3、用于呈现发育神经解剖学的统计框架

用于呈现发育神经解剖学的统计框架

1. 背景与问题提出

神经系统被认为是宇宙中最复杂的物体，其复杂程度远超我们的测量和表示能力。尽管科学家们已经开发出许多分析大脑组织的方法，获取了大量关于神经解剖学的详细信息，但这些信息由于其多样性和分散性，难以整合。目前迫切需要额外的综合工具来连贯地组织和呈现这些不断增加的事实。

1.1 可用方法

测量大脑结构的工具多种多样，从能够详细描述单个神经元微小部分的工具到能够扫描整个大脑的工具都有。例如：
- 微观层面 ：Golgi浸渍法、染料注射、抗体染色以及基因引入荧光等方法可以突出单个神经元或群体的位置和分支结构。通过手动或半自动光学或电子显微镜方法进行的3D计算机重建已经发展了数十年，但通量仍然有限。
- 宏观层面 ：3D成像设备可以可视化整个大脑或大脑区域以及连接它们的束，提供大脑整体组织和心理过程的综合测量，甚至可以显示细胞组织，但无法揭示连接性或突触细节。

1.2 存在的问题

• 采样问题 ：所有这些工具都受到采样限制，只能在相对较小的空间、时间或光谱分辨率窗口内报告信息。每种分析技术只能提供一个集成过程的片段性直接视图，而我们所经历和想象的与我们能够测量和描绘的之间的差距仍然挑战着我们创造更具调查性和综合性的方法。
• 整合问题 ：我们的短期记忆有限，无法获取足够的事实来处理日益增长的神经科学知识积压。我们需要更有效的方法来组织大脑数据，以促进比较和发育神经科学的教学和研究，突出我们集体知