Graph theory methods, when applied properly, can offer important new insights into the structure and function of networked brain systems, including their architecture, evolution, development, and clinical disorders. Comprehensive maps of brain connectivity have given rise to the emerging field of connectomics, Citation12, Citation13 a central focus of which is the systematic and quantitative study of brain networks and graphs. The brain is a natural fit for graph theory approaches as it is readily represented as a network (a graph) of elements and their pairwise interconnections, also called nodes and edges. ![]() Today, applications of graph theory pervade all scientific disciplines as well as many modern information and computing technologies. Graph theory is a branch of mathematics that dates back to the 18 th century. ![]() A major driving force has been the application of mathematical and computational network science tools to neurobiological systems, especially models and measures of graph theory. Citation4- Citation11 Brain networks have become a fertile area of research, now called network neuroscience, ranging across different scales, from interacting biomolecules all the way to social behavior. Over the past couple of decades, the network perspective has gained considerable ground in neuroscience. An important theoretical foundation for understanding complexity is network science, Citation1- Citation3 which focuses on the structure and function of systems that are composed of numerous elements and their interactions. Some of the most daunting scientific challenges of the 21 st century involve complex social, technological, and biological systems-from the stability of global financial and economic networks to the spreading of epidemics, the web of biotic interactions in an ecosystem, and metabolic and transcriptional processes inside cells and tissues. Globalement, les méthodes de la théorie des graphes sont essentielles pour comprendre l'architecture, le développement et l'évolution des réseaux cérébraux. Dans les tendances émergentes, on note l'utilisation croissante de modèles génératifs, dynamiques (variables avec le temps) et les réseaux multi-couches, ainsi que l'application de la topologie algébrique. Parmi elles, la détection des modules ou communautés de réseaux et l'identification des éléments de réseau central qui facilite la communication et le transfert du signal, sont particulièrement marquantes. Dans cette rapide analyse, nous examinons certaines des techniques et mesures de graphes les plus couramment utilisées et les plus signifiantes neurobiologiquement. Ces développements génèrent une demande forte d'outils et de méthodes appropriés pour modéliser et analyser les données des réseaux cérébraux, comme celles fournies par la théorie des graphes. Les données empiriques sur les réseaux cérébraux, de l'échelle moléculaire à comportementale, ne cessent d'augmenter en volume et en complexité. La neuroscience des réseaux est un domaine florissant qui s'étend rapidement. En general, los métodos de la teoría de grafos son especialmente importantes para comprender la arquitectura, el desarrollo y la evolución de las redes cerebrales. Algunas tendencias emergentes son el empleo creciente de modelos generativos, de redes dinámicas (de tiempo variable) y de multicapa, así como la aplicación de topología algebraica. Entre estas, son particularmente importantes la detección de módulos o comunidades de redes, y la identificación de elementos de redes centrales que facilitan la comunicación y la transferencia de señales. Esta breve revisión examina algunas de las medidas y técnicas gráficas más comúnmente empleadas y neurobiológicamente más discriminadoras. ![]() Estos desarrollos llevan a una fuerte demanda de herramientas y métodos apropiados que modelen y analicen los datos de la red cerebral, como los proporcionados por la teoría de grafos. Los datos empíricos sobre las redes cerebrales, desde niveles moleculares hasta niveles conductuales, son cada vez más grandes en tamaño y complejidad. La neurociencia de la red es un campo próspero y de rápida expansión.
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