Note: Das Gehirn ist ein komplexes Netzwerk aus Milliarden von Nervenzellen, das die Grundlage unserer kognitiven Fähigkeiten ist. Die Struktur dieses Netzwerks zu verstehen, ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zum Verständnis seiner Funktion. Das Connectomics Feld hat das Ziel, eine umfassende Beschreibung der Verschaltung aller Komponenten des Gehirns zu gewinnen. Derzeit werden große Anstrengungen unternommen, um die Netzwerkstruktur des Gehirns auf verschiedenen Skalen zu untersuchen: von der detaillierten Konnektivität lokaler Schaltkreise von wenigen Neuronen bis zu den Verbindungen zwischen ganzen Hirnarealen, die hunderte Millionen von Nervenzellen umfassen. Die Multiskalen-Struktur wird sowohl auf anatomisch-struktureller Ebene untersucht, als auch auf der funktionellen Ebene, die durch die Aktivitätsmuster der neuronalen Elemente definiert wird. Da sich sowohl anatomische als auch funktionelle Verbindungsmuster über verschiedene Zeitskalen hinweg verändern, ist auch die Dynamik der Konnektivität des Gehirns und ihre Beziehung zu Entwicklung, Lernen und Adaptation von großer Bedeutung. Fortschritte bei den experimentellen Methoden sowie der Informationstechnologie haben zu verbesserten Rekonstruktionen von Schaltkreisen auf allen Skalen in verschiedenen Spezies geführt. „High throughput“-Ansätze liefern Datensätze von nie dagewesener Größe in nie dagewesener Geschwindigkeit. Aber genauso wie die Entschlüsselung des Genoms nicht bedeutet hat, dass wir nun genetische Netzwerke verstehen, wird das Kartieren des Gehirns nicht bedeuten, dass wir dadurch seine Funktion verstehen. Um größtmöglichen Gewinn aus den neuen technologischen Entwicklungen zu schlagen, muss die Verfeinerung experimenteller Methoden von entsprechenden theoretischen Entwicklungen begleitet werden. Insbesondere, in dem Maße wie die experimentellen Techniken reifen, gibt es einen wachsenden Bedarf für die Entwicklung neuer rechnerischer Ansätze um die automatische Rekonstruktion der Verschaltungspläne, die mit verschiedenen experimentellen Ansätzen gewonnen werden, zu erleichtern, die Kuration und open-access Verbreitung von großen Datensätzen zu unterstützen, die komplexen Netzwerkstrukturen systematisch zu untersuchen und diese Datensätze im Computer zu modellieren und schließlich zu verstehen. Das Computational Connectomics Schwerpunktprogramm stellt sich dieser wachsenden Herausforderung und wird unser Verständnis der Beziehung zwischen detaillierter Hirnstruktur und Funktion verbessern.
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