ABSTRACT Topologin för det nätverk som induceras av nervcellernas konnektivitet är i Caenorhabditis elegans skiljer sig från de vanligaste slumpmässiga nätverken. Neuronernas positioner hos C.eleganerna har tidigare förklarats vara optimala för att inducera de nödvändiga nätverksledningarna. Vi föreslår här en kompletterande förklaring till att nätverksledningarna är ett direkt resultat av en lokal stokastisk synapsbildningsprocess. Vi visar att en modell baserad på det fysiska avståndet mellan nervceller kan förklara C.elegans neurala nätverksstruktur, specifikt, visar att en enkel modell baserad på en geometrisk synapsbildning sannolikhet och hämning av korta sammanhängande cykler kan förklara egenskaperna hos C.elegans neurala nätverk. Vi föreslår denna modell som en inledande ram för att diskutera neurala nätverk generation och som ett första steg mot utvecklingen av modeller för mer avancerade varelser. För att mäta cirkelfrekvensen i nätverket föreslås en ny graf-teori cirkellängdsmätningsalgoritm. Kontaktuppgifter:
För att hitta den faktor som påverkar nätverksbildningen föreslog Itzhack och Louzoun en slumpmässig modell baserad på avstånden mellan neuronerna REF.
Random distance dependent attachment as a model for neural network generation in the Caenorhabditis elegans
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}