研究人员对神经图中神经细胞的典型模式进行了简单的解释
人脑由高度复杂的网络组成约850亿个神经细胞，其彼此不断交换信息。为了使该复杂网络有效地运作，重要的是，编码类似性质的神经元之间的距离仍然相对较短。在人类视觉系统和许多哺乳动物中，响应具有相似取向的物体的神经元确实位于彼此附近。有趣的是，这种有序的结构不能在啮齿动物中找到。法兰克福研究所的高级研究研究所，Max-Planck-Carch-Sourtitute研究所和Ernst-Strüngmann神经科学研究所已经研究为什么使用两种不同的计算机模型存在这些动物物种之间的这种差异。出乎意料的是，研究人员发现，这种有序结构的存在不仅通过电路中的连接而决定，而且由神经元的总数决定。
我们大脑的独特地区对不同的任务负责，例如视觉，语言和记忆。在这些地区内，神经细胞- 或神经元 - 响应类似的特征也彼此附近，形成所谓的神经图。这些神经元强烈相互连接，这使得它们能够彼此通信。如果类似的电池彼此紧密接近，则连接它们的路径较短，我们的大脑更快有效地工作。这种神经图的一个突出的例子是安排神经具有相似取向偏好的细胞。这些神经细胞位于大脑的视觉皮层中，并且他们认识到我们视野中各个物体的取向（垂直，水平，对角线等）。这些取向偏好的彩色可视化导致大脑表面上的轮轮状图案。有趣的是，这些“轮轮”存在于许多类型的哺乳动物中，但不是在啮齿动物中，而不是拥有非结构化神经图。
神经科学家长期推测啮齿动物的神经电路是否与其他哺乳动物的神经电路不同。由Hermann Cuntz领导的法兰克福研究小组现已展示了两个根本不同的模型，即神经图的结构由数字神经细胞除了潜在的神经连接。这结果是对神经图中观察到的差异的简单解释。与其他类型的哺乳动物相比，啮齿动物（例如小鼠或大鼠）具有显着较低的神经元数量，并且其神经细胞的相对较低的密度。
更多神经元，结构更多
实际上，模型表明，随着神经元数量越来越多的神经元，神经映射从非结构化转变为结构化。除了从非结构化到结构化神经图的快速转变之外，还具有越来越多的神经元的结构质量逐渐增加。因此，雪貂或树木泼妇在视觉皮层的神经图中显示比与其视觉系统中有更多神经元的密切性物种的神经图中的结构更少。“啮齿动物的视觉系统神经图的表观差异可能是由检查物种中的较少数量的神经细胞引起的 - 因此，潜在的神经电路不一定有任何差异，”领先作者Marvin Weigand解释说。因此，“针轮”可能存在于最大的啮齿动物种类中，该地区的植物原产于南美洲。
为了揭示神经图的结构质量对互连的依赖性 - 换句话说，每个神经元的相关连接数量 - 研究组采用了来自不同科学学科的两种模型，以其自身目的。第一个模型主要基于多维缩放。在这种数值方法中，对象根据它们的相似性在空间上分类 - 在这种情况下，神经细胞的电路的相似性。第二种模型是所谓的XY模型的修改。该模型最初来自统计物理学，也由David J. Thouless和J. Michael Kosterlitz用于检查物质的拓扑阶段，他们在去年的物理学诺贝尔奖颁发的课堂上。顺顺说，从模型中派生的预测适用于所有可能的神经图，并且可能导致更好地了解对数量之间的关系神经元以及大脑中编码属性的数量。
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