複雑ネットワークからソフトに重なるコミュニティの階層構造を抽出する方法Modular Decomposition of Markov Chan (MDMC)を開発した。MDMCを用いてコネクトームから脳情報処理のブロック・ダイアグラムを明らかにすることを試みた(コネクトームのリバースエンジニアリング)。高解像マウス視覚野コネクトームから、腹側経路と背側経路をコミュニティとして同定した。さらに、コミュニティの階層構造を抽出し、新たに視覚野ゲートおよび腹側・背側間ブリッジを同定した。MDMCが同定したこれらのコミュニティ構造は安定であり、ゆえにマウス視覚野はこれらに対応する機能を実際に有する。
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