Network neuroscience——网络神经科学综述

尽管最近取得了实质性的进展，但我们对复杂大脑功能和认知的原理和机制的理解仍然不完全。网络神经科学的提出解决了这些持久的挑战。网络神经科学从一个明确的综合视角来研究大脑的结构和功能，寻求新的方法来绘制、记录、分析和建模神经生物学系统的元素和相互作用。两个平行的趋势推动了这种方法:新的经验工具的可用性，以创建全面的地图和记录分子、神经元、大脑区域和社会系统之间的动态模式；以及现代网络科学的理论框架和计算工具。经验和计算进展的融合打开了科学探索的新前沿，包括网络动力学、大脑网络的操作和控制，以及跨时空域的网络过程集成。本文回顾了网络神经科学的新兴趋势，并试图绘制一条路径，以更好地理解大脑作为一个多尺度的网络系统。

引言

神经科学正进入一个时期，其标志是从大部分神经系统获取的神经数据的规模、范围和复杂性迅速扩大，并跨越多个层次的组织。这些“大数据”大多代表的是网络，这些网络包含了连接大规模神经生物学系统许多元素的关系或相互联系。值得注意的是，这些数据往往跨越多个层次的组织(神经元，回路，系统，整个大脑)或涉及不同的生物学领域和数据类型(例如，解剖和功能连接，遗传模式和疾病状态，分布的大脑区域的活动与行为表型)。这些数据的规模