Connectome
একটি কানেক্টোম () হল মস্তিষ্কের স্নায়বিক সংযোগের একটি বিস্তৃত মানচিত্র, এবং এটিকে এর "তারের রেখাচিত্র" হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে। একটি জীবের স্নায়ুতন্ত্র নিউরন দ্বারা গঠিত যা সিনাপ্সের মাধ্যমে যোগাযোগ করে। স্নায়ুতন্ত্রে স্নায়ুকোষের সন্ধান করে এবং যেখানে স্নায়ুকোষগুলি সিনাপ্সের মাধ্যমে সংযুক্ত থাকে সেখানে ম্যাপিং করে একটি সংযোগস্থল তৈরি করা হয়। কানেক্টোমের তাৎপর্য এই উপলব্ধি থেকে উদ্ভূত হয় যে মানব মস্তিষ্কের কাঠামো এবং কার্যকারিতা মস্তিষ্কের সংযোগের একাধিক স্তর এবং পদ্ধতির মাধ্যমে জটিলভাবে সংযুক্ত। নিউরন বা স্নায়বিক জনসংখ্যার মিথস্ক্রিয়া বা তাদের মিথস্ক্রিয়া কতটা শক্তিশালী বা নির্দেশিত হতে পারে তার উপর শক্তিশালী প্রাকৃতিক সীমাবদ্ধতা রয়েছে। প্রকৃতপক্ষে, মানুষের জ্ঞানের ভিত্তি কানেক্টোম দ্বারা গঠিত গতিশীল মিথস্ক্রিয়ার প্যাটার্নের মধ্যে রয়েছে। এই ধরনের জটিল এবং পরিবর্তনশীল কাঠামো-ফাংশন ম্যাপিং সত্ত্বেও, একক-কোষ রেকর্ডিং থেকে কার্যকরী নিউরোইমেজিং পর্যন্ত গতিশীল মস্তিষ্কের তথ্যের যান্ত্রিক ব্যাখ্যার জন্য সংযোগস্থল একটি অপরিহার্য ভিত্তি। শব্দটির উৎপত্তি এবং ব্যবহার 2005 সালে, ইন্ডিয়ানা বিশ্ববিদ্যালয়ের ডাঃ ওলাফ স্পর্ন্স এবং লুসান বিশ্ববিদ্যালয় হাসপাতালের ডাঃ প্যাট্রিক হ্যাগম্যান স্বাধীনভাবে এবং একই সাথে মস্তিষ্কের মধ্যে স্নায়বিক সংযোগের একটি মানচিত্র বোঝাতে "কানেক্টম" শব্দটির পরামর্শ দেন। এই শব্দটি সরাসরি মানব জেনেটিক কোডকে ক্রমবদ্ধ করার চলমান প্রচেষ্টা দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়েছিল-একটি জিনোম তৈরি করার জন্য। "কানেকটোমিক্স" (হ্যাগম্যান, 2005)-কে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে কানেকটোম ডেটা সেটগুলি একত্রিত এবং বিশ্লেষণের সাথে সম্পর্কিত বিজ্ঞান হিসাবে। তাদের 2005 সালের গবেষণাপত্রে, "দ্য হিউম্যান কানেক্টম, মানব মস্তিষ্কের একটি কাঠামোগত বিবরণ", স্পর্নস এট আল। লিখেছেনঃ একটি নেটওয়ার্কের কার্যকারিতা বোঝার জন্য, একজনকে অবশ্যই এর উপাদান এবং তাদের আন্তঃসংযোগগুলি জানতে হবে। এই নিবন্ধটির উদ্দেশ্য হল মানব মস্তিষ্ক গঠনকারী উপাদান এবং সংযোগগুলির একটি বিস্তৃত কাঠামোগত বিবরণের লক্ষ্যে গবেষণা কৌশলগুলি নিয়ে আলোচনা করা। আমরা এই ডেটাসেটটিকে মানুষের "সংযোগস্থল" বলার প্রস্তাব করছি এবং আমরা যুক্তি দিচ্ছি যে এটি জ্ঞানীয় স্নায়ুবিজ্ঞান এবং স্নায়ু-মনোবিজ্ঞানের ক্ষেত্রে মৌলিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ। কানেক্টোমটি তাদের অন্তর্নিহিত কাঠামোগত স্তর থেকে মস্তিষ্কের কার্যকরী অবস্থা কীভাবে উদ্ভূত হয় সে সম্পর্কে আমাদের বোধগম্যতা উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করবে এবং এই কাঠামোগত স্তরটি ব্যাহত হলে মস্তিষ্কের কার্যকারিতা কীভাবে প্রভাবিত হয় সে সম্পর্কে নতুন যান্ত্রিক অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করবে। 2005 সালের পিএইচডি থিসিস, ফ্রম ডিফিউশন এমআরআই টু ব্রেইন কানেকটোমিক্স-এ হ্যাগম্যান লিখেছেনঃ এটা স্পষ্ট যে, জিনোমের মতো, যা জিনের সংমিশ্রণের চেয়ে অনেক বেশি, মস্তিষ্কের সমস্ত স্নায়ুকোষীয় সংযোগের সেট তাদের পৃথক উপাদানগুলির যোগফলের চেয়ে অনেক বেশি। জিনোম নিজেই একটি সত্তা, কারণ এটি সূক্ষ্ম জিনের মিথস্ক্রিয়া থেকে [জীবন] উদ্ভূত হয়। একইভাবে, মস্তিষ্কের সংযোগস্থল, সমস্ত স্নায়ুকোষীয় সংযোগের সেটকে একটি একক সত্তা হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে, এইভাবে এই সত্যের উপর জোর দেওয়া যেতে পারে যে বিশাল মস্তিষ্কের স্নায়ুকোষীয় যোগাযোগ ক্ষমতা এবং গণনামূলক শক্তি সমালোচনামূলকভাবে এই সূক্ষ্ম এবং অবিশ্বাস্যভাবে জটিল সংযোগ কাঠামোর উপর নির্ভর করে। "কানেক্টোম" শব্দটি সম্প্রতি সেবাস্টিয়ান সেউং-এর 2010 সালের টেড কনফারেন্সে দেওয়া আই অ্যাম মাই কানেক্টোম বক্তৃতা দ্বারা জনপ্রিয় করা হয়েছিল, যা মানব কানেক্টোমের ম্যাপিংয়ের উচ্চ-স্তরের লক্ষ্যগুলির পাশাপাশি মাইক্রোস্কেলে মস্তিষ্কের টিস্যুর ত্রিমাত্রিক স্নায়বিক মানচিত্র তৈরির চলমান প্রচেষ্টা নিয়ে আলোচনা করে। 2012 সালে সেউং কানেক্টোমঃ হাউ দ্য ব্রেইন্স ওয়্যারিং মেকস আস হু উই আর বইটি প্রকাশ করেন। পদ্ধতি মস্তিষ্কের নেটওয়ার্কগুলি বিভিন্ন স্তরে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে, যা মস্তিষ্কের ইমেজিংয়ে স্থানিক রেজোলিউশনের স্তরের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ (কোটার, 2007, স্পর্নস, 2010)। এই স্কেলগুলিকে মোটামুটিভাবে ম্যাক্রোস্কেল, মেসোস্কেল এবং মাইক্রোস্কেল হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে। শেষ পর্যন্ত, একটি প্রদত্ত প্রজাতির স্নায়বিক সংগঠনের একক শ্রেণিবদ্ধ মানচিত্রে বিভিন্ন স্কেলে প্রাপ্ত সংযোগমূলক মানচিত্রে যোগ দেওয়া সম্ভব হতে পারে যা একক নিউরন থেকে নিউরনের জনসংখ্যা থেকে কর্টিকাল অঞ্চলের মতো বৃহত্তর সিস্টেম পর্যন্ত বিস্তৃত। প্রাথমিক পরীক্ষামূলক তথ্য থেকে সংযোগ অনুমানের সাথে জড়িত পদ্ধতিগত অনিশ্চয়তার পরিপ্রেক্ষিতে এবং বিভিন্ন ব্যক্তির সংযোগস্থলে বড় পার্থক্য থাকার সম্ভাবনা থাকায়, যে কোনও একীভূত মানচিত্র সম্ভবত সংযোগ তথ্যের সম্ভাব্য উপস্থাপনার উপর নির্ভর করবে (স্পর্নস এট আল।, 2005)। ম্যাক্রোস্কেলে একটি সংযোগস্থল (মিলিমিটার রেজোলিউশন) বড় মস্তিষ্কের সিস্টেমগুলি ধরার চেষ্টা করে যা শারীরবৃত্তীয়ভাবে স্বতন্ত্র মডিউলগুলিতে (অঞ্চল, পার্সেল বা নোড) পার্সেল করা যেতে পারে, যার প্রত্যেকটির সংযোগের একটি স্বতন্ত্র প্যাটার্ন রয়েছে। মেসোস্কেল এবং ম্যাক্রোস্কেলের সংযোগমূলক ডেটাবেসগুলি সেলুলার রেজোলিউশনের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি সংক্ষিপ্ত হতে পারে, তবে তাদের নেটওয়ার্ক নোডগুলিতে স্নায়বিক আয়তনের সঠিক শারীরবৃত্তীয় বা কার্যকরী পার্সিলেশনের জন্য কার্যকর কৌশল প্রয়োজন (জটিলতার জন্য দেখুন, যেমন, ওয়ালেস এট আল।, 2004)। মস্তিষ্ক গবেষণার প্রতিষ্ঠিত পদ্ধতি, যেমন অ্যাক্সোনাল ট্রেসিং, কানেক্টম ডেটা সেট তৈরির প্রাথমিক পথ সরবরাহ করেছিল। যাইহোক, ডিফিউশন-ওয়েটেড ম্যাগনেটিক রেজোন্যান্স ইমেজিং (ডিডাব্লু-এমআরআই) এবং কার্যকরী চৌম্বকীয় অনুরণন ইমেজিং (এফএমআরআই) এর মতো অ-আক্রমণাত্মক ইমেজিং প্রযুক্তি ব্যবহারের মাধ্যমে জীবিত বিষয়গুলিতে আরও সাম্প্রতিক অগ্রগতি হয়েছে। প্রথমটি, যখন ট্র্যাক্টোগ্রাফির সাথে মিলিত হয় তখন মস্তিষ্কের প্রধান ফাইবার বান্ডিলগুলির পুনর্গঠনের অনুমতি দেয়। দ্বিতীয়টি গবেষককে মস্তিষ্কের নেটওয়ার্ক ক্রিয়াকলাপ (বিশ্রামে বা নির্দেশিত কাজগুলি সম্পাদন করার সময়) ক্যাপচার করার অনুমতি দেয়, যা কার্যকরীভাবে সংযুক্ত মস্তিষ্কের কাঠামোগত এবং শারীরবৃত্তীয়ভাবে স্বতন্ত্র অঞ্চলগুলি সনাক্ত করতে সক্ষম করে। উল্লেখযোগ্যভাবে, ডব্লিউইউ-মিন কনসোর্টিয়ামের নেতৃত্বে হিউম্যান কানেক্টম প্রকল্পের লক্ষ্য হল একাধিক ইমেজিং প্রযুক্তি এবং রেজোলিউশনের সংমিশ্রণ ব্যবহার করে ম্যাক্রো স্কেলে সুস্থ মানব মস্তিষ্কের একটি কাঠামোগত এবং কার্যকরী মানচিত্র তৈরি করা। সংযোগ ম্যাপিংয়ের সাম্প্রতিক অগ্রগতি 2000-এর দশক জুড়ে, বেশ কয়েকজন তদন্তকারী মানব মস্তিষ্কের কর্টেক্সের বড় আকারের কাঠামোগত স্থাপত্যের মানচিত্র তৈরি করার চেষ্টা করেছেন। একটি প্রচেষ্টা ব্যক্তি জুড়ে কর্টিকাল পুরুত্ব বা আয়তনে ক্রস-সম্পর্ককে কাজে লাগায় (তিনি এবং অন্যান্য, 2007)। এই ধরনের ধূসর-পদার্থের পুরুত্বের পারস্পরিক সম্পর্ককে কাঠামোগত সংযোগের উপস্থিতির সূচক হিসাবে ধরা হয়েছে। পদ্ধতির একটি ত্রুটি হ 'ল এটি কর্টিকাল সংযোগের ধরণ সম্পর্কে অত্যন্ত পরোক্ষ তথ্য সরবরাহ করে এবং একটি বিষয় গোষ্ঠী জুড়ে একটি একক সংযোগ ডেটা সেট অর্জনের জন্য বিপুল সংখ্যক ব্যক্তির কাছ থেকে ডেটা প্রয়োজন। অন্যান্য তদন্তকারীরা ডি. ডব্লিউ-এম. আর. আই ইমেজিং ডেটা থেকে পুরো মস্তিষ্কের সংযোগ ম্যাট্রিক্স তৈরি করার চেষ্টা করেছেন। ব্লু ব্রেইন প্রকল্পটি একটি পারমাণবিক প্রান্তে তীক্ষ্ণ করা হীরার ছুরি এবং টিস্যু স্লাইসের ইমেজিংয়ের জন্য ইলেক্ট্রন মাইক্রোস্কোপি ব্যবহার করে পুরো মাউস সংযোগস্থল পুনর্গঠন করার চেষ্টা করছে। ম্যাক্রোস্কেল সংযোগবিদ্যার জন্য চ্যালেঞ্জ ম্যাক্রোস্কেল মানব সংযোগবিদ্যার প্রাথমিক অনুসন্ধানগুলি মস্তিষ্কের অন্তর্নিহিত কার্যকরী সংগঠনের সাথে অস্পষ্ট সম্পর্ক সহ সমান আকারের অঞ্চল বা শারীরবৃত্তীয় অঞ্চল ব্যবহার করে করা হয়েছিল (যেমন। গিরাল এবং সল্কাল-ভিত্তিক অঞ্চল)। যদিও এই পদ্ধতিগুলি থেকে অনেক কিছু শেখা যেতে পারে, মস্তিষ্ককে কার্যকরীভাবে স্বতন্ত্র পার্সেলগুলিতে বিভক্ত করা অত্যন্ত কাম্যঃ স্বতন্ত্র স্থাপত্যবিদ্যা, সংযোগ, কার্যকারিতা এবং/অথবা ভূসংস্থান সহ মস্তিষ্কের অঞ্চলগুলি (ফেলম্যান এবং ভ্যান এসেন, 1991)। সঠিক পার্সিলেশন ম্যাক্রোস্কেল সংযোগস্থলের প্রতিটি নোডকে একটি স্বতন্ত্র সংযোগ প্যাটার্ন এবং কার্যকরী প্রোফাইলের সাথে সংযুক্ত করে আরও তথ্যপূর্ণ হতে দেয়। ডিফিউশন ট্র্যাক্টোগ্রাফি (বেকম্যান এট আল) ব্যবহার করে কর্টেক্সের স্থানীয় অঞ্চলগুলির পার্সিলেশন সম্পন্ন করা হয়েছে। 2009) এবং কার্যকরী সংযোগ (নেলসন এট আল। 2010) অ-আক্রমণাত্মকভাবে সংযোগের নিদর্শনগুলি পরিমাপ করা এবং স্বতন্ত্র সংযোগের নিদর্শনগুলির উপর ভিত্তি করে কর্টিকাল অঞ্চলগুলি সংজ্ঞায়িত করা। এই ধরনের বিশ্লেষণ সম্পূর্ণ মস্তিষ্কের স্কেলে এবং অ-আক্রমণাত্মক পদ্ধতিগুলিকে সংহত করে সর্বোত্তমভাবে করা যেতে পারে। সঠিক পুরো মস্তিষ্কের পার্সিলেশন স্বাভাবিক মস্তিষ্কের জন্য আরও সঠিক ম্যাক্রোস্কেল কানেক্টোমের দিকে নিয়ে যেতে পারে, যা পরে রোগের অবস্থার সাথে তুলনা করা যেতে পারে। সেরিব্রাল হোয়াইট ম্যাটারের মধ্য দিয়ে পথগুলি হিস্টোলজিকাল বিচ্ছিন্নতা এবং দাগ দ্বারা, অবক্ষয় পদ্ধতি দ্বারা এবং অ্যাক্সোনাল ট্রেসিং দ্বারা চিহ্নিত করা যেতে পারে। অ্যাক্সোনাল ট্রেসিং পদ্ধতিগুলি ধূসর পদার্থ অঞ্চলের মধ্যে বিস্তৃত, প্রজাতি-নির্দিষ্ট শারীরবৃত্তীয় সংযোগ ম্যাট্রিক্সগুলিতে দীর্ঘ-দূরত্বের পথগুলির নিয়মতান্ত্রিক চার্টিংয়ের প্রাথমিক ভিত্তি গঠন করে। ল্যান্ডমার্ক গবেষণায় ম্যাকাকের ভিজ্যুয়াল কর্টেক্স (ফেলম্যান এবং ভ্যান এসেন, 1991) এবং বিড়ালের মস্তিষ্কের থ্যালামোকর্টিকাল সিস্টেমের (স্ক্যানেল এট আল।, 1999) এলাকা এবং সংযোগ অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে। শারীরবৃত্তীয় সংযোগের জন্য নিউরোইনফরম্যাটিক্স ডাটাবেসের বিকাশ এই ধরনের শারীরবৃত্তীয় সংযোগের মানচিত্রগুলির ক্রমাগত আপডেট এবং পরিমার্জন করার অনুমতি দেয়। অনলাইন ম্যাকাক কর্টেক্স সংযোগ সরঞ্জাম কোকোম্যাক (কোটার, 2004) এবং ইঁদুরের টেম্পোরাল লোব সংযোগস্থল এই ধরনের একটি ডাটাবেসের বিশিষ্ট উদাহরণ। মেসোস্কেল একটি "মেসোস্কেল" সংযোগস্থল শত শত মাইক্রোমিটারের স্থানিক রেজোলিউশনের সাথে মিলে যায়। প্রতিটি পৃথক স্নায়ুকোষকে ম্যাপ করার চেষ্টা করার পরিবর্তে, মেসোস্কেলে একটি সংযোগস্থল স্থানীয় বর্তনী দ্বারা গঠিত শারীরবৃত্তীয় এবং/অথবা কার্যকরীভাবে স্বতন্ত্র স্নায়ুকোষীয় জনসংখ্যাকে ধরার চেষ্টা করবে (যেমন। কর্টিকাল কলাম) যা শত শত বা হাজার হাজার পৃথক নিউরনকে সংযুক্ত করে। এই স্কেলটি এখনও এই সময়ে একটি অত্যন্ত উচ্চাভিলাষী প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জ উপস্থাপন করে এবং স্থানীয় স্কেলে আক্রমণাত্মক কৌশল বা খুব উচ্চ ক্ষেত্রের চৌম্বকীয় অনুরণন ইমেজিং (এমআরআই) দিয়ে শুধুমাত্র একটি ছোট স্কেলে তদন্ত করা যেতে পারে। মাইক্রোস্কেল "মাইক্রোস্কেল" (মাইক্রোমিটার রেজোলিউশন)-এ সংযোগস্থলের ম্যাপিং মানে স্নায়ুতন্ত্রের একটি সম্পূর্ণ মানচিত্র তৈরি করা, নিউরন-বাই-নিউরন। এটি করার চ্যালেঞ্জটি সুস্পষ্ট হয়ে ওঠেঃ মস্তিষ্কের সমন্বয়ে গঠিত নিউরনের সংখ্যা সহজেই আরও জটিল জীবের মধ্যে কোটি কোটি হয়ে যায়। শুধুমাত্র মানুষের সেরিব্রাল কর্টেক্স 1014টি সিনাপটিক সংযোগ দ্বারা সংযুক্ত 1010টি নিউরনের ক্রম ধারণ করে। তুলনামূলকভাবে, একটি মানব জিনোমে ক্ষার-জোড়ার সংখ্যা হল 3 × 109। বর্তমানে মাইক্রোস্কেলে একটি মানব সংযোগস্থল গড়ে তোলার কয়েকটি প্রধান চ্যালেঞ্জের মধ্যে রয়েছেঃ বর্তমান প্রযুক্তির পরিপ্রেক্ষিতে তথ্য সংগ্রহ করতে কয়েক বছর সময় লাগবে, যন্ত্র দৃষ্টি সরঞ্জামগুলি তথ্যের বিবরণ দিতে তাদের শৈশবে রয়ে গেছে এবং অপর্যাপ্ত, এবং ফলস্বরূপ মস্তিষ্ক-গ্রাফগুলির বিশ্লেষণের জন্য কোনও তত্ত্ব বা অ্যালগরিদম সহজেই উপলব্ধ নয়। তথ্য সংগ্রহের সমস্যাগুলি সমাধানের জন্য, বেশ কয়েকটি গোষ্ঠী উচ্চ-থ্রুপুট সিরিয়াল ইলেক্ট্রন মাইক্রোস্কোপ তৈরি করছে (কস্তুরি এট আল।, 2009; বক এট আল। 2011)। মেশিন-ভিশন এবং ইমেজ-প্রসেসিং সমস্যাগুলি সমাধানের জন্য, ওপেন কানেক্টম প্রকল্পটি এই বাধাটি অ্যালজি-সোর্সিং (অ্যালগরিদম আউটসোর্সিং)। পরিশেষে, পরিসংখ্যানগত গ্রাফ তত্ত্ব একটি উদীয়মান শাখা যা এই মস্তিষ্ক-গ্রাফগুলি বিশ্লেষণ করার জন্য পরিশীলিত প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং অনুমান সরঞ্জামগুলি বিকাশ করছে (গোল্ডেনবার্গ এট আল।, 2009)। বর্তমান অ-আক্রমণাত্মক ইমেজিং কৌশলগুলি নিউরন-বাই-নিউরন স্তরে মস্তিষ্কের ক্রিয়াকলাপ ক্যাপচার করতে পারে না। মেরুদণ্ডী প্রাণীর কোষীয় স্তরে সংযোগস্থলের মানচিত্রের জন্য বর্তমানে মস্তিষ্কের টিস্যুর সীমিত অংশের ময়নাতদন্ত (মৃত্যুর পরে) মাইক্রোস্কোপিক বিশ্লেষণ প্রয়োজন। অ-অপটিক্যাল কৌশল যা উচ্চ-থ্রুপুট ডিএনএ সিকোয়েন্সিংয়ের উপর নির্ভর করে সম্প্রতি অ্যান্টনি জাদোর (সিএসএইচএল) দ্বারা প্রস্তাবিত হয়েছে। ঐতিহ্যবাহী হিস্টোলজিকাল সার্কিট-ম্যাপিং পদ্ধতিগুলি ইমেজিংয়ের উপর নির্ভর করে এবং এর মধ্যে রয়েছে কোষের দাগের জন্য হালকা-মাইক্রোস্কোপিক কৌশল, ট্র্যাক্ট ট্রেসিংয়ের জন্য লেবেলিং এজেন্টগুলির ইনজেকশন, বা রাসায়নিক মস্তিষ্ক সংরক্ষণ, দাগ এবং ইলেক্ট্রন মাইক্রোস্কোপি (ই. এম) এর মাধ্যমে ক্রমিকভাবে বিভক্ত টিস্যু ব্লকগুলির পুনর্গঠন। সংযোগবিদ্যার জন্য স্থাপনার ক্ষেত্রে এই ধ্রুপদী পদ্ধতির প্রত্যেকটির নির্দিষ্ট ত্রুটি রয়েছে। একক কোষের দাগ, যেমন। গলগি দাগের সাথে, সেলুলার প্রক্রিয়া এবং সংযোগের সন্ধান করার জন্য হালকা-মাইক্রোস্কোপির সীমিত রেজোলিউশনের পাশাপাশি দীর্ঘ-পরিসীমা অনুমানগুলি ক্যাপচার করতে অসুবিধা হয়। ট্র্যাক্ট ট্রেসিং, যা প্রায়শই মস্তিষ্ক জুড়ে দীর্ঘ-পরিসীমা পথ সনাক্ত করার জন্য নিউরোঅ্যানেটমির "স্বর্ণমান" হিসাবে বর্ণনা করা হয়, সাধারণত কেবল মোটামুটি বড় কোষের জনসংখ্যা এবং একক অক্ষীয় পথের ট্রেসিংয়ের অনুমতি দেয়। সি. এলিগ্যানস কানেক্টোমের (হোয়াইট এট আল, 1986) সংকলনের জন্য ই. এম পুনর্গঠন সফলভাবে ব্যবহার করা হয়েছিল। যাইহোক, সমগ্র স্নায়ুতন্ত্রের বৃহত্তর টিস্যু ব্লকগুলিতে প্রয়োগগুলি ঐতিহ্যগতভাবে দীর্ঘ দূরত্বের অনুমানগুলির সাথে অসুবিধা হয়েছে। সেলুলার স্তরে নিউরাল সংযোগের মানচিত্রে সাম্প্রতিক অগ্রগতি ধ্রুপদী কৌশলগুলির সীমাবদ্ধতা কাটিয়ে ওঠার জন্য এবং সেলুলার কানেক্টম ডেটা সেট সংকলনের জন্য উল্লেখযোগ্য নতুন আশা প্রদান করে (লাইভেট এট আল।, 2007; লিচটম্যান এট আল।, 2008)। ব্রেইনবো ব্যবহার করে, বেশ কয়েকটি ফ্লুরোসেন্ট প্রোটিনের স্টোকাস্টিক এক্সপ্রেশনের উপর ভিত্তি করে একটি সমন্বিত রঙ লেবেলিং পদ্ধতি, জেফ ডব্লিউ লিচটম্যান এবং সহকর্মীরা 100 টিরও বেশি স্বতন্ত্র রঙের সাথে পৃথক নিউরন চিহ্নিত করতে সক্ষম হন। পৃথক পৃথক নিউরনগুলির একটি স্বতন্ত্র রঙের লেবেলিং তারপর টিস্যুর একটি ব্লকের মধ্যে দীর্ঘ প্রক্রিয়া সহ তাদের কোষীয় কাঠামোর ট্রেসিং এবং পুনর্গঠনের অনুমতি দেয়। 2011 সালের মার্চ মাসে নেচার জার্নাল মাইক্রো-কানেক্টোমের উপর একজোড়া নিবন্ধ প্রকাশ করেঃ বক এট আল। এবং ব্রিগম্যান এবং অন্যান্যরা। উভয় নিবন্ধেই, লেখকরা প্রথমে কোষের একটি ছোট উপসেটের কার্যকরী বৈশিষ্ট্যগুলি চিহ্নিত করেছিলেন এবং তারপরে আংশিক উপগ্রাফ পাওয়ার জন্য সেই কোষগুলি থেকে নির্গত প্রক্রিয়াগুলির একটি উপসেট ম্যানুয়ালি সনাক্ত করেছিলেন। মুক্ত বিজ্ঞানের নীতিগুলির সাথে সামঞ্জস্য রেখে, বক এট আল-এর লেখকরা। (2011) জনসাধারণের প্রবেশাধিকারের জন্য তাদের তথ্য প্রকাশ করেছে। পূর্ণ রেজোলিউশন 12 টেরাবাইট ডেটাসেট বক এট আল থেকে। নিউরোডেটাতে পাওয়া যায়। স্বাধীনভাবে, কয়েকশ কোষের মধ্যে কার্যকরী মিথস্ক্রিয়ার গুরুত্বপূর্ণ টপোলজিগুলিও ধীরে ধীরে ঘোষণা করা হতে চলেছে (শিমোনো এবং বেগস, 2014)। পুরো ইঁদুরের মস্তিষ্কে আল্ট্রা-ইনফ্রাস্ট্রাকচারাল সার্কিট ম্যাপিং বাড়ানোর কাজ বর্তমানে চলছে (মিকুলা, 2012)। সম্প্রতি জাদোর এবং সহকর্মীদের দ্বারা ম্যাপিং সংযোগের একটি বিকল্প পদ্ধতির প্রস্তাব দেওয়া হয়েছিল (জাদোর এট আল।, 2012)। বিওআইএনসি (পৃথক নিউরোনাল সংযোগের বারকোডিং) নামে পরিচিত জাদোরের কৌশলটি নিউরাল সার্কিটগুলি ম্যাপ করতে উচ্চ-থ্রুপুট ডিএনএ সিকোয়েন্সিং ব্যবহার করে। সংক্ষেপে, পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে প্রতিটি স্নায়ুকোষকে একটি অনন্য ডিএনএ বারকোড দিয়ে লেবেল করা, সিনাপটিকভাবে সংযুক্ত স্নায়ুকোষগুলির মধ্যে বারকোড স্থানান্তর করা (উদাহরণস্বরূপ সুইড হারপিসভাইরাস 1, এসইউএইচভি 1 ব্যবহার করা) এবং একটি সিনাপটিক জুটির প্রতিনিধিত্ব করার জন্য বারকোডগুলির সংমিশ্রণ। এই পদ্ধতির সস্তা, দ্রুত এবং অত্যন্ত উচ্চ-থ্রুপুট হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে। 2016 সালে, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র সরকারের ইন্টেলিজেন্স অ্যাডভান্সড রিসার্চ প্রজেক্টস অ্যাক্টিভিটি ব্রেন ইনিশিয়েটিভের অংশ হিসাবে ইঁদুরের ভিজ্যুয়াল কর্টেক্সের এক কিউবিক মিলিমিটার ম্যাপ করার জন্য একটি পাঁচ বছরের, বহু-প্রতিষ্ঠান প্রকল্প মাইক্রনস চালু করে। যদিও জৈবিক টিস্যুর একটি ছোট পরিমাণ, এই প্রকল্পটি বর্তমানে বিদ্যমান বৃহত্তম মাইক্রো-স্কেল কানেকটোমিক্স ডেটাসেটগুলির মধ্যে একটি প্রদান করবে। কার্যকরী সংযোগের ম্যাপিং বিশ্রামের অবস্থায় এবং কাজের সময় এফএমআরআই ব্যবহার করে সংযোগকারী বর্তনীর কার্যকারিতা অধ্যয়ন করা হচ্ছে। ঠিক যেমন পৃথিবীর পৃষ্ঠের বিস্তারিত রোডম্যাপগুলি আমাদের সেই রাস্তাগুলি ভ্রমণ করে এমন যানবাহন বা তারা কোন পণ্যসম্ভার চালাচ্ছে সে সম্পর্কে খুব বেশি কিছু বলে না, স্নায়বিক কাঠামো কীভাবে চেতনার মতো নির্দিষ্ট কার্যকরী আচরণের ফলস্বরূপ হয় তা বোঝার জন্য, এমন তত্ত্ব তৈরি করা প্রয়োজন যা শারীরবৃত্তীয় সংযোগের সাথে ক্রিয়াকলাপকে সম্পর্কিত করে। তবে, কাঠামোগত এবং কার্যকরী সংযোগের মধ্যে বন্ধন সরল নয়। পুরো মস্তিষ্কের নেটওয়ার্ক গতিবিদ্যার গণনামূলক মডেলগুলি কার্যকরী সংযোগ গঠনে শারীরবৃত্তীয় নেটওয়ার্কের ভূমিকা তদন্ত করার জন্য মূল্যবান সরঞ্জাম। বিশেষত, গণনামূলক মডেলগুলি সংযোগস্থলে ক্ষতগুলির গতিশীল প্রভাবের পূর্বাভাস দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে। একটি নেটওয়ার্ক বা গ্রাফ হিসাবে সংযোগস্থলকে নেটওয়ার্ক বিজ্ঞান এবং গ্রাফ তত্ত্বের মাধ্যমে একটি নেটওয়ার্ক হিসাবে অধ্যয়ন করা যেতে পারে। মাইক্রো-স্কেল সংযোগস্থলের ক্ষেত্রে, এই নেটওয়ার্কের নোডগুলি (বা গ্রাফ) হল নিউরন, এবং প্রান্তগুলি সেই নিউরনগুলির মধ্যে সিন্যাপসের সাথে মিলে যায়। ম্যাক্রো-স্কেল সংযোগস্থলের জন্য, নোডগুলি আরওআই (আগ্রহের অঞ্চল)-এর সাথে মিলে যায়, যেখানে গ্রাফের প্রান্তগুলি সেই অঞ্চলগুলিকে আন্তঃসংযোগকারী অ্যাক্সনগুলি থেকে উদ্ভূত হয়। সুতরাং কানেক্টোমগুলিকে কখনও কখনও মস্তিষ্কের গ্রাফ হিসাবে উল্লেখ করা হয়, কারণ এগুলি প্রকৃতপক্ষে গাণিতিক অর্থে গ্রাফ যা মস্তিষ্কের সংযোগগুলি (বা, বিস্তৃত অর্থে, পুরো স্নায়ুতন্ত্র) বর্ণনা করে। গবেষকদের একটি দল (ইটুরিয়া-মেডিনা এবং অন্যান্য, 2008) ডিফিউশন টেনসর ইমেজিং (ডিটিআই) ব্যবহার করে সংযোগকারী ডেটা সেট তৈরি করেছে যার পরে 70-90 কর্টিকাল এবং বেসাল মস্তিষ্কের ধূসর পদার্থের অঞ্চলের মধ্যে গড় সংযোগ সম্ভাবনার উৎপত্তি হয়েছে। সমস্ত নেটওয়ার্কে ছোট-বিশ্বের বৈশিষ্ট্য এবং "ব্রড-স্কেল" ডিগ্রি ডিস্ট্রিবিউশন পাওয়া গেছে। এই নেটওয়ার্কগুলির মধ্যে মধ্যবর্তী কেন্দ্রীকরণের একটি বিশ্লেষণ প্রিকুনিউস, ইনসুলা, উচ্চতর প্যারিয়েটাল এবং উচ্চতর ফ্রন্টাল কর্টেক্সের জন্য উচ্চ কেন্দ্রীকরণ প্রদর্শন করে। আরেকটি দল (গং এট আল। 2008) 78টি কর্টিকাল অঞ্চলের মধ্যে শারীরবৃত্তীয় সংযোগের একটি নেটওয়ার্ক ম্যাপ করার জন্য ডিটিআই প্রয়োগ করেছে। এই গবেষণায় মানুষের মস্তিষ্কের বেশ কয়েকটি হাব অঞ্চলও চিহ্নিত করা হয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে প্রিকুনিউস এবং উচ্চতর ফ্রন্টাল গাইরাস। হ্যাগম্যান এবং অন্যান্য। (2007) ফাইবারের ঘনত্ব থেকে একটি সংযোগ ম্যাট্রিক্স তৈরি করেছে যা সমজাতীয়ভাবে বিতরণ করা এবং সমান আকারের আরওআইগুলির মধ্যে 500 থেকে 4000 এর মধ্যে পরিমাপ করা হয়। দুটি বিষয় থেকে প্রায় 1,000 আর. ও. আই এবং প্রায় 50,000 ফাইবার পথের জন্য প্রাপ্ত সংযোগ ম্যাট্রিক্সের পরিমাণগত বিশ্লেষণ একটি সূচকীয় (এক-স্কেল) ডিগ্রি বিতরণের পাশাপাশি নেটওয়ার্কের জন্য শক্তিশালী ছোট-বিশ্বের বৈশিষ্ট্যগুলি প্রদর্শন করেছে। ডেটা সেটগুলি ডিফিউশন স্পেকট্রাম ইমেজিং (ডিএসআই) (ওয়েডিন, 2005) থেকে উদ্ভূত হয়েছিল, যা ডিফিউশন-ওয়েটেড ইমেজিংয়ের একটি রূপ যা ফাইবার ট্র্যাক্টগুলি অতিক্রম করার ফলে সৃষ্ট বিচ্ছুরণ দিকগুলিতে ইন্ট্রা-ভক্সেল বৈচিত্র্যের প্রতি সংবেদনশীল এবং এইভাবে অন্যান্য বিচ্ছুরণ ইমেজিং পদ্ধতির তুলনায় অক্ষীয় ট্র্যাজেক্টরিগুলির আরও সঠিক ম্যাপিংয়ের অনুমতি দেয় (ওয়েডিন, 2008)। পুরো মাথা ডিএসআই ডেটাসেটের সংমিশ্রণ হ্যাগম্যান এট আল দ্বারা বিকশিত পদ্ধতি অনুসারে অর্জিত এবং প্রক্রিয়াজাত করা হয়। (2007) প্রাথমিকভাবে প্রাণী সনাক্তকরণ অধ্যয়নের জন্য পরিকল্পিত গ্রাফ বিশ্লেষণ সরঞ্জামগুলির সাথে (স্পর্নস, 2006; স্পর্নস, 2007) মানব কর্টিকাল সংযোগের নেটওয়ার্ক কাঠামোর একটি বিস্তারিত অধ্যয়নের অনুমতি দেয় (হ্যাগম্যান এট আল।, 2008)। মানব মস্তিষ্কের নেটওয়ার্ককে মূল পচন, মডুলারিটি বিশ্লেষণ, হাব শ্রেণিবিন্যাস এবং কেন্দ্রীয়তা সহ নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ পদ্ধতির একটি বিস্তৃত বিন্যাস ব্যবহার করে চিহ্নিত করা হয়েছিল। হ্যাগম্যান এবং অন্যান্য। প্রাথমিকভাবে পোস্টেরিয়র মিডিয়াল এবং প্যারিয়েটাল কর্টেক্স-এ অবস্থিত অত্যন্ত এবং পারস্পরিকভাবে আন্তঃসংযুক্ত মস্তিষ্ক অঞ্চলের একটি কাঠামোগত কেন্দ্রের অস্তিত্বের প্রমাণ উপস্থাপন করা হয়েছে। মূল অংশটি পশ্চাৎ সিঙ্গুলেট কর্টেক্স, প্রিকুনিউস, কিউনিয়াস, প্যারাসেন্ট্রাল লোবুল, সিঙ্গুলেটের ইস্টমাস, উচ্চতর টেম্পোরাল সালকাসের তীর এবং নিম্ন এবং উচ্চতর প্যারিয়েটাল কর্টেক্সের অংশ নিয়ে গঠিত, যা উভয় মস্তিষ্কের গোলার্ধে অবস্থিত। সংযোগবিদ্যার একটি উপক্ষেত্র একাধিক বিষয়ের মস্তিষ্কের গ্রাফের তুলনা নিয়ে কাজ করে। একটি নির্বাচিত প্যারামিটারের জন্য অন্তত সংযোগস্থলে উপস্থিত প্রান্তগুলিকে অনুমতি দিয়ে বুদাপেস্ট রেফারেন্স সংযোগস্থলের মতো একটি সর্বসম্মত গ্রাফ তৈরি করা সম্ভব। বুদাপেস্ট রেফারেন্স কানেক্টম গবেষকদের মানব মস্তিষ্কের গ্রাফের কনসেনসাস কানেক্টম ডায়নামিক্স আবিষ্কারের দিকে পরিচালিত করেছে। মস্তিষ্কের সমস্ত গ্রাফে প্রান্তগুলি উপস্থিত হয়ে মস্তিষ্কের চারপাশে একটি সংযুক্ত উপগ্রাফ গঠন করে। ধীরে ধীরে কম ঘন প্রান্তের অনুমতি দিয়ে, এই মূল উপগ্রাফটি একটি গুল্ম হিসাবে ক্রমাগত বৃদ্ধি পায়। বৃদ্ধির গতিবিদ্যা পৃথক মস্তিষ্কের বিকাশকে প্রতিফলিত করতে পারে এবং মানুষের সর্বসম্মত মস্তিষ্কের গ্রাফের কিছু প্রান্ত পরিচালনা করার সুযোগ প্রদান করতে পারে। বিকল্পভাবে, গোষ্ঠীগুলির মধ্যে পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্ন স্থানীয় পার্থক্যগুলি আরও বেশি মনোযোগ আকর্ষণ করেছে কারণ তারা নির্দিষ্ট সংযোগগুলি তুলে ধরে এবং তাই নির্দিষ্ট মস্তিষ্কের বৈশিষ্ট্য বা প্যাথলজির উপর আরও আলোকপাত করে। অতএব, গ্রাফ জনসংখ্যার মধ্যে স্থানীয় পার্থক্য খুঁজে বের করার জন্য অ্যালগরিদমও চালু করা হয়েছে (যেমন। কেস বনাম নিয়ন্ত্রণ গোষ্ঠীগুলির তুলনা করা)। এগুলি একটি সমন্বিত টি-টেস্ট বা একটি স্পারসিটি মডেল ব্যবহার করে পাওয়া যেতে পারে, যার লক্ষ্য হল পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্য সংযোগগুলি খুঁজে বের করা যা সেই গোষ্ঠীগুলির মধ্যে ভিন্ন। পৃথক সংযোগস্থলের মধ্যে পার্থক্যের সম্ভাব্য কারণগুলিও তদন্ত করা হয়েছিল। প্রকৃতপক্ষে, দেখা গেছে যে মহিলাদের ম্যাক্রো-স্কেল সংযোগস্থলে পুরুষদের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি প্রান্ত থাকে এবং মহিলাদের সংযোগস্থলে প্রান্তের একটি বড় অংশ দুটি গোলার্ধের মধ্যে চলে। উপরন্তু, সংযোগস্থলগুলি সাধারণত একটি ছোট-বিশ্ব চরিত্র প্রদর্শন করে, সামগ্রিক কর্টিকাল সংযোগ বয়সের সাথে হ্রাস পায়। 2015 সাল পর্যন্ত চলমান এইচসিপি লাইফস্প্যান পাইলট প্রকল্পের লক্ষ্য হল 6টি বয়সের (4-6,8-9,14-15,25-35,45-55,65-75) মধ্যে সংযোগস্থলের পার্থক্য চিহ্নিত করা। আরও সম্প্রতি, লোব দ্বারা সংগঠিত একটি বৃত্তের চারপাশে কর্টিকাল অঞ্চল স্থাপন করে পূর্ণ-মস্তিষ্কের তথ্য কল্পনা করার জন্য কানেক্টোগ্রাম ব্যবহার করা হয়েছে। অভ্যন্তরীণ বৃত্তগুলি তখন একটি রঙ স্কেলে কর্টিকাল মেট্রিকগুলি চিত্রিত করে। ডি. টি. আই তথ্যের মধ্যে সাদা পদার্থের তন্তু সংযোগগুলি তারপর এই কর্টিকাল অঞ্চলের মধ্যে টানা হয় এবং ভগ্নাংশ অ্যানিসোট্রপি এবং সংযোগের শক্তি দ্বারা ওজন করা হয়। এই ধরনের গ্রাফগুলি মস্তিষ্কের আঘাতজনিত বিখ্যাত রোগী ফিনিয়াস গেজের যে ক্ষতি হয়েছে তা বিশ্লেষণ করতেও ব্যবহার করা হয়েছে। পরিসংখ্যানগত গ্রাফ তত্ত্ব একটি উদীয়মান শাখা যা এই মস্তিষ্কের গ্রাফগুলি বিশ্লেষণ করার জন্য পরিশীলিত প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং অনুমান সরঞ্জামগুলি বিকাশ করছে (গোল্ডেনবার্গ এট আল।, 2009)। সাম্প্রতিক গবেষণা মস্তিষ্ককে একটি স্বাক্ষরিত নেটওয়ার্ক হিসাবে অধ্যয়ন করেছে এবং ইঙ্গিত দিয়েছে যে ইতিবাচক এবং নেতিবাচক সাবনেটওয়ার্কে হাবনেস মস্তিষ্কের নেটওয়ার্কের স্থিতিশীলতা বাড়ায়। এটি নেতিবাচক কার্যকরী সংযোগগুলির ভূমিকা তুলে ধরেছে যার প্রতি কম মনোযোগ দেওয়া হয়। সংযোগস্থলের নমনীয়তা সংযোগস্থল প্রকল্পের শুরুতে মনে করা হত যে নিউরনগুলির মধ্যে সংযোগগুলি একবার প্রতিষ্ঠিত হলে অপরিবর্তনীয় এবং শুধুমাত্র পৃথক সিনাপ্সগুলি পরিবর্তন করা যেতে পারে। যাইহোক, সাম্প্রতিক প্রমাণ থেকে জানা যায় যে সংযোগও পরিবর্তনের বিষয়, যাকে নিউরোপ্লাস্টিসিটি বলা হয়। মস্তিষ্ক দুটি উপায়ে পুনর্বিন্যস্ত হতে পারেঃ একটি প্রতিষ্ঠিত সংযোগে সিনাপ্স গঠন এবং অপসারণ বা নিউরনের মধ্যে সম্পূর্ণ সংযোগ গঠন বা অপসারণ। পুনর্ব্যবহারের উভয় পদ্ধতিই সম্পূর্ণ নতুন কাজ শেখার জন্য দরকারী যার জন্য মস্তিষ্কের অঞ্চলগুলির মধ্যে সম্পূর্ণ নতুন সংযোগের প্রয়োজন হতে পারে। যাইহোক, মস্তিষ্কের সম্পূর্ণ সংযোগ অর্জন বা হারানোর ক্ষমতা একটি সর্বজনীন প্রজাতির সংযোগস্থল ম্যাপিংয়ের জন্য একটি সমস্যা তৈরি করে। যদিও মাইক্রোস্কেল থেকে ম্যাক্রোস্কেল পর্যন্ত বিভিন্ন স্কেলে রিওয়্যারিং হয়, তবে প্রতিটি স্কেল বিচ্ছিন্নভাবে ঘটে না। উদাহরণস্বরূপ, সি. এলিগ্যানস কানেক্টোমে, সিনাপ্সের মোট সংখ্যা জন্ম থেকে প্রাপ্তবয়স্ক হওয়া পর্যন্ত 5 গুণ বৃদ্ধি পায়, যা স্থানীয় এবং বিশ্বব্যাপী নেটওয়ার্ক বৈশিষ্ট্য উভয়ই পরিবর্তন করে। অন্যান্য বিকাশমূলক সংযোগস্থল, যেমন পেশী সংযোগস্থল, কিছু বৈশ্বিক সংযোগের বৈশিষ্ট্য ধরে রাখে, যদিও প্রসবোত্তর জীবনের প্রথম দিকে সিনাপ্সের সংখ্যা 10 গুণ কমে যায়। ম্যাক্রোস্কেল রিওয়্যারিংয়ের প্রমাণ বেশিরভাগ ধূসর এবং সাদা পদার্থের ঘনত্বের গবেষণা থেকে আসে, যা অ্যাক্সন ঘনত্বের নতুন সংযোগ বা পরিবর্তন নির্দেশ করতে পারে। সংযোগ গঠনের মানচিত্র তৈরি করতে ভাইরাল ট্রেসিং ব্যবহার করে প্রাইমেট গবেষণা থেকে এই স্তরের পুনর্ব্যবহারের সরাসরি প্রমাণ পাওয়া যায়। যে প্রাইমেটদের নতুন সরঞ্জাম ব্যবহার করতে শেখানো হয়েছিল তারা ইন্টারপ্যারিয়েটাল কর্টেক্স এবং মস্তিষ্কের উচ্চতর চাক্ষুষ অঞ্চলের মধ্যে নতুন সংযোগ গড়ে তুলেছিল। আরও ভাইরাল ট্রেসিং গবেষণায় প্রমাণ পাওয়া গেছে যে সহযোগী শিক্ষার সময় প্রাপ্তবয়স্ক প্রাণীদের মধ্যে ম্যাক্রোস্কেল রিওয়্যারিং ঘটে। যাইহোক, এটি সম্ভবত নয় যে দীর্ঘ দূরত্বের স্নায়বিক সংযোগগুলি প্রাপ্তবয়স্কদের মধ্যে ব্যাপক পুনর্ব্যবহারের মধ্য দিয়ে যায়। ইতিমধ্যেই প্রতিষ্ঠিত স্নায়ুতন্ত্রের ছোট পরিবর্তনগুলি সম্ভবত ম্যাক্রোস্কেল রিওয়্যারিংয়ে দেখা যায়। মেসোস্কেলে রিওয়্যারিং-এ নিউরনগুলির মধ্যে সম্পূর্ণ সংযোগের উপস্থিতি বা অনুপস্থিতি অধ্যয়ন করা জড়িত। এই স্তরের রিওয়্যারিংয়ের প্রমাণ পাওয়া যায় পর্যবেক্ষণ থেকে যে স্থানীয় সার্কিটগুলি চাক্ষুষ কর্টেক্সের অভিজ্ঞতা-নির্ভর নমনীয়তার ফলে নতুন সংযোগ তৈরি করে। উপরন্তু, প্রাথমিক সোমাটোসেন্সরি কর্টেক্স-এ পিরামিডাল নিউরনের মধ্যে স্থানীয় সংযোগের সংখ্যা ইঁদুরের মধ্যে পরিবর্তিত হুইস্কার সংবেদনশীল অভিজ্ঞতার পরে বৃদ্ধি পায়। মাইক্রোস্কেল রিওয়্যারিং হল দুটি নিউরনের মধ্যে সিনাপটিক সংযোগ গঠন বা অপসারণ এবং অনুদৈর্ঘ্য দুই-ফোটন ইমেজিং দিয়ে অধ্যয়ন করা যেতে পারে। সংবেদনশীল অভিজ্ঞতা এবং শেখার পরে কয়েক দিনের মধ্যে পিরামিডাল নিউরনের উপর ডেনড্রাইটিক মেরুদণ্ড তৈরি হতে দেখা যায়। এমনকি প্রাইমেটদের মধ্যে একটি বীজ পৌঁছানোর পরে প্রাথমিক মোটর কর্টেক্সের স্তর পাঁচটি পিরামিডাল নিউরনের অ্যাপিকাল টফ্টগুলিতে পাঁচ ঘন্টার মধ্যে পরিবর্তন দেখা যায়। ডেটাসেট হিউম্যানস দ্য হিউম্যান কানেক্টম প্রজেক্ট, ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অফ হেলথ (এন. আই. এইচ) দ্বারা স্পনসর করা, মানুষের মস্তিষ্কে 86 বিলিয়ন নিউরন (এবং তাদের সংযোগ) ম্যাপ করার লক্ষ্যে তৈরি করা হয়েছিল। মডেল জীব গোলকৃমি প্রথম (এবং এখনও পর্যন্ত শুধুমাত্র) সম্পূর্ণরূপে পুনর্গঠিত সংযোগস্থল গোলকৃমি ক্যানোরহ্যাবডাইটিস এলিগ্যানসের অন্তর্গত। প্রধান প্রচেষ্টাটি হোয়াইট, ব্রেনার এট আল দ্বারা প্রকাশিত প্রথম ইলেক্ট্রন মাইক্রোগ্রাফ দিয়ে শুরু হয়েছিল, 1986। এই মৌলিক কাজের উপর ভিত্তি করে, 1992 সালে আচাকোসো এবং ইয়ামামোটো দ্বারা ফ্লপি ডিস্ক সহ সি এলিগ্যানসের জন্য প্রথম সংযোগস্থল (তখন লেখকদের দ্বারা "নিউরাল সার্কিট্রি ডাটাবেস" নামে পরিচিত) বই আকারে প্রকাশিত হয়েছিল। এর কানেক্টোমের কম্পিউটার উপস্থাপনা সম্পর্কিত প্রথম গবেষণাপত্রটি তিন বছর আগে 1989 সালে অ্যাকাকোসো দ্বারা মেডিকেল কেয়ারে কম্পিউটার অ্যাপ্লিকেশন (এসসিএএমসি) সিম্পোজিয়ামে উপস্থাপিত এবং প্রকাশিত হয়েছিল। সি. এলিগ্যানস সংযোগস্থলটি পরে প্রাণীর বিকাশের সময় পরিবর্তনগুলি দেখানোর জন্য সংশোধিত এবং প্রসারিত করা হয়েছিল। ফলের মাছি ফলের মাছি, ড্রোসোফিলা মেলানোগাস্টার, স্নায়ুতন্ত্রের কাঠামো এবং ক্রিয়াকলাপ অন্বেষণের জন্য একটি আকর্ষণীয় মডেল হিসাবে কাজ করে। এর কেন্দ্রীয় স্নায়ুতন্ত্র (সি. এন. এস) উল্লেখযোগ্যভাবে কম্প্যাক্ট, প্রাপ্তবয়স্কদের মধ্যে প্রায় 200,000 নিউরন রয়েছে, তবুও এটি পৃথক মাছি জুড়ে যুক্তিসঙ্গতভাবে স্টেরিওটাইপড স্নায়বিক সংযোগ প্রদর্শন করে। এর ছোট আকার সত্ত্বেও, এই সিএনএস জটিল এবং সু-অধ্যয়নরত আচরণের একটি বিস্তৃত বর্ণালীকে সমর্থন করে। মাছিটির সি. এন. এস-এর একটি শারীরবৃত্তীয় ডেটাসেট পাওয়া একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ হতে পারে, যা সম্ভাব্যভাবে অন্যান্য জীবের স্নায়ুতন্ত্র সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। ডি. মেলানোগাস্টারের লার্ভা মস্তিষ্কের একটি পূর্ণ ইলেক্ট্রন মাইক্রোস্কোপি (ই. এম) সংযোগস্থল, যার মধ্যে 3016টি নিউরন এবং 548,000টি সিনাপ্স রয়েছে, 2023 সালের মার্চ মাসে প্রকাশিত হয়েছিল। প্রাপ্তবয়স্কদের জন্য, মস্তিষ্কের আংশিক ই এম সংযোগস্থল (~ 120,000 নিউরন, ~ 30,000,000 সিনাপস) বা ভেন্ট্রাল নার্ভ কর্ড (ভিএনসি, মাছিটির মেরুদণ্ডের সমতুল্য, ~ 14,600 নিউরন) পাওয়া যায়। একটি সম্পূর্ণ প্রাপ্তবয়স্ক সি. এন. এস সংযোগস্থল যার মধ্যে মস্তিষ্ক এবং ভি. এন. সি উভয়ই রয়েছে বর্তমানে নির্মাণাধীন। মাউস রেটিনা এবং মাউস প্রাইমারি ভিজ্যুয়াল কর্টেক্সের আংশিক সংযোগস্থল পাওয়া যায়। স্তন্যপায়ী সার্কিটের প্রথম পূর্ণ সংযোগস্থলটি 2021 সালে নির্মিত হয়েছিল। এই নির্মাণের মধ্যে জন্ম থেকে প্রাপ্তবয়স্ক হওয়া পর্যন্ত কেন্দ্রীয় স্নায়ুতন্ত্র এবং একটি একক পেশীর মধ্যে সমস্ত সংযোগের বিকাশ অন্তর্ভুক্ত ছিল। আরও দেখুন ব্রেইন অ্যাটলাস ব্রেইন কানেক্টিভিটি প্রাক্কলনকারী কানেক্টোমিক্স ড্রোসোফিলা কানেক্টোম হিউম্যান কানেক্টোম প্রজেক্ট ইন্টারেক্টোম নিউরনের সংখ্যা অনুসারে প্রাণীদের তালিকা নিউরাল কোডিং মস্তিষ্কের ম্যাপিংয়ের রূপরেখা মানুষের মস্তিষ্কের ক্ষত নেটওয়ার্ক ম্যাপিং রেফারেন্স বাহ্যিক লিঙ্কগুলি বিভিন্ন রেজোলিউশন এবং ওজনের ফাংশন সহ শত শত ব্রেইনগ্রাফের ডাটাবেস সেবাস্টিয়ান সেউংয়ের স্নায়ুবিজ্ঞান গবেষণার জন্য এনআইএইচ ব্লুপ্রিন্ট টেড টকঃ আমি আমার সংযোগকারী এমআইটিকে বিস্তারঃ সংযোগবিদ্যা জ্ঞানীয় স্নায়ুবিজ্ঞান গণনামূলক স্নায়ুবিজ্ঞান সহ বিস্তার-ওজনযুক্ত এমআর ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য বিনামূল্যে সফ্টওয়্যার