Connectome
एक कनेक्टोम () मस्तिष्क में तंत्रिका कनेक्शन का एक व्यापक मानचित्र है, और इसे इसके "वायरिंग आरेख" के रूप में सोचा जा सकता है। एक जीव का तंत्रिका तंत्र न्यूरॉन्स से बना होता है जो सिनेप्स के माध्यम से संवाद करते हैं। एक कनेक्टोम का निर्माण एक तंत्रिका तंत्र में न्यूरॉन का पता लगाकर और मानचित्रण करके किया जाता है जहां न्यूरॉन्स सिनेप्स के माध्यम से जुड़े होते हैं। कनेक्टोम का महत्व इस अहसास से उपजा है कि मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्य मस्तिष्क संपर्क के कई स्तरों और तरीकों के माध्यम से जटिल रूप से जुड़े हुए हैं। ऐसे मजबूत प्राकृतिक अवरोध हैं जिन पर न्यूरॉन्स या तंत्रिका आबादी परस्पर क्रिया कर सकते हैं, या उनकी अंतःक्रियाएँ कितनी मजबूत या निर्देशित हैं। वास्तव में, मानव संज्ञान की नींव संयोजक द्वारा आकार दिए गए गतिशील अंतःक्रियाओं के स्वरूप में निहित है। इस तरह के जटिल और परिवर्तनशील संरचना-कार्य मानचित्रण के बावजूद, एकल-कोशिका रिकॉर्डिंग से लेकर कार्यात्मक न्यूरोइमेजिंग तक गतिशील मस्तिष्क डेटा की यांत्रिक व्याख्या के लिए कनेक्टोम एक अनिवार्य आधार है। इस शब्द की उत्पत्ति और उपयोग 2005 में, इंडियाना विश्वविद्यालय में डॉ. ओलाफ स्पॉर्न्स और लॉज़ेन विश्वविद्यालय अस्पताल में डॉ. पैट्रिक हैगमैन ने स्वतंत्र रूप से और साथ ही मस्तिष्क के भीतर तंत्रिका कनेक्शन के मानचित्र को संदर्भित करने के लिए "कनेक्टोम" शब्द का सुझाव दिया। यह शब्द सीधे मानव आनुवंशिक कोड को अनुक्रमित करने के लिए चल रहे प्रयास से प्रेरित था-एक जीनोम बनाने के लिए। "कनेक्टोमिक्स" (हैगमैन, 2005) को कनेक्टोम डेटा सेटों को इकट्ठा करने और उनका विश्लेषण करने से संबंधित विज्ञान के रूप में परिभाषित किया गया है। अपने 2005 के पेपर, "द ह्यूमन कनेक्टोम, ए स्ट्रक्चरल डिस्क्रिप्शन ऑफ द ह्यूमन ब्रेन" में, स्पॉर्न्स एट अल। उन्होंने लिखाः एक नेटवर्क के कामकाज को समझने के लिए, किसी को इसके तत्वों और उनके परस्पर संबंधों को जानना चाहिए। इस लेख का उद्देश्य मानव मस्तिष्क बनाने वाले तत्वों और कनेक्शनों के नेटवर्क के व्यापक संरचनात्मक विवरण के उद्देश्य से अनुसंधान रणनीतियों पर चर्चा करना है। हम इस डेटासेट को मानव "कनेक्टोम" कहने का प्रस्ताव करते हैं, और हम तर्क देते हैं कि यह संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान और तंत्रिका मनोविज्ञान में मौलिक रूप से महत्वपूर्ण है। कनेक्टोम इस बात की हमारी समझ को काफी बढ़ाएगा कि कार्यात्मक मस्तिष्क स्थितियां उनके अंतर्निहित संरचनात्मक सब्सट्रेट से कैसे निकलती हैं, और इस संरचनात्मक सब्सट्रेट के बाधित होने पर मस्तिष्क के कार्य को कैसे प्रभावित किया जाता है, इस बारे में नई यंत्रवत अंतर्दृष्टि प्रदान करेगा। 2005 के अपने पी. एच. डी. शोध प्रबंध, प्रसार एम. आर. आई. से मस्तिष्क संयोजकता तक, में हैगमैन ने लिखाः यह स्पष्ट है कि जीनोम की तरह, जो केवल जीनों के संयोजन से बहुत अधिक है, मस्तिष्क में सभी न्यूरोनल कनेक्शनों का सेट उनके व्यक्तिगत घटकों के योग से बहुत अधिक है। जीनोम स्वयं एक इकाई है, क्योंकि यह सूक्ष्म जीन अंतःक्रिया से है जो [जीवन] उभरता है। इसी तरह, कोई भी मस्तिष्क संयोजक, सभी न्यूरोनल कनेक्शनों के समूह को एक एकल इकाई के रूप में मान सकता है, इस प्रकार इस तथ्य पर जोर देता है कि विशाल मस्तिष्क न्यूरोनल संचार क्षमता और कम्प्यूटेशनल शक्ति गंभीर रूप से इस सूक्ष्म और अविश्वसनीय रूप से जटिल संपर्क वास्तुकला पर निर्भर करती है। "कनेक्टोम" शब्द को हाल ही में सेबेस्टियन सेउंग के 2010 के टेड सम्मेलन में दिए गए आई एम माई कनेक्टोम भाषण द्वारा लोकप्रिय बनाया गया था, जिसमें मानव कनेक्टोम के मानचित्रण के उच्च-स्तरीय लक्ष्यों के साथ-साथ माइक्रोस्केल पर मस्तिष्क के ऊतकों का त्रि-आयामी तंत्रिका मानचित्र बनाने के लिए चल रहे प्रयासों पर चर्चा की गई थी। 2012 में, सेउंग ने पुस्तक कनेक्टोमः हाउ द ब्रेन्स वायरिंग मेक अस हू वी आर प्रकाशित की। विधियाँ मस्तिष्क नेटवर्क को पैमाने के विभिन्न स्तरों पर परिभाषित किया जा सकता है, जो मस्तिष्क इमेजिंग में स्थानिक संकल्प के स्तरों के अनुरूप है (कोटर, 2007, स्पॉर्न्स, 2010)। इन तराजू को मोटे तौर पर मैक्रोस्केल, मेसोस्केल और माइक्रोस्केल के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है। अंततः, किसी दिए गए प्रजाति के तंत्रिका संगठन के एकल पदानुक्रमित मानचित्र में विभिन्न पैमानों पर प्राप्त संयोजक मानचित्रों को जोड़ना संभव हो सकता है जो एकल न्यूरॉन्स से लेकर न्यूरॉन्स की आबादी से लेकर कॉर्टिकल क्षेत्रों जैसी बड़ी प्रणालियों तक होता है। प्राथमिक प्रायोगिक आंकड़ों से संपर्क का अनुमान लगाने में शामिल कार्यप्रणाली संबंधी अनिश्चितताओं को देखते हुए, और यह देखते हुए कि विभिन्न व्यक्तियों के संपर्कों में बड़े अंतर होने की संभावना है, कोई भी एकीकृत मानचित्र संभवतः संपर्क डेटा के संभावित प्रतिनिधित्व पर निर्भर करेगा (स्पॉर्न्स एट अल।, 2005)। मैक्रोस्केल (मिलीमीटर रिज़ॉल्यूशन) में एक कनेक्टोम बड़े मस्तिष्क प्रणालियों को पकड़ने का प्रयास करता है जिन्हें शारीरिक रूप से अलग-अलग मॉड्यूल (क्षेत्र, पार्सल या नोड्स) में विभाजित किया जा सकता है, जिनमें से प्रत्येक में कनेक्टिविटी का एक अलग पैटर्न होता है। मेसोस्केल और मैक्रोस्केल पर संयोजक डेटाबेस सेलुलर रिज़ॉल्यूशन की तुलना में काफी अधिक कॉम्पैक्ट हो सकते हैं, लेकिन उन्हें नेटवर्क नोड्स में तंत्रिका आयतन के सटीक शारीरिक या कार्यात्मक पार्सिलेशन के लिए प्रभावी रणनीतियों की आवश्यकता होती है (जटिलताओं के लिए देखें, जैसे, वालेस एट अल।, 2004)। मस्तिष्क अनुसंधान के स्थापित तरीके, जैसे कि अक्षतंतु अनुरेखण, ने संयोजी डेटा सेट के निर्माण के लिए शुरुआती रास्ते प्रदान किए। हालाँकि, जीवित विषयों में हाल ही में प्रसार-भारित चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (डी. डब्ल्यू.-एम. आर. आई.) और कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (एफ. एम. आर. आई.) जैसी गैर-आक्रामक इमेजिंग तकनीकों के उपयोग से प्रगति हुई है। पहला, जब ट्रैक्टोग्राफी के साथ जोड़ा जाता है तो मस्तिष्क में प्रमुख फाइबर बंडलों के पुनर्निर्माण की अनुमति मिलती है। दूसरा शोधकर्ता को मस्तिष्क की नेटवर्क गतिविधि (या तो आराम से या निर्देशित कार्यों को करते समय) को पकड़ने की अनुमति देता है, जिससे मस्तिष्क के संरचनात्मक और शारीरिक रूप से अलग-अलग क्षेत्रों की पहचान की जा सकती है जो कार्यात्मक रूप से जुड़े हुए हैं। विशेष रूप से, डब्ल्यूयू-मिन कंसोर्टियम के नेतृत्व में ह्यूमन कनेक्टोम प्रोजेक्ट का लक्ष्य कई इमेजिंग प्रौद्योगिकियों और संकल्पों के संयोजन का उपयोग करके मैक्रो स्केल पर स्वस्थ मानव मस्तिष्क का एक संरचनात्मक और कार्यात्मक मानचित्र बनाना है। 2000 के दशक के दौरान संपर्क मानचित्रण में हाल की प्रगति, कई जांचकर्ताओं ने मानव मस्तिष्क प्रांतस्था के बड़े पैमाने पर संरचनात्मक वास्तुकला का मानचित्रण करने का प्रयास किया है। एक प्रयास ने व्यक्तियों में कॉर्टिकल मोटाई या आयतन में क्रॉस-सहसंबंधों का फायदा उठाया (हे एट अल।, 2007)। इस तरह के ग्रे-मैटर मोटाई सहसंबंधों को संरचनात्मक कनेक्शनों की उपस्थिति के लिए संकेतक के रूप में माना गया है। इस दृष्टिकोण की एक कमी यह है कि यह कॉर्टिकल कनेक्शन पैटर्न के बारे में अत्यधिक अप्रत्यक्ष जानकारी प्रदान करता है और एक विषय समूह में एकल कनेक्शन डेटा सेट प्राप्त करने के लिए बड़ी संख्या में व्यक्तियों से डेटा की आवश्यकता होती है। अन्य जांचकर्ताओं ने डी. डब्ल्यू.-एम. आर. आई. इमेजिंग डेटा से पूरे मस्तिष्क कनेक्शन मैट्रिक्स बनाने का प्रयास किया है। ब्लू ब्रेन प्रोजेक्ट परमाणु किनारे तक तेज किए गए हीरे के चाकू और ऊतक के टुकड़ों की इमेजिंग के लिए इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी का उपयोग करके पूरे माउस कनेक्टोम का पुनर्निर्माण करने का प्रयास कर रहा है। मैक्रोस्केल कनेक्टोमिक्स के लिए चुनौती मैक्रोस्केल मानव कनेक्टोमिक्स में प्रारंभिक अन्वेषण या तो समान आकार के क्षेत्रों या मस्तिष्क के अंतर्निहित कार्यात्मक संगठन के साथ अस्पष्ट संबंध वाले शारीरिक क्षेत्रों का उपयोग करके किया गया था (जैसे। गिराल और सल्कल-आधारित क्षेत्र)। हालांकि इन दृष्टिकोणों से बहुत कुछ सीखा जा सकता है, लेकिन मस्तिष्क को कार्यात्मक रूप से अलग-अलग भागों में विभाजित करना अत्यधिक वांछनीय हैः मस्तिष्क क्षेत्रों में अलग-अलग वास्तुकला, संपर्क, कार्य और/या स्थलाकृति (फेलमैन और वैन एसेन, 1991)। सटीक पार्सिलेशन मैक्रोस्केल कनेक्टोम में प्रत्येक नोड को एक अलग कनेक्टिविटी पैटर्न और कार्यात्मक प्रोफ़ाइल के साथ जोड़कर अधिक जानकारीपूर्ण होने की अनुमति देता है। परिसंपत्ति के स्थानीयकृत क्षेत्रों के पारसीकरण को प्रसार ट्रैक्टोग्राफी (बेकमैन एट अल) का उपयोग करके पूरा किया गया है। 2009) और कार्यात्मक संपर्क (नेल्सन और अन्य। 2010) गैर-आक्रामक रूप से संपर्क पैटर्न को मापने और विशिष्ट संपर्क पैटर्न के आधार पर कॉर्टिकल क्षेत्रों को परिभाषित करने के लिए। इस तरह के विश्लेषण पूरे मस्तिष्क पैमाने पर और गैर-आक्रामक तौर-तरीकों को एकीकृत करके किए जा सकते हैं। सटीक पूरे मस्तिष्क पार्सिलेशन से सामान्य मस्तिष्क के लिए अधिक सटीक मैक्रोस्केल कनेक्टोम हो सकते हैं, जिनकी तुलना तब रोग की स्थिति से की जा सकती है। मस्तिष्क श्वेत पदार्थ के माध्यम से मार्ग को ऊतकीय विच्छेदन और धुंधलापन, अपक्षय विधियों और अक्षतंतु अनुरेखण द्वारा चार्ट किया जा सकता है। अक्षतंतु अनुरेखण विधियाँ धूसर पदार्थ क्षेत्रों के बीच व्यापक, प्रजाति-विशिष्ट शारीरिक संबंध मैट्रिक्स में लंबी दूरी के मार्गों के व्यवस्थित चार्टिंग के लिए प्राथमिक आधार बनाती हैं। महत्वपूर्ण अध्ययनों में मकाक के दृश्य प्रांतस्था (फेलमैन और वैन एसेन, 1991) और बिल्ली के मस्तिष्क में थैलेमोकोर्टिकल प्रणाली (स्कैनल एट अल।, 1999) के क्षेत्र और संबंध शामिल हैं। शारीरिक संपर्क के लिए तंत्रिका सूचना विज्ञान डेटाबेस का विकास इस तरह के शारीरिक संबंध मानचित्रों के निरंतर अद्यतन और परिशोधन की अनुमति देता है। ऑनलाइन मकाक कोर्टेक्स कनेक्टिविटी टूल कोकोमैक (कोटर, 2004) और चूहे का टेम्पोरल लोब कनेक्टोम इस तरह के डेटाबेस के प्रमुख उदाहरण हैं। मेसोस्केल ए "मेसोस्केल" संयोजक सैकड़ों माइक्रोमीटर के स्थानिक संकल्प से मेल खाता है। प्रत्येक व्यक्तिगत न्यूरॉन का मानचित्रण करने का प्रयास करने के बजाय, मेसोस्केल पर एक संयोजक स्थानीय परिपथों (जैसे, शारीरिक और/या कार्यात्मक रूप से अलग न्यूरोनल आबादी) द्वारा गठित करने का प्रयास करेगा। कॉर्टिकल कॉलम) जो सैकड़ों या हजारों अलग-अलग न्यूरॉन्स को जोड़ते हैं। यह पैमाना अभी भी इस समय एक बहुत ही महत्वाकांक्षी तकनीकी चुनौती प्रस्तुत करता है और स्थानीय पैमाने पर आक्रामक तकनीकों या बहुत उच्च क्षेत्र चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (एमआरआई) के साथ केवल छोटे पैमाने पर जांच की जा सकती है। माइक्रोस्केल "माइक्रोस्केल" (माइक्रोमीटर रिज़ॉल्यूशन) पर कनेक्टोम की मैपिंग का मतलब तंत्रिका प्रणालियों, न्यूरॉन-बाय-न्यूरॉन का एक पूरा नक्शा बनाना है। ऐसा करने की चुनौती स्पष्ट हो जाती हैः मस्तिष्क को शामिल करने वाले न्यूरॉन्स की संख्या आसानी से अधिक जटिल जीवों में अरबों में होती है। अकेले मानव सेरेब्रल कॉर्टेक्स में 1010 न्यूरॉन्स होते हैं जो 1014 सिनैप्टिक कनेक्शनों से जुड़े होते हैं। तुलनात्मक रूप से, मानव जीनोम में आधार-जोड़ों की संख्या 3 × 109 है। आज माइक्रोस्केल में मानव कनेक्टोम के निर्माण की कुछ मुख्य चुनौतियों में शामिल हैंः वर्तमान तकनीक को देखते हुए डेटा संग्रह में वर्षों लगेंगे, डेटा की व्याख्या करने के लिए मशीन दृष्टि उपकरण अपनी प्रारंभिक अवस्था में रहते हैं, और अपर्याप्त हैं, और न तो सिद्धांत और न ही एल्गोरिदम परिणामी मस्तिष्क-ग्राफ के विश्लेषण के लिए आसानी से उपलब्ध हैं। डेटा संग्रह के मुद्दों को संबोधित करने के लिए, कई समूह उच्च-थ्रूपुट सीरियल इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोप का निर्माण कर रहे हैं (कस्तुरी एट अल।, 2009; बॉक एट अल। 2011)। मशीन-दृष्टि और छवि-प्रसंस्करण के मुद्दों को संबोधित करने के लिए, ओपन कनेक्टोम परियोजना इस बाधा को एल्ग-सोर्सिंग (एल्गोरिदम आउटसोर्सिंग) है। अंत में, सांख्यिकीय ग्राफ सिद्धांत एक उभरता हुआ विषय है जो इन मस्तिष्क-ग्राफों (गोल्डनबर्ग एट अल।, 2009) का विश्लेषण करने के लिए परिष्कृत पैटर्न पहचान और अनुमान उपकरण विकसित कर रहा है। वर्तमान गैर-इनवेसिव इमेजिंग तकनीक न्यूरॉन-दर-न्यूरॉन स्तर पर मस्तिष्क की गतिविधि को नहीं पकड़ सकती है। कशेरुकी जीवों में सेलुलर स्तर पर कनेक्टोम का मानचित्रण करने के लिए वर्तमान में मस्तिष्क के ऊतकों के सीमित हिस्सों के पोस्टमॉर्टम (मृत्यु के बाद) सूक्ष्म विश्लेषण की आवश्यकता होती है। गैर-ऑप्टिकल तकनीकें जो उच्च-थ्रूपुट डीएनए अनुक्रमण पर निर्भर करती हैं, हाल ही में एंथनी ज़ाडोर (सी. एस. एच. एल.) द्वारा प्रस्तावित की गई हैं। पारंपरिक ऊतकीय परिपथ-मानचित्रण दृष्टिकोण इमेजिंग पर निर्भर करते हैं और इसमें कोशिका धुंधला करने के लिए प्रकाश-सूक्ष्मदर्शी तकनीकें, पथ अनुरेखण के लिए लेबलिंग एजेंटों का इंजेक्शन, या रासायनिक मस्तिष्क संरक्षण, धुंधला करना और इलेक्ट्रॉन सूक्ष्मदर्शी (ई. एम.) के माध्यम से क्रमिक रूप से विभाजित ऊतक ब्लॉकों का पुनर्निर्माण शामिल है। इन शास्त्रीय दृष्टिकोणों में से प्रत्येक में विशिष्ट कमियां हैं जब यह संयोजकता के लिए परिनियोजन की बात आती है। एकल कोशिकाओं का धब्बा, उदाहरण के लिए। गोल्गी दाग के साथ, कोशिकीय प्रक्रियाओं और संपर्क का पता लगाने के लिए प्रकाश-सूक्ष्मदर्शी के सीमित संकल्प के साथ-साथ लंबी दूरी के अनुमानों को पकड़ने में कठिनाइयों का सामना करना पड़ता है। ट्रैक्ट ट्रेसिंग, जिसे अक्सर मस्तिष्क में लंबी दूरी के मार्गों का पता लगाने के लिए न्यूरोएनाटॉमी के "स्वर्ण मानक" के रूप में वर्णित किया जाता है, आम तौर पर केवल काफी बड़ी कोशिका आबादी और एकल अक्षतंतु मार्गों का पता लगाने की अनुमति देता है। सी. एलिगेंस कनेक्टोम (व्हाइट एट अल., 1986) के संकलन के लिए ई. एम. पुनर्निर्माण का सफलतापूर्वक उपयोग किया गया था। हालांकि, पूरे तंत्रिका तंत्र के बड़े ऊतक खंडों के अनुप्रयोगों में पारंपरिक रूप से लंबी दूरी तक फैले अनुमानों के साथ कठिनाई हुई है। सेलुलर स्तर पर तंत्रिका संपर्क के मानचित्रण में हाल की प्रगति शास्त्रीय तकनीकों की सीमाओं को पार करने और सेलुलर कनेक्टोम डेटा सेटों को संकलित करने के लिए महत्वपूर्ण नई आशा प्रदान करती है (लाइवेट एट अल।, 2007; लिक्टमैन एट अल।, 2008)। ब्रेनबो का उपयोग करते हुए, कई फ्लोरोसेंट प्रोटीन की यादृच्छिक अभिव्यक्ति पर आधारित एक संयोजन रंग लेबलिंग विधि, जेफ डब्ल्यू. लिक्टमैन और उनके सहयोगी 100 से अधिक अलग-अलग रंगों में से एक के साथ व्यक्तिगत न्यूरॉन्स को चिह्नित करने में सक्षम थे। एक विशिष्ट रंग के साथ अलग-अलग न्यूरॉन्स की लेबलिंग तब ऊतक के एक ब्लॉक के भीतर लंबी प्रक्रियाओं सहित उनकी कोशिकीय संरचना का पता लगाने और पुनर्निर्माण की अनुमति देती है। मार्च 2011 में, जर्नल नेचर ने माइक्रो-कनेक्टोम पर लेखों की एक जोड़ी प्रकाशित कीः बॉक एट अल। और ब्रिगमैन एट अल। दोनों लेखों में, लेखकों ने पहले कोशिकाओं के एक छोटे से उपसमुच्चय के कार्यात्मक गुणों की विशेषता बताई, और फिर आंशिक उपलेख प्राप्त करने के लिए उन कोशिकाओं से निकलने वाली प्रक्रियाओं के एक उपसमुच्चय का मैन्युअल रूप से पता लगाया। मुक्त विज्ञान के सिद्धांतों के साथ संरेखण में, बॉक एट अल के लेखक। (2011) ने सार्वजनिक पहुंच के लिए अपना डेटा जारी किया है। बॉक एट अल से पूर्ण रिज़ॉल्यूशन 12 टेराबाइट डेटासेट। न्यूरोडेटा पर उपलब्ध है। स्वतंत्र रूप से, कई सौ कोशिकाओं के बीच कार्यात्मक अंतःक्रियाओं के महत्वपूर्ण स्थलविज्ञान भी धीरे-धीरे घोषित किए जाने वाले हैं (शिमोनो और बेग्स, 2014)। वर्तमान में पूरे चूहे के मस्तिष्क के लिए अवसंरचनात्मक परिपथ मानचित्रण को बढ़ाने का काम चल रहा है (मिकुला, 2012)। मानचित्रण संपर्क के लिए एक वैकल्पिक दृष्टिकोण हाल ही में ज़ादोर और सहयोगियों (ज़ादोर एट अल।, 2012) द्वारा प्रस्तावित किया गया था। जैडोर की तकनीक, जिसे बी. ओ. आई. एन. सी. (व्यक्तिगत न्यूरोनल कनेक्शनों की बारकोडिंग) कहा जाता है, न्यूरल सर्किट को मैप करने के लिए उच्च-थ्रूपुट डी. एन. ए. अनुक्रमण का उपयोग करती है। संक्षेप में, दृष्टिकोण में प्रत्येक न्यूरॉन को एक अद्वितीय डी. एन. ए. बारकोड के साथ लेबल करना, सिनैप्टिक रूप से युग्मित न्यूरॉन्स के बीच बारकोड को स्थानांतरित करना (उदाहरण के लिए सुइड हर्पीसवायरस 1, एस. यू. एच. वी. 1 का उपयोग करना), और एक सिनैप्टिक जोड़ी का प्रतिनिधित्व करने के लिए बारकोड का संलयन शामिल है। इस दृष्टिकोण में सस्ता, तेज और अत्यधिक उच्च-उत्पादन होने की क्षमता है। 2016 में, संयुक्त राज्य सरकार की इंटेलिजेंस एडवांस्ड रिसर्च प्रोजेक्ट्स एक्टिविटी ने ब्रेन इनिशिएटिव के हिस्से के रूप में कृंतक दृश्य प्रांतस्था के एक घन मिलीमीटर का मानचित्रण करने के लिए एक पांच साल की, बहु-संस्थान परियोजना माइक्रॉन्स शुरू की। हालांकि जैविक ऊतक की केवल एक छोटी मात्रा, इस परियोजना से वर्तमान में मौजूद सबसे बड़े सूक्ष्म-स्तरीय संयोजकता डेटासेट में से एक प्राप्त होगा। कार्यात्मक संपर्क का मानचित्रण विश्राम अवस्था में एफ. एम. आर. आई. का उपयोग करके और कार्यों के दौरान, संयोजक परिपथ के कार्यों का अध्ययन किया जा रहा है। जिस तरह पृथ्वी की सतह के विस्तृत सड़क मानचित्र हमें उन सड़कों पर यात्रा करने वाले वाहनों के प्रकार या वे किस माल को ले जा रहे हैं, इसके बारे में बहुत कुछ नहीं बताते हैं, यह समझने के लिए कि तंत्रिका संरचनाएं चेतना जैसे विशिष्ट कार्यात्मक व्यवहार में कैसे परिणाम देती हैं, ऐसे सिद्धांतों का निर्माण करना आवश्यक है जो शारीरिक संपर्क से कार्यों को संबंधित करते हैं। हालांकि, संरचनात्मक और कार्यात्मक संपर्क के बीच का संबंध सीधा नहीं है। पूरे मस्तिष्क नेटवर्क गतिकी के कम्प्यूटेशनल मॉडल कार्यात्मक संपर्क को आकार देने में शारीरिक नेटवर्क की भूमिका की जांच करने के लिए मूल्यवान उपकरण हैं। विशेष रूप से, कम्प्यूटेशनल मॉडल का उपयोग कनेक्टोम में घावों के गतिशील प्रभाव की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है। नेटवर्क या ग्राफ के रूप में कनेक्टोम का अध्ययन नेटवर्क विज्ञान और ग्राफ सिद्धांत के माध्यम से एक नेटवर्क के रूप में किया जा सकता है। माइक्रो-स्केल कनेक्टोम के मामले में, इस नेटवर्क के नोड्स (या ग्राफ) न्यूरॉन्स हैं, और किनारे उन न्यूरॉन्स के बीच सिनेप्स के अनुरूप हैं। मैक्रो-स्केल कनेक्टोम के लिए, नोड्स आरओआई (रुचि के क्षेत्रों) के अनुरूप होते हैं, जबकि ग्राफ के किनारे उन क्षेत्रों को आपस में जोड़ने वाले अक्षतंतुओं से प्राप्त होते हैं। इस प्रकार कनेक्टोम को कभी-कभी मस्तिष्क ग्राफ के रूप में संदर्भित किया जाता है, क्योंकि वे वास्तव में गणितीय अर्थों में ग्राफ हैं जो मस्तिष्क (या, व्यापक अर्थों में, पूरे तंत्रिका तंत्र) में कनेक्शन का वर्णन करते हैं। शोधकर्ताओं के एक समूह (इटुरिया-मेडिना एट अल., 2008) ने डिफ्यूजन टेंसर इमेजिंग (डी. टी. आई.) का उपयोग करके कनेक्टोम डेटा सेट का निर्माण किया है, जिसके बाद कॉर्टिकल और बेसल ब्रेन ग्रे मैटर क्षेत्रों के बीच औसत कनेक्शन संभावनाओं की व्युत्पत्ति हुई है। सभी नेटवर्कों में छोटी-दुनिया की विशेषताएँ और "व्यापक पैमाने पर" डिग्री वितरण पाए गए। इन नेटवर्कों में बीच की केंद्रीयता के विश्लेषण ने प्रीक्यूनियस, इंसुला, सुपीरियर पैरिटल और सुपीरियर फ्रंटल कॉर्टेक्स के लिए उच्च केंद्रीयता का प्रदर्शन किया। एक अन्य समूह (गोंग एट अल। 2008) ने 78 कॉर्टिकल क्षेत्रों के बीच शारीरिक संबंधों के नेटवर्क को मैप करने के लिए डी. टी. आई. को लागू किया है। इस अध्ययन ने मानव मस्तिष्क में कई केंद्र क्षेत्रों की भी पहचान की, जिसमें प्रीक्यूनस और सुपीरियर फ्रंटल गायरस शामिल हैं। हैगमैन और अन्य। (2007) ने फाइबर घनत्व से एक कनेक्शन मैट्रिक्स का निर्माण किया जो सजातीय रूप से वितरित और समान आकार के आरओआई के बीच मापा जाता है जिसकी संख्या 500 और 4000 के बीच होती है। दो विषयों से लगभग 1,000 आर. ओ. आई. और लगभग 50,000 फाइबर मार्गों के लिए प्राप्त कनेक्शन मैट्रिक्स के मात्रात्मक विश्लेषण ने एक घातीय (एक-पैमाने) डिग्री वितरण के साथ-साथ नेटवर्क के लिए मजबूत छोटे-विश्व विशेषताओं का प्रदर्शन किया। डेटा सेट प्रसार स्पेक्ट्रम इमेजिंग (डी. एस. आई.) (वेडीन, 2005) से प्राप्त किए गए थे, जो प्रसार-भारित इमेजिंग का एक प्रकार है जो फाइबर ट्रैक्ट को पार करने के कारण प्रसार दिशाओं में इंट्रा-वोक्सेल विषमताओं के प्रति संवेदनशील है और इस प्रकार अन्य प्रसार इमेजिंग दृष्टिकोण (वेडीन, 2008) की तुलना में अक्षतंतु प्रक्षेपवक्रों के अधिक सटीक मानचित्रण की अनुमति देता है। हैगमैन एट अल द्वारा विकसित दृष्टिकोण के अनुसार अधिग्रहित और संसाधित पूरे-प्रमुख डी. एस. आई. डेटासेट का संयोजन। (2007) पशु अनुरेखण अध्ययन के लिए शुरू में परिकल्पित ग्राफ विश्लेषण उपकरणों के साथ (स्पॉर्न्स, 2006; स्पॉर्न्स, 2007) मानव कॉर्टिकल कनेक्टिविटी (हैगमैन एट अल।, 2008) की नेटवर्क संरचना के विस्तृत अध्ययन की अनुमति देता है। मानव मस्तिष्क नेटवर्क को मुख्य अपघटन, प्रतिरूपण विश्लेषण, केंद्र वर्गीकरण और केंद्रीयता सहित नेटवर्क विश्लेषण विधियों की एक विस्तृत श्रृंखला का उपयोग करके चिह्नित किया गया था। हैगमैन और अन्य। अत्यधिक और पारस्परिक रूप से परस्पर जुड़े मस्तिष्क क्षेत्रों के संरचनात्मक केंद्र के अस्तित्व के लिए साक्ष्य प्रस्तुत किए गए, जो मुख्य रूप से पश्च मध्य और पार्श्विक प्रांतस्था में स्थित हैं। कोर में पोस्टीरियर सिंगुलेट कॉर्टेक्स, प्रीक्यूनियस, क्यूनियस, पैरासेंट्रल लोब्यूल, सिंगुलेट का इस्थमस, सुपीरियर टेम्पोरल सल्कस के किनारे और अवर और सुपीरियर पैरिटल कॉर्टेक्स के हिस्से शामिल हैं, जो दोनों मस्तिष्क गोलार्धों में स्थित हैं। कनेक्टोमिक्स का एक उपक्षेत्र कई विषयों के मस्तिष्क ग्राफ की तुलना से संबंधित है। एक चयन योग्य पैरामीटर के लिए केवल कम से कम कनेक्टोम में मौजूद किनारों की अनुमति देकर बुडापेस्ट संदर्भ कनेक्टोम जैसे सर्वसम्मति ग्राफ का निर्माण करना संभव है। बुडापेस्ट रेफेरेंस कनेक्टोम ने शोधकर्ताओं को मानव मस्तिष्क ग्राफ की सर्वसम्मति कनेक्टोम गतिशीलता की खोज के लिए प्रेरित किया है। मस्तिष्क के सभी ग्राफों में दिखाई देने वाले किनारे मस्तिष्क के चारों ओर एक जुड़ा हुआ उपग्राफ बनाते हैं। धीरे-धीरे कम बार-बार किनारों की अनुमति देने से, यह मूल उपग्राफ एक झाड़ी के रूप में लगातार बढ़ता है। विकास गतिशीलता व्यक्तिगत मस्तिष्क विकास को प्रतिबिंबित कर सकती है और मानव सर्वसम्मति मस्तिष्क ग्राफ के कुछ किनारों को निर्देशित करने का अवसर प्रदान कर सकती है। वैकल्पिक रूप से, स्थानीय अंतर जो समूहों के बीच सांख्यिकीय रूप से काफी भिन्न हैं, ने अधिक ध्यान आकर्षित किया है क्योंकि वे विशिष्ट संबंधों को उजागर करते हैं और इसलिए विशिष्ट मस्तिष्क लक्षणों या विकृति पर अधिक प्रकाश डालते हैं। इसलिए, ग्राफ आबादी के बीच स्थानीय अंतर का पता लगाने के लिए एल्गोरिदम भी पेश किए गए हैं (जैसे। मामले बनाम नियंत्रण समूहों की तुलना करने के लिए)। वे या तो एक समायोजित टी-परीक्षण, या एक स्पार्सिटी मॉडल का उपयोग करके पाए जा सकते हैं, जिसका उद्देश्य सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण कनेक्शन खोजना है जो उन समूहों के बीच भिन्न हैं। अलग-अलग संयोजकों के बीच अंतर के संभावित कारणों की भी जांच की गई। वास्तव में, यह पाया गया है कि महिलाओं के मैक्रो-स्केल कनेक्टोम में पुरुषों की तुलना में काफी अधिक किनारे होते हैं, और महिलाओं के कनेक्टोम में किनारों का एक बड़ा हिस्सा दो गोलार्धों के बीच चलता है। इसके अलावा, कनेक्टोम आम तौर पर एक छोटे-विश्व चरित्र का प्रदर्शन करते हैं, जिसमें समग्र कॉर्टिकल कनेक्टिविटी उम्र के साथ कम होती जाती है। 2015 तक चल रही एचसीपी लाइफस्पैन पायलट परियोजना का उद्देश्य 6 आयु समूहों (4-6,8-9,14-15,25-35,45-55,65-75) के बीच संयोजक अंतर की पहचान करना है। हाल ही में, लोब द्वारा व्यवस्थित एक वृत्त के चारों ओर कॉर्टिकल क्षेत्रों को रखकर पूर्ण-मस्तिष्क डेटा की कल्पना करने के लिए कनेक्टोग्राम का उपयोग किया गया है। आंतरिक वृत्त फिर रंग पैमाने पर कॉर्टिकल मेट्रिक्स को दर्शाते हैं। डी. टी. आई. डेटा में श्वेत पदार्थ फाइबर कनेक्शन को फिर इन कॉर्टिकल क्षेत्रों के बीच खींचा जाता है और आंशिक अनिसोट्रोपी और कनेक्शन की ताकत द्वारा भारित किया जाता है। इस तरह के ग्राफ का उपयोग प्रसिद्ध दर्दनाक मस्तिष्क की चोट के रोगी फिनियस गेज को हुए नुकसान का विश्लेषण करने के लिए भी किया गया है। सांख्यिकीय ग्राफ सिद्धांत एक उभरता हुआ विषय है जो इन मस्तिष्क ग्राफों का विश्लेषण करने के लिए परिष्कृत पैटर्न पहचान और अनुमान उपकरण विकसित कर रहा है (गोल्डनबर्ग एट अल।, 2009)। हाल के शोध ने मस्तिष्क का एक हस्ताक्षरित नेटवर्क के रूप में अध्ययन किया और संकेत दिया कि सकारात्मक और नकारात्मक उप-नेटवर्क में हब्नेस मस्तिष्क नेटवर्क की स्थिरता को बढ़ाता है। इसने नकारात्मक कार्यात्मक कनेक्शनों की भूमिका पर प्रकाश डाला जिन पर कम ध्यान दिया जाता है। कनेक्टोम की प्लास्टिसिटी कनेक्टोम परियोजना की शुरुआत में, यह सोचा गया था कि एक बार स्थापित होने के बाद न्यूरॉन्स के बीच संबंध अपरिवर्तनीय थे और केवल व्यक्तिगत सिनेप्स को बदला जा सकता था। हालांकि, हाल के साक्ष्य बताते हैं कि संपर्क भी परिवर्तन के अधीन है, जिसे न्यूरोप्लास्टिसिटी कहा जाता है। दो तरीके हैं जिनसे मस्तिष्क रिवायर कर सकता हैः एक स्थापित संबंध में सिनेप्स का गठन और निष्कासन या न्यूरॉन्स के बीच पूरे संबंधों का गठन या निष्कासन। रीवायरिंग के दोनों तंत्र पूरी तरह से नए कार्यों को सीखने के लिए उपयोगी हैं जिनके लिए मस्तिष्क के क्षेत्रों के बीच पूरी तरह से नए कनेक्शन की आवश्यकता हो सकती है। हालांकि, पूरे कनेक्शन को प्राप्त करने या खोने की मस्तिष्क की क्षमता एक सार्वभौमिक प्रजाति कनेक्टोम के मानचित्रण के लिए एक समस्या पैदा करती है। हालाँकि माइक्रोस्केल से लेकर मैक्रोस्केल तक अलग-अलग पैमानों पर रीवायरिंग होती है, लेकिन प्रत्येक पैमान अलग-अलग नहीं होता है। उदाहरण के लिए, सी. एलिगेंस कनेक्टोम में, सिनैप्स की कुल संख्या जन्म से वयस्कता तक 5 गुना बढ़ जाती है, जिससे स्थानीय और वैश्विक नेटवर्क गुण दोनों बदल जाते हैं। अन्य विकासात्मक संयोजन, जैसे कि मांसपेशी संयोजन, कुछ वैश्विक नेटवर्क गुणों को बनाए रखते हैं, भले ही प्रारंभिक प्रसवोत्तर जीवन में सिनेप्स की संख्या 10 गुना कम हो जाती है। मैक्रोस्केल रीवायरिंग के लिए मैक्रोस्केल रीवायरिंग साक्ष्य ज्यादातर ग्रे और व्हाइट पदार्थ घनत्व पर शोध से आता है, जो नए कनेक्शन या अक्षतंतु घनत्व में परिवर्तन का संकेत दे सकता है। रीवायरिंग के इस स्तर के लिए प्रत्यक्ष प्रमाण प्राइमेट अध्ययनों से आता है, जिसमें कनेक्शन के गठन को मैप करने के लिए वायरल ट्रेसिंग का उपयोग किया जाता है। जिन नरवानरों को नए उपकरणों का उपयोग करना सिखाया गया था, उन्होंने इंटरपैरिटल कॉर्टेक्स और मस्तिष्क के उच्च दृश्य क्षेत्रों के बीच नए संबंध विकसित किए। आगे के वायरल अनुरेखण अध्ययनों ने सबूत प्रदान किए हैं कि मैक्रोस्केल रीवायरिंग वयस्क जानवरों में सहयोगी सीखने के दौरान होती है। हालांकि, यह संभावना नहीं है कि लंबी दूरी के तंत्रिका कनेक्शन वयस्कों में व्यापक रीवायरिंग से गुजरते हैं। पहले से ही स्थापित तंत्रिका पथ में छोटे परिवर्तन संभवतः मैक्रोस्केल रीवायरिंग में देखे जाते हैं। मेसोस्केल पर मेसोस्केल रीवायरिंग में न्यूरॉन्स के बीच पूरे कनेक्शन की उपस्थिति या अनुपस्थिति का अध्ययन करना शामिल है। पुनः तारों के इस स्तर के लिए साक्ष्य टिप्पणियों से आता है कि स्थानीय परिपथ दृश्य प्रांतस्था में अनुभव-निर्भर प्लास्टिसिटी के परिणामस्वरूप नए कनेक्शन बनाते हैं। इसके अतिरिक्त, प्राथमिक सोमाटोसेंसरी प्रांतस्था में पिरामिडल न्यूरॉन्स के बीच स्थानीय कनेक्शन की संख्या कृन्तकों में परिवर्तित व्हिस्कर संवेदी अनुभव के बाद बढ़ जाती है। माइक्रोस्केल रीवायरिंग माइक्रोस्केल रीवायरिंग दो न्यूरॉन्स के बीच सिनैप्टिक कनेक्शन का गठन या निष्कासन है और इसका अनुदैर्ध्य दो-फोटॉन इमेजिंग के साथ अध्ययन किया जा सकता है। पिरामिडल न्यूरॉन्स पर डेंड्राइटिक रीढ़ को संवेदी अनुभव और सीखने के बाद कुछ दिनों के भीतर बनते हुए दिखाया जा सकता है। नरवानरों में एक बीज के कार्य तक पहुँचने के बाद प्राथमिक मोटर प्रांतस्था में परत पाँच पिरामिडल न्यूरॉन्स के एपिकल टफ्ट पर भी पाँच घंटे के भीतर परिवर्तन देखे जा सकते हैं। राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान (एन. आई. एच.) द्वारा प्रायोजित मानव संपर्क परियोजना, मानव मस्तिष्क में 86 बिलियन न्यूरॉन्स (और उनके कनेक्शन) का मानचित्रण करने के लक्ष्य के साथ बनाई गई थी। मॉडल जीव गोलकृमि पहला (और अब तक केवल) पूरी तरह से पुनर्निर्मित संयोजी गोलकृमि कैनरहाबैडिटिस एलिगेंस से संबंधित है। प्रमुख प्रयास व्हाइट, ब्रेनर एट अल., 1986 द्वारा प्रकाशित पहले इलेक्ट्रॉन माइक्रोग्राफ के साथ शुरू हुआ। इस मौलिक कार्य के आधार पर, सी. एलिगेंस के लिए पहला कनेक्टोम (जिसे तब लेखकों द्वारा "न्यूरल सर्किटरी डेटाबेस" कहा जाता था) 1992 में अचाकोसो और यामामोटो द्वारा फ्लापी डिस्क के साथ पुस्तक के रूप में प्रकाशित किया गया था। इसके कनेक्टोम के कंप्यूटर प्रतिनिधित्व पर पहला पेपर तीन साल पहले 1989 में एचाकोसो द्वारा मेडिकल केयर (एस. सी. ए. एम. सी.) में कंप्यूटर एप्लीकेशन पर संगोष्ठी में प्रस्तुत और प्रकाशित किया गया था। सी. एलिगेंस कनेक्टोम को बाद में संशोधित किया गया और जानवर के विकास के दौरान परिवर्तन दिखाने के लिए इसका विस्तार किया गया। फ्रूट फ्लाई फ्रूट फ्लाई, ड्रोसोफिला मेलानोगास्टर, तंत्रिका तंत्र की संरचना और संचालन की खोज के लिए एक आकर्षक मॉडल के रूप में कार्य करता है। इसका केंद्रीय तंत्रिका तंत्र (सी. एन. एस.) विशेष रूप से सघन है, जिसमें वयस्कों में लगभग 200,000 न्यूरॉन्स होते हैं, फिर भी यह अलग-अलग मक्खियों में उचित रूप से रूढ़िवादी तंत्रिका कनेक्शन प्रदर्शित करता है। अपने छोटे आकार के बावजूद, यह सी. एन. एस. जटिल और अच्छी तरह से अध्ययन किए गए व्यवहारों के एक व्यापक स्पेक्ट्रम का समर्थन करता है। मक्खी के सी. एन. एस. का एक शारीरिक डेटासेट प्राप्त करना एक महत्वपूर्ण कदम हो सकता है, जो संभावित रूप से अन्य जीवों के तंत्रिका तंत्र में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। डी. मेलानोगास्टर के लार्वा मस्तिष्क का एक पूर्ण इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी (ई. एम.) संयोजक, जिसमें 3016 न्यूरॉन्स और 548,000 सिनेप्स शामिल हैं, मार्च 2023 में प्रकाशित किया गया था। वयस्कों के लिए, मस्तिष्क के आंशिक ई. एम. कनेक्टोम (~ 120,000 न्यूरॉन्स, ~ 30,000,000 सिनेप्स) या वेंट्रल नर्व कॉर्ड (वी. एन. सी., मक्खी के रीढ़ की हड्डी के बराबर, ~ 14,600 न्यूरॉन्स) भी उपलब्ध हैं। एक पूर्ण वयस्क सी. एन. एस. संयोजक जिसमें मस्तिष्क और वी. एन. सी. दोनों शामिल हैं, वर्तमान में निर्माणाधीन है। माउस रेटिना और माउस प्राथमिक दृश्य प्रांतस्था के माउस आंशिक संयोजन उपलब्ध हैं। स्तनधारी परिपथ का पहला पूर्ण संयोजक 2021 में बनाया गया था। इस निर्माण में जन्म से लेकर वयस्कता तक केंद्रीय तंत्रिका तंत्र और एक एकल मांसपेशी के बीच सभी संबंधों का विकास शामिल था। ब्रेन एटलस ब्रेन कनेक्टिविटी एस्टिमेटर कनेक्टॉमिक्स ड्रोसोफिला कनेक्टोम ह्यूमन कनेक्टोम प्रोजेक्ट इंटरएक्टोम न्यूरॉन्स की संख्या के आधार पर जानवरों की सूची न्यूरल कोडिंग की रूपरेखा मस्तिष्क मानचित्रण की रूपरेखा मानव मस्तिष्क घाव नेटवर्क मानचित्रण संदर्भ बाहरी लिंक braingraph.org पर विभिन्न संकल्पों और वजन कार्यों के साथ सैकड़ों ब्रेंग्राफ का डेटाबेस न्यूरोसाइंस रिसर्च के लिए एन. आई. एच. ब्लूप्रिंट सेबस्टियन सेउंग द्वारा टेड वार्ताः मैं मेरा कनेक्टोम एम. आई. टी. के. प्रसार हूँः प्रसार-भारित एम. आर. डेटा के प्रसंस्करण के लिए मुक्त सॉफ्टवेयर जिसमें कनेक्टोमिक्स कॉग्निटिव न्यूरोसाइंस कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस शामिल हैं।