骨架标注分析

一般是数据驱动型的分析方式

另一种比较常见的连接组学数据分析方式数据驱动的，是基于连接组学骨架化标注结果的形态学分析以及基于神经连接结果的神经环路分析。像素级的标注结果包含神经元的完整信息，便于研究人员在三维空间观察神经元的形态特征，但是这种数据形式并不利于系统性的神经形态学分析，而更加抽象的骨架化标注结果虽然丢失了一些三维细节，但是更有利于神经元的分枝结构的拓扑化展示，因此更适合用于形态学统计分析。已经有许多基于连接组学数据对神经元进行系统性的形态学分析，拓宽并加深了我们对神经元的认识，例如小鼠视网膜神经节细胞的数字博物馆1，小鼠视网膜内网层重构2等。完整的神经元连接图谱是进行连接组学研究所追求的目标，但是复杂的神经元连接信息在数据分析和可视化过程中均存在诸多障碍，而如果把连接图谱看成是有向有权图，就可以利用图论中的方法对连接信息进行更直观的展示以及更高效的分析，一些典型的应用包括研究发育过程中线虫的连接图谱变化3，兔视网膜神经环路中的ON/OFF信号翻转motif4等。针对这两种数据分析需求，目前领域内尚无统一方案（见文献5表一）。natverse6是最近基于R开发的开源形态学分析工具包，能够完成绝大多数的神经形态学分析操作，并且具有很好的扩展性，非常适用于连接组学的形态学统计分析；DotMotif7是面向生物研究人员开发的开源子图搜索与查询工具，抽象了计算机与图论专业知识，使得研究人员能够跨越技术障碍更加专注于神经连接数据分析。

  1. J Alexander Bae, Shang Mu, Jinseop S Kim, Nicholas L Turner, Ignacio Tartavull, Nico Kemnitz, Chris S Jordan, Alex D Norton, William M Silversmith, Rachel Prentki, and others. Digital museum of retinal ganglion cells with dense anatomy and physiology. Cell, 173(5):1293–1306, 2018. ↩

  2. Moritz Helmstaedter, Kevin L Briggman, Srinivas C Turaga, Viren Jain, H Sebastian Seung, and Winfried Denk. Connectomic reconstruction of the inner plexiform layer in the mouse retina. Nature, 500(7461):168–174, 2013. ↩

  3. Daniel Witvliet, Ben Mulcahy, James K Mitchell, Yaron Meirovitch, Daniel R Berger, Yuelong Wu, Yufang Liu, Wan Xian Koh, Rajeev Parvathala, Douglas Holmyard, and others. Connectomes across development reveal principles of brain maturation. Nature, 596(7871):257–261, 2021. ↩

  4. Robert E Marc, Bryan W Jones, Carl B Watt, James R Anderson, Crystal Sigulinsky, and Scott Lauritzen. Retinal connectomics: towards complete, accurate networks. Progress in retinal and eye research, 37:141–162, 2013. ↩

  5. Louis K Scheffer. Analysis tools for large connectomes. Frontiers in Neural Circuits, 12:85, 2018. ↩

  6. Alexander Shakeel Bates, James D Manton, Sridhar R Jagannathan, Marta Costa, Philipp Schlegel, Torsten Rohlfing, and Gregory SXE Jefferis. The natverse, a versatile toolbox for combining and analysing neuroanatomical data. Elife, 9:e53350, 2020. ↩

  7. Jordan K Matelsky, Elizabeth P Reilly, Erik C Johnson, Jennifer Stiso, Danielle S Bassett, Brock A Wester, and William Gray-Roncal. Dotmotif: an open-source tool for connectome subgraph isomorphism search and graph queries. Scientific reports, 11(1):1–14, 2021. ↩