હલકી કક્ષાના અને સુપિરિયર પેરિએટલ આચ્છાદનનો સમાવેશ થાય છે, જે બંને મગજનો ગોળાર્ધમાં સ્થિત છે. કનેક્ટોમિક્સનું પેટાક્ષેત્ર બહુવિધ વિષયોના મગજના આલેખની સરખામણી સાથે કામ કરે છે. પસંદ કરી શકાય તેવા પરિમાણ માટે ઓછામાં ઓછા કનેક્ટોમ્સમાં હાજર હોય તેવી ધારને જ મંજૂરી આપીને બુડાપેસ્ટ રેફરન્સ કનેક્ટોમ જેવા સર્વસંમતિ ગ્રાફનું નિર્માણ કરવું શક્ય છે. બુડાપેસ્ટ રેફરન્સ કનેક્ટોમે સંશોધકોને માનવ મગજના આલેખની સર્વસંમતિ કનેક્ટોમ ડાયનેમિક્સની શોધ તરફ દોરી છે. મગજના તમામ આલેખમાં દેખાતી ધાર મગજની આસપાસ જોડાયેલ સબગ્રાફ બનાવે છે. ધીમે ધીમે ઓછી વારંવારની ધારને મંજૂરી આપીને, આ કોર સબગ્રાફ ઝાડવા તરીકે સતત વધે છે. વૃદ્ધિની ગતિશીલતા વ્યક્તિગત મગજના વિકાસને પ્રતિબિંબિત કરી શકે છે અને માનવ સર્વસંમતિ મગજના આલેખની કેટલીક ધારને નિર્દેશિત કરવાની તક પૂરી પાડી શકે છે. વૈકલ્પિક રીતે, સ્થાનિક તફાવત કે જે જૂથોમાં આંકડાકીય રીતે નોંધપાત્ર રીતે અલગ છે તે વધુ ધ્યાન આકર્ષિત કરે છે કારણ કે તેઓ ચોક્કસ જોડાણોને પ્રકાશિત કરે છે અને તેથી ચોક્કસ મગજની લાક્ષણિકતાઓ અથવા પેથોલોજી પર વધુ પ્રકાશ પાડે છે. તેથી, આલેખ વસ્તી વચ્ચે સ્થાનિક તફાવત શોધવા માટે એલ્ગોરિધમ્સ પણ રજૂ કરવામાં આવ્યા છે (દા. ત. ગ્રાફ વસ્તી વચ્ચે સ્થાનિક તફાવત શોધવા માટે એલ્ગોરિધમ્સ પણ રજૂ કરવામાં આવ્યા છે. કેસ વિરુદ્ધ નિયંત્રણ જૂથોની તુલના કરવા માટે). તે જૂથોમાં અલગ હોય તેવા આંકડાકીય રીતે નોંધપાત્ર જોડાણો શોધવાના ઉદ્દેશ્ય સાથે તે સમાયોજિત ટી-ટેસ્ટ અથવા સ્પાર્સિટી મોડેલનો ઉપયોગ કરીને શોધી શકાય છે. વ્યક્તિગત જોડાણો વચ્ચેના તફાવતના સંભવિત કારણોની પણ તપાસ કરવામાં આવી હતી. ખરેખર, એવું જાણવા મળ્યું છે કે સ્ત્રીઓના મેક્રો-સ્કેલ જોડાણો પુરુષો કરતાં નોંધપાત્ર રીતે વધુ ધાર ધરાવે છે, અને સ્ત્રીઓના જોડાણો વચ્ચેની ધારોનો મોટો ભાગ બે ગોળાર્ધ વચ્ચે ચાલે છે. વધુમાં, કનેક્ટોમ્સ સામાન્ય રીતે નાના-વિશ્વ પાત્રનું પ્રદર્શન કરે છે, જેમાં એકંદર કોર્ટિકલ જોડાણ વય સાથે ઘટતું જાય છે. 2015 સુધીમાં ચાલી રહેલા એચસીપી લાઇફસ્પેન પાયલોટ પ્રોજેક્ટનો ઉદ્દેશ 6 વય જૂથો (4-6,8-9,14-15,25-35,45-55,65-75) વચ્ચેના જોડાણના તફાવતોને ઓળખવાનો છે. તાજેતરમાં, લોબ દ્વારા ગોઠવાયેલા વર્તુળની આસપાસ કોર્ટિકલ વિસ્તારો મૂકીને સંપૂર્ણ મગજની માહિતીની કલ્પના કરવા માટે કનેક્ટોગ્રામનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે. આંતરિક વર્તુળો પછી રંગ સ્કેલ પર કોર્ટિકલ મેટ્રિક્સ દર્શાવે છે. ડી. ટી. આઈ. ડેટામાં સફેદ દ્રવ્ય ફાઇબર જોડાણો પછી આ કોર્ટિકલ પ્રદેશો વચ્ચે દોરવામાં આવે છે અને અપૂર્ણાંક અનિસોટ્રોપી અને જોડાણની તાકાત દ્વારા ભારિત થાય છે. આવા આલેખનો ઉપયોગ પ્રખ્યાત આઘાતજનક મગજની ઇજાના દર્દી ફિનીસ ગેજને થયેલા નુકસાનનું વિશ્લેષણ કરવા માટે પણ કરવામાં આવ્યો છે. આંકડાકીય આલેખ સિદ્ધાંત એ એક ઉભરતી શાખા છે જે આ મગજના આલેખ (ગોલ્ડનબર્ગ એટ અલ., 2009) નું વિશ્લેષણ કરવા માટે અત્યાધુનિક પેટર્ન ઓળખ અને અનુમાન સાધનો વિકસાવી રહી છે. તાજેતરના સંશોધનોએ મગજને હસ્તાક્ષરિત નેટવર્ક તરીકે અભ્યાસ કર્યો અને સૂચવ્યું કે હકારાત્મક અને નકારાત્મક સબનેટવર્કમાં હબ્નેસ મગજના નેટવર્કની સ્થિરતામાં વધારો કરે છે. તે નકારાત્મક કાર્યાત્મક જોડાણોની ભૂમિકાને પ્રકાશિત કરે છે જેના પર ઓછું ધ્યાન આપવામાં આવે છે. કનેક્ટોમની પ્લાસ્ટિસિટી કનેક્ટોમ પ્રોજેક્ટની શરૂઆતમાં, એવું માનવામાં આવતું હતું કે એકવાર સ્થાપિત થયા પછી ચેતાકોષો વચ્ચેના જોડાણો બદલી ન શકાય અને માત્ર વ્યક્તિગત ચેતોપાગમમાં ફેરફાર કરી શકાય છે. જો કે, તાજેતરના પુરાવા સૂચવે છે કે જોડાણ પણ પરિવર્તનને આધીન છે, જેને ન્યુરોપ્લાસ્ટિસિટી કહેવાય છે. મગજ બે રીતે રીવાયર કરી શકે છેઃ સ્થાપિત જોડાણમાં ચેતાકોષોની રચના અને તેને દૂર કરવું અથવા ચેતાકોષો વચ્ચેના સંપૂર્ણ જોડાણોની રચના અથવા તેને દૂર કરવું. રીવાયરિંગની બંને પદ્ધતિઓ સંપૂર્ણપણે નવીન કાર્યો શીખવા માટે ઉપયોગી છે જેને મગજના પ્રદેશો વચ્ચે સંપૂર્ણપણે નવા જોડાણોની જરૂર પડી શકે છે. જો કે, મગજની સંપૂર્ણ જોડાણો મેળવવાની અથવા ગુમાવવાની ક્ષમતા સાર્વત્રિક પ્રજાતિના જોડાણના નકશા માટે એક સમસ્યા ઊભી કરે છે. માઇક્રોસ્કેલથી લઈને મેક્રોસ્કેલ સુધીના વિવિધ સ્કેલ પર રીવાયરિંગ થાય છે, તેમ છતાં દરેક સ્કેલ અલગથી થતું નથી. ઉદાહરણ તરીકે, સી. એલિગન્સ કનેક્ટોમમાં, સિનેપ્સની કુલ સંખ્યા જન્મથી પુખ્તાવસ્થા સુધી 5 ગણી વધે છે, જે સ્થાનિક અને વૈશ્વિક નેટવર્ક ગુણધર્મો બંનેને બદલે છે. અન્ય વિકાસલક્ષી જોડાણો, જેમ કે સ્નાયુ જોડાણો, કેટલાક વૈશ્વિક નેટવર્ક ગુણધર્મો જાળવી રાખે છે, તેમ છતાં પ્રારંભિક જન્મ પછીના જીવનમાં સિનેપ્સની સંખ્યામાં 10 ગણો ઘટાડો થાય છે. મેક્રોસ્કેલ રીવાયરિંગ માટેના પુરાવા મોટે ભાગે ગ્રે અને સફેદ દ્રવ્યની ઘનતા પરના સંશોધનમાંથી આવે છે, જે નવા જોડાણો અથવા ચેતાક્ષની ઘનતામાં ફેરફારો સૂચવી શકે છે. રીવાયરિંગના આ સ્તર માટેના સીધા પુરાવા પ્રાઈમેટ અભ્યાસોમાંથી આવે છે, જેમાં જોડાણોની રચનાનો નકશો બનાવવા માટે વાયરલ ટ્રેસિંગનો ઉપયોગ થાય છે. નવીન સાધનોનો ઉપયોગ કરવાનું શીખવવામાં આવતા વાંદરાઓએ ઇન્ટરપેરિએટલ આચ્છાદન અને મગજના ઉચ્ચ દ્રશ્ય વિસ્તારો વચ્ચે નવા જોડાણો વિકસાવ્યા હતા. વધુ વાયરલ ટ્રેસિંગ અભ્યાસોએ પુરાવા પૂરા પાડ્યા છે કે પુખ્ત પ્રાણીઓમાં સહયોગી શિક્ષણ દરમિયાન મેક્રોસ્કેલ રીવાયરિંગ થાય છે. જો કે, તે સંભવ નથી કે પુખ્ત વયના લોકોમાં લાંબા અંતરના ચેતા જોડાણો વ્યાપક રીવાયરિંગમાંથી પસાર થાય. પહેલેથી જ સ્થાપિત ચેતા માર્ગમાં નાના ફેરફારો સંભવતઃ મેક્રોસ્કેલ રીવાયરિંગમાં જોવા મળે છે. મેસોસ્કેલ પર મેસોસ્કેલ રીવાયરિંગમાં ચેતાકોષો વચ્ચેના સંપૂર્ણ જોડાણોની હાજરી અથવા ગેરહાજરીનો અભ્યાસ સામેલ છે. રીવાયરિંગના આ સ્તર માટેના પુરાવા અવલોકનો પરથી મળે છે કે દ્રશ્ય આચ્છાદનમાં અનુભવ-આધારિત પ્લાસ્ટિસિટીના પરિણામે સ્થાનિક સર્કિટ્સ નવા જોડાણો બનાવે છે. વધુમાં, પ્રાથમિક સોમાટોસેન્સરી આચ્છાદનમાં પિરામિડલ ચેતાકોષો વચ્ચેના સ્થાનિક જોડાણોની સંખ્યા ઉંદરોમાં બદલાયેલા વ્હિસ્કર સંવેદનાત્મક અનુભવને પગલે વધે છે. માઇક્રોસ્કેલ રીવાયરિંગ માઇક્રોસ્કેલ રીવાયરિંગ એ બે ચેતાકોષો વચ્ચે સિનેપ્ટિક જોડાણોની રચના અથવા દૂર કરવાની પ્રક્રિયા છે અને તેનો અનુદૈર્ધ્ય બે-ફોટોન ઇમેજિંગ સાથે અભ્યાસ કરી શકાય છે. પિરામિડલ ચેતાકોષો પર ડેંડ્રાઇટિક સ્પાઇન્સ સંવેદનાત્મક અનુભવ અને શિક્ષણ પછીના દિવસોમાં રચાય છે તે દર્શાવી શકાય છે. વાંદરાઓમાં બીજ કાર્ય સુધી પહોંચ્યા પછી પ્રાથમિક મોટર આચ્છાદનમાં સ્તર પાંચ પિરામિડલ ચેતાકોષોના એપિકલ ટફ્ટ્સ પર પણ ફેરફારો પાંચ કલાકની અંદર જોઈ શકાય છે. નેશનલ ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ઑફ હેલ્થ (એન. આઈ. એચ.) દ્વારા પ્રાયોજિત ડેટાસેટ્સ હ્યુમન્સ ધ હ્યુમન કનેક્ટમ પ્રોજેક્ટ, માનવ મગજમાં 86 અબજ ચેતાકોષો (અને તેમના જોડાણો) નું મેપિંગ કરવાના લક્ષ્ય સાથે બનાવવામાં આવ્યો હતો. મોડેલ ઓર્ગેનિઝમ્સ રાઉન્ડવોર્મ પ્રથમ (અને અત્યાર સુધી માત્ર) સંપૂર્ણ રીતે પુનઃનિર્મિત કનેક્ટોમ રાઉન્ડવોર્મ કેનોરહૅબિડાઇટિસ એલિગન્સનો છે. મુખ્ય પ્રયાસની શરૂઆત વ્હાઇટ, બ્રેનર એટ અલ, 1986 દ્વારા પ્રકાશિત પ્રથમ ઇલેક્ટ્રોન માઇક્રોગ્રાફથી થઈ હતી. આ નિર્ણાયક કાર્યના આધારે, સી. એલિગન્સ માટે સૌપ્રથમ કનેક્ટોમ (જે પછી લેખકો દ્વારા "ન્યુરલ સર્કિટરી ડેટાબેઝ" તરીકે ઓળખાતું હતું) 1992માં અચાકોસો અને યામામોટો દ્વારા ફ્લોપી ડિસ્ક સાથે પુસ્તક સ્વરૂપમાં પ્રકાશિત કરવામાં આવ્યું હતું. તેના કનેક્ટોમની કોમ્પ્યુટર રજૂઆત પરનું પ્રથમ પેપર ત્રણ વર્ષ અગાઉ 1989 માં એચાકોસો દ્વારા કોમ્પ્યુટર એપ્લિકેશન ઇન મેડિકલ કેર (એસસીએએમસી) પર પરિસંવાદમાં રજૂ કરવામાં આવ્યું હતું અને પ્રકાશિત કરવામાં આવ્યું હતું. પ્રાણીના વિકાસ દરમિયાન ફેરફારો દર્શાવવા માટે સી. એલિગન્સ જોડાણને પાછળથી સુધારવામાં આવ્યું હતું અને વિસ્તરણ કરવામાં આવ્યું હતું. ફ્રૂટ ફ્લાય ફ્રૂટ ફ્લાય, ડ્રોસોફિલા મેલાનોગાસ્ટર, ચેતાતંત્રની રચના અને કામગીરીનું અન્વેષણ કરવા માટે એક આકર્ષક મોડેલ તરીકે કામ કરે છે. તેની કેન્દ્રીય ચેતાતંત્ર (સી. એન. એસ.) નોંધપાત્ર રીતે સઘન છે, જે પુખ્ત વયના લોકોમાં આશરે 200,000 ચેતાકોષો ધરાવે છે, તેમ છતાં તે વ્યક્તિગત માખીઓમાં વ્યાજબી રૂઢિચુસ્ત ચેતાતંત્ર જોડાણો દર્શાવે છે. તેના નાના કદ હોવા છતાં, આ સી. એન. એસ. જટિલ અને સારી રીતે અભ્યાસ કરાયેલ વર્તણૂકોના વ્યાપક વર્ણપટને ટેકો આપે છે. માખીના સી. એન. એસ. નો એનાટોમિકલ ડેટાસેટ મેળવવો એ એક મહત્ત્વનું પગલું હોઈ શકે છે, જે સંભવિત રીતે અન્ય સજીવોની ચેતાતંત્રમાં આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરે છે. ડી. મેલાનોગાસ્ટરના લાર્વા મગજનું સંપૂર્ણ ઇલેક્ટ્રોન માઇક્રોસ્કોપી (ઇ. એમ.) જોડાણ, જેમાં 3016 ચેતાકોષો અને 548,000 ચેતાપેશકોનો સમાવેશ થાય છે, તે માર્ચ 2023માં પ્રકાશિત કરવામાં આવ્યું હતું. પુખ્ત વયના લોકો માટે, મગજના આંશિક ઇ. એમ. જોડાણો (~ 120,000 ચેતાકોષો, ~ <આઇ. ડી. 1> ચેતાકોષો) અથવા વેન્ટ્રલ નર્વ કોર્ડ (વી. એન. સી., ફ્લાયની કરોડરજ્જુની સમકક્ષ, ~ 14,600 ચેતાકોષો) પણ ઉપલબ્ધ છે. એક સંપૂર્ણ પુખ્ત સી. એન. એસ. કનેક્ટોમ જેમાં મગજ અને વી. એન. સી. બંનેનો સમાવેશ થાય છે તે હાલમાં બાંધકામ હેઠળ છે. માઉસ રેટિના અને માઉસ પ્રાથમિક દ્રશ્ય આચ્છાદનના માઉસ આંશિક જોડાણો ઉપલબ્ધ છે. સસ્તન સર્કિટનું પ્રથમ સંપૂર્ણ જોડાણ 2021 માં બનાવવામાં આવ્યું હતું. આ રચનામાં જન્મથી પુખ્તાવસ્થા સુધી કેન્દ્રીય ચેતાતંત્ર અને એક સ્નાયુ વચ્ચેના તમામ જોડાણોનો વિકાસ સામેલ હતો. આ પણ જુઓ બ્રેઇન એટલાસ બ્રેઇન કનેક્ટિવિટી એસ્ટીમેટર્સ કનેક્ટૉમિક્સ ડ્રોસોફિલા કનેક્ટોમ હ્યુમન કનેક્ટોમ પ્રોજેક્ટ ઇન્ટરએક્ટોમ ન્યુરોન્સની સંખ્યા દ્વારા પ્રાણીઓની સૂચિ ન્યુરલ કોડિંગ માનવ મગજની મેપિંગની રૂપરેખા ન્યુરલ કોડિંગ માનવ મગજની જખમ નેટવર્ક મેપિંગ સંદર્ભો બાહ્ય કડીઓ braingraph.org પર વિવિધ રિઝોલ્યુશન અને વજન કાર્યો સાથે સેંકડો બ્રેઇનગ્રાફ્સનો ડેટાબેઝ સેબાસ્ટિયન સેઉંગ દ્વારા ન્યુરોસાયન્સ રિસર્ચ માટે NIH બ્લુપ્રિન્ટ TED ટોકઃ હું મારો કનેક્ટોમ MITK ડિફ્યુઝન છુંઃ કનેક્ટોમિક્સ કોગ્નિટિવ ન્યુરોસાયન્સ કોમ્પ્યુટેશનલ ન્યુરોસાયન્સ સહિત ડિફ્યુઝન-વેઇટ એમઆર ડેટાની પ્રક્રિયા માટે મફત સોફ્ટવેર