Connectome
ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ () ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿನ ನರಗಳ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ಸಮಗ್ರ ನಕ್ಷೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಅದರ "ವೈರಿಂಗ್ ರೇಖಾಚಿತ್ರ" ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಒಂದು ಜೀವಿಯ ನರಮಂಡಲವು ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಿಂದ ಕೂಡಿದೆ. ನರಮಂಡಲದಲ್ಲಿ ನರಕೋಶವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೆದುಳಿನ ಸಂಪರ್ಕದ ಅನೇಕ ಹಂತಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳ ಮೂಲಕ ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಎಂಬ ಅರಿವಿನಿಂದ ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ನ ಮಹತ್ವವು ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ. ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಅಥವಾ ನರಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು ಸಂವಹನ ನಡೆಸಬಹುದಾದ ಬಲವಾದ ನೈಸರ್ಗಿಕ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿವೆ, ಅಥವಾ ಅವುಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಎಷ್ಟು ಪ್ರಬಲವಾಗಿವೆ ಅಥವಾ ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತವೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಮಾನವನ ಅರಿವಿನ ಅಡಿಪಾಯವು ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ನಿಂದ ರೂಪುಗೊಂಡ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಂವಹನಗಳ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿದೆ. ಅಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ಬದಲಾಗುವ ರಚನೆ-ಕಾರ್ಯದ ನಕ್ಷೆಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಏಕ-ಕೋಶದ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ನ್ಯೂರೋ ಇಮೇಜಿಂಗ್ವರೆಗೆ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮೆದುಳಿನ ದತ್ತಾಂಶದ ಯಾಂತ್ರಿಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕ್ಕೆ ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ ಅನಿವಾರ್ಯ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ. 2005ರಲ್ಲಿ, ಇಂಡಿಯಾನಾ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಡಾ. ಓಲಾಫ್ ಸ್ಪಾರ್ನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಲೌಸನ್ನೆ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಆಸ್ಪತ್ರೆಯ ಡಾ. ಪ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ ಹಗ್ಮನ್ ಅವರು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಮತ್ತು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಮೆದುಳಿನೊಳಗಿನ ನರಗಳ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲು "ಕನೆಕ್ಟೋಮ್" ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ಸೂಚಿಸಿದರು. ಈ ಪದವು ಮಾನವ ಆನುವಂಶಿಕ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಅನುಕ್ರಮಗೊಳಿಸಲು ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಪ್ರಯತ್ನದಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಸ್ಫೂರ್ತಿ ಪಡೆದಿದೆ-ಜೀನೋಮ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು. "ಕನೆಕ್ಟಮಿಕ್ಸ್" (ಹಗ್ಮನ್, 2005) ಅನ್ನು ಕನೆಕ್ಟೊಮ್ ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸುವ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ವಿಜ್ಞಾನ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅವರ 2005 ರ ಪ್ರಬಂಧದಲ್ಲಿ, "ದಿ ಹ್ಯೂಮನ್ ಕನೆಕ್ಟೋಮ್, ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನ ರಚನಾತ್ಮಕ ವಿವರಣೆ", ಸ್ಪಾರ್ನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. ಬರೆದರುಃ ಜಾಲಬಂಧದ ಕಾರ್ಯವೈಖರಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಅದರ ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಮಾನವ ಮೆದುಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕಗಳ ಜಾಲದ ಸಮಗ್ರ ರಚನಾತ್ಮಕ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಸಂಶೋಧನಾ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುವುದು ಈ ಲೇಖನದ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ನಾವು ಈ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹವನ್ನು ಮಾನವನ "ಕನೆಕ್ಟೊಮ್" ಎಂದು ಕರೆಯಲು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅರಿವಿನ ನರವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ನರವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಇದು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ವಾದಿಸುತ್ತೇವೆ. ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ ಅವುಗಳ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ರಚನಾತ್ಮಕ ತಲಾಧಾರದಿಂದ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮೆದುಳಿನ ಸ್ಥಿತಿಗಳು ಹೇಗೆ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ರಚನಾತ್ಮಕ ತಲಾಧಾರವು ಅಡ್ಡಿಯಾದರೆ ಮೆದುಳಿನ ಕಾರ್ಯವು ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಹೊಸ ಯಾಂತ್ರಿಕ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. 2005 ರ ಪಿಎಚ್ಡಿ ಪ್ರಬಂಧದಲ್ಲಿ, ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಎಂಆರ್ಐನಿಂದ ಮೆದುಳಿನ ಸಂಪರ್ಕಶಾಸ್ತ್ರದವರೆಗೆ, ಹಾಗ್ಮನ್ ಬರೆದಿದ್ದಾರೆಃ ಇದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ, ಜೀನೋಮ್ನಂತೆ, ಇದು ಕೇವಲ ವಂಶವಾಹಿಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ, ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ನರಕೋಶದ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಅವುಗಳ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಘಟಕಗಳ ಮೊತ್ತಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು. ಜೀನೋಮ್ ಸ್ವತಃ ಒಂದು ಘಟಕವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಜೀನ್ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ [ಜೀವನ] ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತದೆ. ಇದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, ಎಲ್ಲಾ ನರಕೋಶದ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ಗುಂಪಾದ ಮೆದುಳಿನ ಸಂಪರ್ಕಕೋಶವನ್ನು ಒಂದೇ ಘಟಕವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು, ಹೀಗಾಗಿ ಬೃಹತ್ ಮೆದುಳಿನ ನರಕೋಶದ ಸಂವಹನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಶಕ್ತಿಯು ಈ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮತ್ತು ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಸಂಪರ್ಕ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ ಎಂಬ ಅಂಶವನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ. "ಕನೆಕ್ಟೊಮ್" ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ 2010ರ TED ಸಮ್ಮೇಳನದಲ್ಲಿ ಸೆಬಾಸ್ಟಿಯನ್ ಸೆಯುಂಗ್ ಅವರ "ಐ ಆಮ್ ಮೈ ಕನೆಕ್ಟೊಮ್" ಭಾಷಣವು ಜನಪ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿತು, ಇದು ಮಾನವ ಕನೆಕ್ಟೊಮ್ ಅನ್ನು ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡುವ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಮೈಕ್ರೊಸ್ಕೇಲ್ನಲ್ಲಿ ಮೆದುಳಿನ ಅಂಗಾಂಶದ ಮೂರು ಆಯಾಮದ ನರಗಳ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. 2012ರಲ್ಲಿ, ಸೆಯುಂಗ್ ಅವರು ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ಃ ಹೌ ದಿ ಬ್ರೈನ್ಸ್ ವೈರಿಂಗ್ ಮೇಕ್ಸ್ ಅಸ್ ಹೂ ವಿ ಆರ್ ಎಂಬ ಪುಸ್ತಕವನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿದರು. ವಿಧಾನಗಳು ಮೆದುಳಿನ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಮೆದುಳಿನ ಚಿತ್ರಣದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ನಿರ್ಣಯದ ಮಟ್ಟಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವಿವಿಧ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು (ಕೊಟ್ಟರ್, 2007, ಸ್ಪಾರ್ನ್ಸ್, 2010). ಈ ಮಾಪಕಗಳನ್ನು ಸ್ಥೂಲವಾಗಿ ಮ್ಯಾಕ್ರೋಸ್ಕೇಲ್, ಮೆಸೊಸ್ಕೇಲ್ ಮತ್ತು ಮೈಕ್ರೋಸ್ಕೇಲ್ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಒಂದೇ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯವರೆಗೆ ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ಪ್ರದೇಶಗಳಂತಹ ದೊಡ್ಡ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳವರೆಗೆ ಇರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಭೇದದ ನರಗಳ ಸಂಘಟನೆಯ ಒಂದೇ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ನಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಮಾಪಕಗಳಲ್ಲಿ ಪಡೆದ ಸಂಪರ್ಕದ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಊಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕ್ರಮಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ, ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಸಂಪರ್ಕಕೋಶಗಳಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿರುವುದರಿಂದ, ಯಾವುದೇ ಏಕೀಕೃತ ನಕ್ಷೆಯು ಸಂಪರ್ಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂಭವನೀಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ (ಸ್ಪಾರ್ನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2005). ಮ್ಯಾಕ್ರೋಸ್ಕೇಲ್ (ಮಿಲಿಮೀಟರ್ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್) ನಲ್ಲಿರುವ ಒಂದು ಸಂಪರ್ಕಕೋಶವು ದೊಡ್ಡ ಮೆದುಳಿನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರದ ವಿಭಿನ್ನ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳಾಗಿ (ಪ್ರದೇಶಗಳು, ಪಾರ್ಸೆಲ್ಗಳು ಅಥವಾ ನೋಡ್ಗಳು) ಪಾರ್ಸೆಲೇಟ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಸಂಪರ್ಕದ ವಿಶಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಮೆಸೊಸ್ಕೇಲ್ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಕ್ರೋಸ್ಕೇಲ್ನಲ್ಲಿನ ಸಂಪರ್ಕಾತ್ಮಕ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳು ಸೆಲ್ಯುಲಾರ್ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ನಿನಲ್ಲಿರುವ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳಿಗಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಂದ್ರವಾಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಅವುಗಳಿಗೆ ನ್ಯೂರಲ್ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ನೋಡ್ಗಳಾಗಿ ನಿಖರವಾದ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಅಥವಾ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪಾರ್ಸೆಲ್ಲೇಷನ್ಗಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ತಂತ್ರಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ (ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳಿಗಾಗಿ ನೋಡಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವ್ಯಾಲೇಸ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2004). ಆಕ್ಸೋನಲ್ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ನಂತಹ ಮೆದುಳಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಸ್ಥಾಪಿತ ವಿಧಾನಗಳು ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಆರಂಭಿಕ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿದವು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಡಿಫ್ಯೂಷನ್-ವೇಟೆಡ್ ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟಿಕ್ ರೆಸೋನೆನ್ಸ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ (ಡಿಡಬ್ಲ್ಯೂ-ಎಂಆರ್ಐ) ಮತ್ತು ಫಂಕ್ಷನಲ್ ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟಿಕ್ ರೆಸೋನೆನ್ಸ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ (ಎಫ್ಎಂಆರ್ಐ) ನಂತಹ ಆಕ್ರಮಣಶೀಲವಲ್ಲದ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಜೀವಂತ ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳನ್ನು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಮೊದಲನೆಯದು, ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಟೋಗ್ರಫಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿದಾಗ ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ಫೈಬರ್ ಕಟ್ಟುಗಳ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣಕ್ಕೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಎರಡನೆಯದು ಸಂಶೋಧಕನಿಗೆ ಮೆದುಳಿನ ಜಾಲದ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ (ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಅಥವಾ ನಿರ್ದೇಶಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ), ಇದು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಗೊಂಡಿರುವ ಮೆದುಳಿನ ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರದ ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ, ಬಹು ಇಮೇಜಿಂಗ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ಥೂಲ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಆರೋಗ್ಯಕರ ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಡಬ್ಲ್ಯೂಯು-ಮಿನ್ ಒಕ್ಕೂಟದ ನೇತೃತ್ವದ ಹ್ಯೂಮನ್ ಕನೆಕ್ಟೊಮ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ನ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಸಂಪರ್ಕ ನಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು 2000ದ ದಶಕದುದ್ದಕ್ಕೂ, ಹಲವಾರು ತನಿಖಾಧಿಕಾರಿಗಳು ಮಾನವನ ಸೆರೆಬ್ರಲ್ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ರಚನಾತ್ಮಕ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಒಂದು ಪ್ರಯತ್ನವು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಾದ್ಯಂತ ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ದಪ್ಪ ಅಥವಾ ಪರಿಮಾಣದಲ್ಲಿನ ಅಡ್ಡ-ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿತು (ಹೇ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2007). ಅಂತಹ ಬೂದು-ವಸ್ತುವಿನ ದಪ್ಪದ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ರಚನಾತ್ಮಕ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯ ಸೂಚಕಗಳೆಂದು ಪ್ರತಿಪಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನದ ಒಂದು ನ್ಯೂನತೆಯೆಂದರೆ, ಇದು ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ಸಂಪರ್ಕ ಮಾದರಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರೋಕ್ಷ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಷಯದ ಗುಂಪಿನಾದ್ಯಂತ ಒಂದೇ ಸಂಪರ್ಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಂದ ದತ್ತಾಂಶದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇತರ ತನಿಖಾಧಿಕಾರಿಗಳು ಡಿಡಬ್ಲ್ಯೂ-ಎಂಆರ್ಐ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣ-ಮೆದುಳಿನ ಸಂಪರ್ಕ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಬ್ಲೂ ಬ್ರೈನ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಪರಮಾಣು ತುದಿಯಲ್ಲಿ ತೀಕ್ಷ್ಣಗೊಳಿಸಿದ ಡೈಮಂಡ್ ಚಾಕು ಮತ್ತು ಅಂಗಾಂಶದ ಚೂರುಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸಲು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನ್ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಕೋಪಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಪೂರ್ಣ ಮೌಸ್ ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ ಅನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದೆ. ಮ್ಯಾಕ್ರೋಸ್ಕೇಲ್ ಕನೆಕ್ಟಮಿಕ್ಸ್ಗೆ ಸವಾಲು ಮ್ಯಾಕ್ರೋಸ್ಕೇಲ್ ಮಾನವ ಕನೆಕ್ಟಮಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಆರಂಭಿಕ ಪರಿಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಸಮಾನ ಗಾತ್ರದ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಅಥವಾ ಮೆದುಳಿನ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಂಘಟನೆಯೊಂದಿಗೆ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿರುವ ಅಂಗರಚನಾ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಮಾಡಲಾಯಿತು (ಉದಾ. ಗೈರಲ್ ಮತ್ತು ಸಲ್ಕಾಲ್-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರದೇಶಗಳು). ಈ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದಾದರೂ, ಮೆದುಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನವಾದ ಪಾರ್ಸೆಲ್ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯವಾಗಿದೆಃ ವಿಭಿನ್ನ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ, ಸಂಪರ್ಕ, ಕಾರ್ಯ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಸ್ಥಳಾಕೃತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮೆದುಳಿನ ಪ್ರದೇಶಗಳು (ಫೆಲೆಮನ್ ಮತ್ತು ವ್ಯಾನ್ ಎಸ್ಸೆನ್, 1991). ನಿಖರವಾದ ಪಾರ್ಸೆಲ್ಲೇಷನ್ ಮ್ಯಾಕ್ರೋಸ್ಕೇಲ್ ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ವಿಶಿಷ್ಟ ಸಂಪರ್ಕ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರೊಫೈಲ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚು ತಿಳಿವಳಿಕೆಯುಳ್ಳದ್ದಾಗಿರಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನ ಸ್ಥಳೀಯ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಪಾರ್ಸಿಲೇಷನ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸರಣ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಟೋಗ್ರಫಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಾಧಿಸಲಾಗಿದೆ (ಬೆಕ್ಮನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. 2009) ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಂಪರ್ಕ (ನೆಲ್ಸನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. 2010) ಸಂಪರ್ಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿಯಾಗಿ ಅಳೆಯಲು ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಪರ್ಕ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು. ಅಂತಹ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣ ಮೆದುಳಿನ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಆಕ್ರಮಣಶೀಲವಲ್ಲದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು. ನಿಖರವಾದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಮೆದುಳಿನ ಪಾರ್ಸೆಲ್ಲೇಷನ್ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೆದುಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮ್ಯಾಕ್ರೋಸ್ಕೇಲ್ ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ನಂತರ ಅದನ್ನು ರೋಗದ ಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದು. ಸೆರೆಬ್ರಲ್ ವೈಟ್ ಮ್ಯಾಟರ್ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗುವ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಹಿಸ್ಟೋಲಾಜಿಕಲ್ ಡಿಸ್ಸೆಕ್ಷನ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟೇನಿಂಗ್, ಡಿಜೆನರೇಶನ್ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಆಕ್ಸೋನಲ್ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಬೂದು ದ್ರವ್ಯ ಪ್ರದೇಶಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯಾಪಕವಾದ, ಪ್ರಭೇದ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಂಗರಚನಾ ಸಂಪರ್ಕ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳಾಗಿ ದೂರದ-ಮಾರ್ಗಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಚಾರ್ಟಿಂಗ್ಗೆ ಆಕ್ಸೋನಲ್ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಆಧಾರವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ಹೆಗ್ಗುರುತು ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಮಕಾಕ್ನ ದೃಶ್ಯ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ (ಫೆಲೆಮನ್ ಮತ್ತು ವ್ಯಾನ್ ಎಸ್ಸೆನ್, 1991) ಮತ್ತು ಬೆಕ್ಕಿನ ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿನ ಥಾಲಮೋಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ (ಸ್ಕ್ಯಾನೆಲ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 1999). ಅಂಗರಚನಾ ಸಂಪರ್ಕಕ್ಕಾಗಿ ನ್ಯೂರೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಅಂತಹ ಅಂಗರಚನಾ ಸಂಪರ್ಕ ನಕ್ಷೆಗಳ ನಿರಂತರ ನವೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಆನ್ಲೈನ್ ಮಕಾಕ್ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ ಸಂಪರ್ಕ ಸಾಧನವಾದ ಕೊಕೊಮ್ಯಾಕ್ (ಕೊಟ್ಟರ್, 2004) ಮತ್ತು ಇಲಿಗಳ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಲೋಬ್ ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ ಅಂತಹ ದತ್ತಸಂಚಯಕ್ಕೆ ಪ್ರಮುಖ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ. ಮೆಸೊಸ್ಕೇಲ್ ಎ "ಮೆಸೊಸ್ಕೇಲ್" ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ ನೂರಾರು ಮೈಕ್ರೋಮೀಟರ್ಗಳ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ಗೆ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನರಕೋಶವನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಬದಲು, ಮೆಸೊಸ್ಕೇಲ್ನಲ್ಲಿರುವ ಸಂಪರ್ಕಕೋಶವು ಸ್ಥಳೀಯ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ಗಳಿಂದ ರೂಪುಗೊಂಡ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನವಾದ ನರಕೋಶದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ಕಾಲಮ್ಗಳು) ನೂರಾರು ಅಥವಾ ಸಾವಿರಾರು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಪ್ರಮಾಣವು ಇನ್ನೂ ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಯ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸವಾಲನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ತಂತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ಥಳೀಯ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಅತಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕ್ಷೇತ್ರ ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟಿಕ್ ರೆಸೋನೆನ್ಸ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ (ಎಂಆರ್ಐ) ಮೂಲಕ ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ತನಿಖೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಮೈಕ್ರೊಸ್ಕೇಲ್ "ಮೈಕ್ರೊಸ್ಕೇಲ್" (ಮೈಕ್ರೋಮೀಟರ್ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್) ನಲ್ಲಿ ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ ಅನ್ನು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಎಂದರೆ ನ್ಯೂರಾನ್-ಬೈ-ನ್ಯೂರಾನ್ ಎಂಬ ನರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಎಂದರ್ಥ. ಇದನ್ನು ಮಾಡುವ ಸವಾಲು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆಃ ಮೆದುಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಜೀವಿಗಳಲ್ಲಿ ಸುಲಭವಾಗಿ ಶತಕೋಟಿಗಳವರೆಗೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಮಾನವನ ಸೆರೆಬ್ರಲ್ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ ಮಾತ್ರ 1014 ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳಿಂದ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದ 1010 ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಕ್ರಮವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಮಾನವನ ಜೀನೋಮ್ನಲ್ಲಿ ಬೇಸ್-ಜೋಡಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ 3x109 ಆಗಿದೆ. ಇಂದು ಮೈಕ್ರೋಸ್ಕೇಲ್ನಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಸಂಪರ್ಕಕೋಶವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲುಗಳು ಹೀಗಿವೆಃ ಪ್ರಸ್ತುತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹವು ವರ್ಷಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ ಸಾಧನಗಳು ತಮ್ಮ ಶೈಶವಾವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿಯೇ ಉಳಿದಿವೆ ಮತ್ತು ಅಸಮರ್ಪಕವಾಗಿವೆ, ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೆದುಳಿನ-ಗ್ರಾಫ್ಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಯಾವುದೇ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಅಥವಾ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಸುಲಭವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲ. ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಹಲವಾರು ಗುಂಪುಗಳು ಹೈ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಸೀರಿಯಲ್ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನ್ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಕೋಪ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿವೆ (ಕಸ್ತೂರಿ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2009; ಬೋಕ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. 2011). ಯಂತ್ರ-ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಓಪನ್ ಕನೆಕ್ಟೊಮ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಈ ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ಆಲ್ಗ್-ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ (ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಔಟ್ಸೋರ್ಸಿಂಗ್) ಆಗಿದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಗ್ರಾಫ್ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಉದಯೋನ್ಮುಖ ವಿಭಾಗವಾಗಿದ್ದು, ಈ ಮೆದುಳಿನ-ಗ್ರಾಫ್ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ತೀರ್ಮಾನ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿದೆ (ಗೋಲ್ಡನ್ಬರ್ಗ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2009). ಪ್ರಸ್ತುತ ಆಕ್ರಮಣಶೀಲವಲ್ಲದ ಚಿತ್ರಣ ತಂತ್ರಗಳು ನರಕೋಶದಿಂದ ನರಕೋಶದ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಮೆದುಳಿನ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಕಶೇರುಕಗಳಲ್ಲಿ ಸೆಲ್ಯುಲಾರ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ ಅನ್ನು ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಸ್ತುತ ಮೆದುಳಿನ ಅಂಗಾಂಶದ ಸೀಮಿತ ಭಾಗಗಳ ಮರಣೋತ್ತರ (ಸಾವಿನ ನಂತರ) ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಡಿಎನ್ಎ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಅಲ್ಲದ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಆಂಥೋನಿ ಜಾಡರ್ (ಸಿಎಸ್ಎಚ್ಎಲ್) ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಹಿಸ್ಟೋಲಾಜಿಕಲ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್-ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳು ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ ಮತ್ತು ಜೀವಕೋಶದ ಬಣ್ಣಕ್ಕಾಗಿ ಬೆಳಕಿನ-ಸೂಕ್ಷ್ಮದರ್ಶಕ ತಂತ್ರಗಳು, ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಟ್ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ಚುಚ್ಚುಮದ್ದು, ಅಥವಾ ರಾಸಾಯನಿಕ ಮೆದುಳಿನ ಸಂರಕ್ಷಣೆ, ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನ್ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಕೋಪಿ (ಇಎಂ) ಮೂಲಕ ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ವಿಭಾಗಿಸಲಾದ ಅಂಗಾಂಶ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳ ಬಣ್ಣ ಮತ್ತು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಕನೆಕ್ಟೋಮಿಕ್ಸ್ಗಾಗಿ ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಬಂದಾಗ ಈ ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಏಕ ಕೋಶಗಳ ಬಣ್ಣ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಗಾಲ್ಗಿ ಸ್ಟೇನ್ನೊಂದಿಗೆ, ಸೆಲ್ಯುಲಾರ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕವು ಬೆಳಕಿನ-ಸೂಕ್ಷ್ಮದರ್ಶಕದ ಸೀಮಿತ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವಲ್ಲಿ ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಅನುಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಮೆದುಳಿನ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ದೀರ್ಘ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ನ್ಯೂರೋಅನಾಟಮಿಯ "ಗೋಲ್ಡ್ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್" ಎಂದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲಾಗುವ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಟ್ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಕಷ್ಟು ದೊಡ್ಡ ಜೀವಕೋಶದ ಜನಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಏಕ ಅಕ್ಷತಂತು ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮಾತ್ರ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಸಿ. ಎಲಿಗನ್ಸ್ ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ನ ಸಂಕಲನಕ್ಕಾಗಿ ಇಎಂ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಯಿತು (ವೈಟ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 1986). ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಂಪೂರ್ಣ ನರಮಂಡಲದ ದೊಡ್ಡ ಅಂಗಾಂಶ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವಿಕೆಯು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ದೂರವನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸುವ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಗಳೊಂದಿಗೆ ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಸೆಲ್ಯುಲಾರ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ನರಗಳ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡುವಲ್ಲಿನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರಗಳ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸಲು ಮತ್ತು ಸೆಲ್ಯುಲಾರ್ ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸಂಕಲಿಸಲು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಹೊಸ ಭರವಸೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ (ಲೈವ್ಟ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2007; ಲಿಚ್ಟ್ಮ್ಯಾನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2008). ಹಲವಾರು ಪ್ರತಿದೀಪಕ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಸಂಯೋಜಿತ ಬಣ್ಣದ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ವಿಧಾನವಾದ ಬ್ರೈನ್ಬೋವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಜೆಫ್ ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ಲಿಚ್ಟ್ಮನ್ ಮತ್ತು ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು 100 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ವಿಭಿನ್ನ ಬಣ್ಣಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು. ಪ್ರತ್ಯೇಕ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ ವರ್ಣದೊಂದಿಗೆ ನಂತರ ಅಂಗಾಂಶದ ಬ್ಲಾಕ್ನೊಳಗೆ ದೀರ್ಘ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಅವುಗಳ ಸೆಲ್ಯುಲಾರ್ ರಚನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಮಾರ್ಚ್ 2011 ರಲ್ಲಿ, ನೇಚರ್ ನಿಯತಕಾಲಿಕವು ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಸಂಪರ್ಕಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಜೋಡಿ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿತುಃ ಬಾಕ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. ಮತ್ತು ಬ್ರಿಗ್ಮನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. ಎರಡೂ ಲೇಖನಗಳಲ್ಲಿ, ಲೇಖಕರು ಮೊದಲು ಜೀವಕೋಶಗಳ ಸಣ್ಣ ಉಪಗುಂಪಿನ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಿರೂಪಿಸಿದರು, ಮತ್ತು ನಂತರ ಭಾಗಶಃ ಉಪಗ್ರ್ಯಾಫ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಆ ಜೀವಕೋಶಗಳಿಂದ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಉಪಗುಂಪನ್ನು ಕೈಯಿಂದ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿದರು. ಮುಕ್ತ ವಿಜ್ಞಾನದ ತತ್ವಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ, ಬಾಕ್ ಮತ್ತು ಇತರರ ಲೇಖಕರು. (2011) ತಮ್ಮ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಪ್ರವೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ. ಬಾಕ್ ಮತ್ತು ಇತರರಿಂದ ಪೂರ್ಣ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ 12 ಟೆರಾಬೈಟ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್. ಇದು ನ್ಯೂರೋಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ, ನೂರಾರು ಜೀವಕೋಶಗಳ ನಡುವಿನ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಂವಹನಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಸ್ಥಳವಿಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಸಹ ಕ್ರಮೇಣ ಘೋಷಿಸಲಾಗುವುದು (ಶಿಮೊನೊ ಮತ್ತು ಬೆಗ್ಸ್, 2014). ಇಡೀ ಮೌಸ್ ಮೆದುಳಿಗೆ ಅಲ್ಟ್ರಾ ಇನ್ಫ್ರಾಸ್ಟ್ರಕ್ಚರಲ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಪ್ರಸ್ತುತ ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ (ಮಿಕುಲಾ, 2012). ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಸಂಪರ್ಕಕ್ಕೆ ಪರ್ಯಾಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಝಡೋರ್ ಮತ್ತು ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ್ದಾರೆ (ಝಡೋರ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2012). BOINC (ವೈಯಕ್ತಿಕ ನರಕೋಶದ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್) ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಜಾಡರ್ನ ತಂತ್ರವು ನರವ್ಯೂಹದ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ಗಳನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚಿನ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಡಿಎನ್ಎ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಈ ವಿಧಾನವು ಪ್ರತಿ ನರಕೋಶಕ್ಕೆ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡ್ನೊಂದಿಗೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು, ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಆಗಿ ಜೋಡಿಸಲಾದ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ನಡುವೆ ಬಾರ್ಕೋಡ್ಗಳನ್ನು ವರ್ಗಾಯಿಸುವುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸೂಯಿಡ್ ಹರ್ಪಿಸ್ ವೈರಸ್ 1, ಸುಹೆಚ್ವಿ 1 ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು) ಮತ್ತು ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಜೋಡಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಬಾರ್ಕೋಡ್ಗಳ ಸಮ್ಮಿಳನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಅಗ್ಗದ, ವೇಗದ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಉತ್ಪಾದನಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. 2016 ರಲ್ಲಿ, ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್ ಸರ್ಕಾರದ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಅಡ್ವಾನ್ಸ್ಡ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ಸ್ ಆಕ್ಟಿವಿಟಿ ಮೈಕ್ರಾನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿತು, ಇದು ಬ್ರೈನ್ ಇನಿಶಿಯೇಟಿವ್ನ ಭಾಗವಾಗಿ ಒಂದು ಘನ ಮಿಲಿಮೀಟರ್ ದಂಶಕ ದೃಶ್ಯ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು ಐದು ವರ್ಷಗಳ, ಬಹು-ಸಂಸ್ಥೆಯ ಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ. ಕೇವಲ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಜೈವಿಕ ಅಂಗಾಂಶವಿದ್ದರೂ, ಈ ಯೋಜನೆಯು ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಅತಿದೊಡ್ಡ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಪ್ರಮಾಣದ ಸಂಪರ್ಕಶಾಸ್ತ್ರ ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯಾತ್ಮಕ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡುವುದು ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಎಫ್ಎಂಆರ್ಐ ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ಗಳ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಭೂಮಿಯ ಮೇಲ್ಮೈಯ ವಿವರವಾದ ರಸ್ತೆ ನಕ್ಷೆಗಳು ಆ ರಸ್ತೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಯಾಣಿಸುವ ವಾಹನಗಳ ಬಗೆಗೆ ಅಥವಾ ಅವು ಯಾವ ಸರಕುಗಳನ್ನು ಎಳೆಯುತ್ತಿವೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ನಮಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಹೇಳದಂತೆಯೇ, ನರಗಳ ರಚನೆಗಳು ಪ್ರಜ್ಞೆಯಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ನಡವಳಿಕೆಗೆ ಹೇಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಅಂಗರಚನಾ ಸಂಪರ್ಕಕ್ಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಬಂಧಿಸುವ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಂಪರ್ಕದ ನಡುವಿನ ಬಂಧವು ನೇರವಾಗಿಲ್ಲ. ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ರೂಪಿಸುವಲ್ಲಿ ಅಂಗರಚನಾ ಜಾಲದ ಪಾತ್ರವನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ಸಂಪೂರ್ಣ-ಮೆದುಳಿನ ಜಾಲದ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ನ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾದರಿಗಳು ಮೌಲ್ಯಯುತ ಸಾಧನಗಳಾಗಿವೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ನಲ್ಲಿನ ಗಾಯಗಳ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಜಾಲಬಂಧ ಅಥವಾ ರೇಖಾಚಿತ್ರವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಕೋಶವನ್ನು ಜಾಲಬಂಧ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ರೇಖಾಚಿತ್ರ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಮೂಲಕ ಜಾಲಬಂಧವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಬಹುದು. ಮೈಕ್ರೋ-ಸ್ಕೇಲ್ ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ನ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಈ ಜಾಲದ ನೋಡ್ಗಳು (ಅಥವಾ ಗ್ರಾಫ್) ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅಂಚುಗಳು ಆ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಮ್ಯಾಕ್ರೋ-ಸ್ಕೇಲ್ ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ಗೆ, ನೋಡ್ಗಳು ಆರ್ಒಐಗಳಿಗೆ (ಆಸಕ್ತಿಯ ಪ್ರದೇಶಗಳು) ಅನುಗುಣವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಗ್ರಾಫ್ನ ಅಂಚುಗಳನ್ನು ಆ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಆಕ್ಸಾನ್ಗಳಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ಗಳನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಮೆದುಳಿನ ಗ್ರಾಫ್ಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಗಣಿತದ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಫ್ಗಳಾಗಿವೆ, ಇದು ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿನ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ (ಅಥವಾ, ವಿಶಾಲ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ, ಇಡೀ ನರಮಂಡಲ). ಸಂಶೋಧಕರ ಒಂದು ಗುಂಪು (ಇಟುರಿಯಾ-ಮೆಡಿನಾ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2008) ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಟೆನ್ಸರ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ (ಡಿಟಿಐ) ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದೆ, ನಂತರ ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ಮತ್ತು ಬೇಸಲ್ ಮೆದುಳಿನ ಬೂದು ದ್ರವ್ಯ ಪ್ರದೇಶಗಳ ನಡುವಿನ ಸರಾಸರಿ ಸಂಪರ್ಕ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ವ್ಯುತ್ಪತ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಜಾಲಗಳು ಸಣ್ಣ-ಪ್ರಪಂಚದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಮತ್ತು "ವಿಶಾಲ-ಪ್ರಮಾಣದ" ಪದವಿ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಈ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿನ ಮಧ್ಯದ ಕೇಂದ್ರೀಕರಣದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಪ್ರಿಕ್ಯೂನಿಯಸ್, ಇನ್ಸುಲಾ, ಉನ್ನತ ಪ್ಯಾರಿಯಲ್ ಮತ್ತು ಉನ್ನತ ಮುಂಭಾಗದ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೇಂದ್ರೀಕರಣವನ್ನು ತೋರಿಸಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದು ಗುಂಪು (ಗಾಂಗ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. 2008) 78 ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ಪ್ರದೇಶಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂಗರಚನಾ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ಜಾಲವನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು ಡಿಟಿಐ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದೆ. ಈ ಅಧ್ಯಯನವು ಮಾನವನ ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿ ಪ್ರಿಕ್ಯೂನಿಯಸ್ ಮತ್ತು ಉನ್ನತ ಮುಂಭಾಗದ ಗೈರಸ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಕೇಂದ್ರ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಸಹ ಗುರುತಿಸಿದೆ. ಹಾಗ್ಮನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. (2007) ಏಕರೂಪವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾದ ಮತ್ತು ಸಮಾನ-ಗಾತ್ರದ ಆರ್. ಓ. ಐಗಳ ನಡುವೆ ಅಳೆಯಲಾದ ಫೈಬರ್ ಸಾಂದ್ರತೆಗಳಿಂದ 500 ಮತ್ತು 4000 ರ ನಡುವಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಂಪರ್ಕ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿತು. ಎರಡು ವಿಷಯಗಳಿಂದ ಸುಮಾರು 1,000 ಆರ್. ಓ. ಐ. ಗಳು ಮತ್ತು ಸುಮಾರು 50,000 ಫೈಬರ್ ಮಾರ್ಗಗಳಿಗೆ ಪಡೆದ ಸಂಪರ್ಕ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಘಾತೀಯ (ಒಂದು-ಪ್ರಮಾಣದ) ಪದವಿ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಮತ್ತು ಜಾಲಕ್ಕೆ ದೃಢವಾದ ಸಣ್ಣ-ಪ್ರಪಂಚದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿತು. ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ (ಡಿಎಸ್ಐ) (ವೆಡೀನ್, 2005) ನಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಡಿಫ್ಯೂಷನ್-ತೂಕದ ಇಮೇಜಿಂಗ್ನ ಒಂದು ರೂಪಾಂತರವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಫೈಬರ್ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಟ್ಗಳನ್ನು ದಾಟುವುದರಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ದಿಕ್ಕುಗಳಲ್ಲಿ ಇಂಟ್ರಾ-ವೋಕ್ಸೆಲ್ ವೈವಿಧ್ಯತೆಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೀಗಾಗಿ ಇತರ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಆಕ್ಸೋನಲ್ ಪಥಗಳ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ (ವೆಡೀನ್, 2008). ಹಾಗ್ಮನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ವಿಧಾನದ ಪ್ರಕಾರ ಪೂರ್ಣ-ತಲೆಯ ಡಿಎಸ್ಐ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಯಿತು. (2007) ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಜಾಡು ಹಿಡಿಯುವ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಗಾಗಿ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ರೂಪಿಸಲಾದ ಗ್ರಾಫ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸಾಧನಗಳೊಂದಿಗೆ (ಸ್ಪಾರ್ನ್ಸ್, 2006; ಸ್ಪಾರ್ನ್ಸ್, 2007) ಮಾನವ ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ಸಂಪರ್ಕದ ಜಾಲಬಂಧ ರಚನೆಯ ವಿವರವಾದ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ (ಹಗ್ಮನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2008). ಮಾನವನ ಮೆದುಳಿನ ಜಾಲವನ್ನು ಕೋರ್ ವಿಭಜನೆ, ಮಾಡ್ಯುಲಾರಿಟಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಹಬ್ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಕೇಂದ್ರೀಕರಣ ಸೇರಿದಂತೆ ಜಾಲ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಧಾನಗಳ ವಿಶಾಲ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ ನಿರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹಾಗ್ಮನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಹಿಂಭಾಗದ ಮಧ್ಯ ಮತ್ತು ಪಾರ್ಶ್ವದ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿರುವ ಹೆಚ್ಚು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದ ಮೆದುಳಿನ ಪ್ರದೇಶಗಳ ರಚನಾತ್ಮಕ ಕೋರ್ ಅಸ್ತಿತ್ವಕ್ಕೆ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕೋರ್ ಹಿಂಭಾಗದ ಸಿಂಗ್ಯುಲೇಟ್ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್, ಪ್ರಿಕ್ಯೂನಿಯಸ್, ಕ್ಯೂನಿಯಸ್, ಪ್ಯಾರಾಸೆಂಟ್ರಲ್ ಲೋಬ್ಯೂಲ್, ಸಿಂಗ್ಯುಲೇಟ್ನ ಇಸ್ತ್ಮಸ್, ಉನ್ನತ ಟೆಂಪೋರಲ್ ಸಲ್ಕಸ್ನ ದಡಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಳ ಮತ್ತು ಉನ್ನತ ಪ್ಯಾರಿಯಲ್ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇವೆಲ್ಲವೂ ಮೆದುಳಿನ ಎರಡೂ ಗೋಳಾರ್ಧಗಳಲ್ಲಿವೆ. ಕನೆಕ್ಟೋಮಿಕ್ಸ್ನ ಉಪಕ್ಷೇತ್ರವು ಅನೇಕ ವಿಷಯಗಳ ಮೆದುಳಿನ ಗ್ರಾಫ್ಗಳ ಹೋಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಆಯ್ದುಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ನಿಯತಾಂಕಕ್ಕಾಗಿ ಕನಿಷ್ಠ ಸಂಪರ್ಕಕಗಳಲ್ಲಿ ಇರುವ ಅಂಚುಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅನುಮತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬುಡಾಪೆಸ್ಟ್ ರೆಫರೆನ್ಸ್ ಕನೆಕ್ಟಮ್ನಂತಹ ಒಮ್ಮತದ ರೇಖಾಚಿತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಬುಡಾಪೆಸ್ಟ್ ರೆಫರೆನ್ಸ್ ಕನೆಕ್ಟೊಮ್ ಸಂಶೋಧಕರನ್ನು ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನ ಗ್ರಾಫ್ಗಳ ಒಮ್ಮತದ ಕನೆಕ್ಟೊಮ್ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ನ ಆವಿಷ್ಕಾರಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಮೆದುಳಿನ ಗ್ರಾಫ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡ ಅಂಚುಗಳು ಮೆದುಳಿನ ಕಾಂಡದ ಸುತ್ತಲೂ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಉಪಗ್ರ್ಯಾಫ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ಕ್ರಮೇಣ ಕಡಿಮೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಅಂಚುಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಈ ಕೋರ್ ಸಬ್ಗ್ರಾಫ್ ಪೊದೆಸಸ್ಯವಾಗಿ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ. ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮೆದುಳಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಒಮ್ಮತದ ಮೆದುಳಿನ ಗ್ರಾಫ್ನ ಕೆಲವು ಅಂಚುಗಳನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸಲು ಅವಕಾಶವನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು. ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ, ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ಸ್ಥಳೀಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುವುದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಮನವನ್ನು ಸೆಳೆದಿವೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೆದುಳಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಅಥವಾ ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಬೆಳಕು ಚೆಲ್ಲುತ್ತವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಗ್ರಾಫ್ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗಳ ನಡುವಿನ ಸ್ಥಳೀಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಸಹ ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿದೆ (ಉದಾ. ಕೇಸ್ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು). ಆ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಗುರಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಟಿ-ಟೆಸ್ಟ್ ಅಥವಾ ಸ್ಪಾರ್ಸಿಟಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಅವುಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು. ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಂಪರ್ಕತಂತುಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಸಂಭವನೀಯ ಕಾರಣಗಳನ್ನೂ ಸಹ ತನಿಖೆ ಮಾಡಲಾಯಿತು. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಮಹಿಳೆಯರ ಮ್ಯಾಕ್ರೋ-ಸ್ಕೇಲ್ ಕನೆಕ್ಟೊಮ್ಗಳು ಪುರುಷರಿಗಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಂಚುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮಹಿಳೆಯರ ಕನೆಕ್ಟೊಮ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಅಂಚುಗಳ ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾಗವು ಎರಡು ಅರ್ಧಗೋಳಗಳ ನಡುವೆ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಸಂಪರ್ಕಕೋಶಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಣ್ಣ-ಪ್ರಪಂಚದ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ, ಒಟ್ಟಾರೆ ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ಸಂಪರ್ಕವು ವಯಸ್ಸಿನೊಂದಿಗೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ. 2015ರಂತೆ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಎಚ್. ಸಿ. ಪಿ. ಜೀವಿತಾವಧಿಯ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಯೋಜನೆಯ ಉದ್ದೇಶವು 6 ವಯೋಮಾನದ ಗುಂಪುಗಳ (4-6,8-9, <ಐ. ಡಿ. 2>, <ಐ. ಡಿ. 3>, <ಐ. ಡಿ. 1>, <ಐ. ಡಿ. 4>) ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕಸಾಧನದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು. ತೀರಾ ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಲೋಬ್ನಿಂದ ಆಯೋಜಿಸಲಾದ ವೃತ್ತದ ಸುತ್ತ ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪೂರ್ಣ-ಮೆದುಳಿನ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ಕನೆಕ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಒಳಗಿನ ವೃತ್ತಗಳು ನಂತರ ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ಮಾಪನಗಳನ್ನು ಬಣ್ಣದ ಮಾಪಕದಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಿಸುತ್ತವೆ. ಡಿಟಿಐ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ವೈಟ್ ಮ್ಯಾಟರ್ ಫೈಬರ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ನಂತರ ಈ ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ಪ್ರದೇಶಗಳ ನಡುವೆ ಎಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫ್ರ್ಯಾಕ್ಷನಲ್ ಅನಿಸೊಟ್ರೊಪಿ ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕದ ಬಲದಿಂದ ತೂಕ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಗ್ರಾಫ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಆಘಾತಕಾರಿ ಮೆದುಳಿನ ಗಾಯದ ರೋಗಿಯಾದ ಫಿನಿಯಾಸ್ ಗೇಜ್ಗೆ ಉಂಟಾದ ಹಾನಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ಗ್ರಾಫ್ ಥಿಯರಿ ಒಂದು ಉದಯೋನ್ಮುಖ ವಿಭಾಗವಾಗಿದ್ದು, ಈ ಮೆದುಳಿನ ಗ್ರಾಫ್ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ತೀರ್ಮಾನ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿದೆ (ಗೋಲ್ಡನ್ಬರ್ಗ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2009). ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಮೆದುಳನ್ನು ಸಹಿ ಮಾಡಲಾದ ಜಾಲವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿದೆ ಮತ್ತು ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ಉಪ ಜಾಲಬಂಧಗಳಲ್ಲಿನ ಹಬ್ನೆಸ್ ಮೆದುಳಿನ ಜಾಲದ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಿದೆ. ಇದು ಕಡಿಮೆ ಗಮನವನ್ನು ನೀಡುವ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸಿದೆ. ಕನೆಕ್ಟೊಮ್ನ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಸಿಟಿಯು ಕನೆಕ್ಟೊಮ್ ಯೋಜನೆಯ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ, ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಒಮ್ಮೆ ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ ನಂತರ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿತ್ತು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇತ್ತೀಚಿನ ಪುರಾವೆಗಳು ಸಂಪರ್ಕವು ಬದಲಾವಣೆಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ನ್ಯೂರೋಪ್ಲಾಸ್ಟಿಸಿಟಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೆದುಳು ರಿವೈರ್ ಮಾಡಲು ಎರಡು ಮಾರ್ಗಗಳಿವೆಃ ಸ್ಥಾಪಿತ ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿ ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳ ರಚನೆ ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಹಾಕುವಿಕೆ ಅಥವಾ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ರಚನೆ ಅಥವಾ ತೆಗೆದುಹಾಕುವಿಕೆ. ಮೆದುಳಿನ ಪ್ರದೇಶಗಳ ನಡುವೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಸ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಸ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ರೀವೈರಿಂಗ್ನ ಎರಡೂ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಅಥವಾ ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೆದುಳಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಸಂಪರ್ಕಕೋಶವನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಒಡ್ಡುತ್ತದೆ. ಮೈಕ್ರೋಸ್ಕೇಲ್ನಿಂದ ಮ್ಯಾಕ್ರೋಸ್ಕೇಲ್ವರೆಗೆ ವಿವಿಧ ಮಾಪಕಗಳಲ್ಲಿ ರೀವೈರಿಂಗ್ ನಡೆಯುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಪ್ರತಿ ಮಾಪಕವು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಿ. ಎಲಿಗನ್ಸ್ ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ನಲ್ಲಿ, ಒಟ್ಟು ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಹುಟ್ಟಿನಿಂದ ಪ್ರೌಢಾವಸ್ಥೆಯವರೆಗೆ 5 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಸ್ಥಳೀಯ ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕ ಜಾಲದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸವಾನಂತರದ ಜೀವಿತಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ 10 ಪಟ್ಟು ಕಡಿಮೆಯಾದರೂ, ಸ್ನಾಯು ಸಂಪರ್ಕಕೋಶದಂತಹ ಇತರ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಸಂಪರ್ಕಕೋಶಗಳು ಕೆಲವು ಜಾಗತಿಕ ಜಾಲದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಮ್ಯಾಕ್ರೋಸ್ಕೇಲ್ ರೀವೈರಿಂಗ್ನ ಸಾಕ್ಷ್ಯವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬೂದು ಮತ್ತು ಬಿಳಿ ದ್ರವ್ಯದ ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಮೇಲಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೊಸ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಆಕ್ಸಾನ್ ಸಾಂದ್ರತೆಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಪರ್ಕಗಳ ರಚನೆಯನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು ವೈರಲ್ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಈ ಮಟ್ಟದ ರೀವೈರಿಂಗ್ಗೆ ನೇರ ಪುರಾವೆಗಳು ಪ್ರೈಮೇಟ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಂದ ಬರುತ್ತವೆ. ಹೊಸ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಕಲಿಸಿದ ಪ್ರೈಮೇಟ್ಗಳು ಇಂಟರ್ಪೇರಿಯಲ್ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಮೆದುಳಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ದೃಶ್ಯ ಪ್ರದೇಶಗಳ ನಡುವೆ ಹೊಸ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದವು. ಹೆಚ್ಚಿನ ವೈರಲ್ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಸಹಾಯಕ ಕಲಿಕೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಯಸ್ಕ ಪ್ರಾಣಿಗಳಲ್ಲಿ ಮ್ಯಾಕ್ರೋಸ್ಕೇಲ್ ರೀವೈರಿಂಗ್ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ದೂರದ-ನರಗಳ ಸಂಪರ್ಕಗಳು ವಯಸ್ಕರಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ರೀವೈರಿಂಗ್ಗೆ ಒಳಗಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿಲ್ಲ. ಈಗಾಗಲೇ ಸ್ಥಾಪಿತವಾದ ನರವ್ಯೂಹದಲ್ಲಿನ ಸಣ್ಣ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಬಹುಶಃ ಮ್ಯಾಕ್ರೋಸ್ಕೇಲ್ ರೀವೈರಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತವೆ. ಮೆಸೊಸ್ಕೇಲ್ ರೀವೈರಿಂಗ್ ಮೆಸೊಸ್ಕೇಲ್ನಲ್ಲಿ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿ ಅಥವಾ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ದೃಶ್ಯ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಅನುಭವ-ಅವಲಂಬಿತ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಸಿಟಿಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಸ್ಥಳೀಯ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ಗಳು ಹೊಸ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬ ಅವಲೋಕನಗಳಿಂದ ಈ ಮಟ್ಟದ ರೀವೈರಿಂಗ್ಗೆ ಪುರಾವೆಗಳು ಬರುತ್ತವೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಇಲಿಗಳಲ್ಲಿ ಬದಲಾದ ವಿಸ್ಕರ್ ಸಂವೇದನಾ ಅನುಭವದ ನಂತರ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಸೊಮಾಟೊಸೆನ್ಸರಿ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಪಿರಮಿಡ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಸ್ಥಳೀಯ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಮೈಕ್ರೋಸ್ಕೇಲ್ ರೀವೈರಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ಎರಡು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ರಚನೆ ಅಥವಾ ತೆಗೆದುಹಾಕುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ರೇಖಾಂಶದ ಎರಡು-ಫೋಟಾನ್ ಚಿತ್ರಣದೊಂದಿಗೆ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಬಹುದು. ಪಿರಮಿಡ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಡೆಂಡ್ರೈಟಿಕ್ ಬೆನ್ನೆಲುಬುಗಳು ಸಂವೇದನಾ ಅನುಭವ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ನಂತರದ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ರೂಪುಗೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ತೋರಿಸಬಹುದು. ಪ್ರೈಮೇಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಬೀಜವು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ತಲುಪಿದ ನಂತರ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೋಟಾರು ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿನ ಐದು ಪಿರಮಿಡ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಪದರದ ತುದಿಯಲ್ಲಿ ಐದು ಗಂಟೆಗಳ ಒಳಗೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಕಾಣಬಹುದು. ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿನ 86 ಶತಕೋಟಿ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು (ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು) ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡುವ ಗುರಿಯೊಂದಿಗೆ ನ್ಯಾಷನಲ್ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಆಫ್ ಹೆಲ್ತ್ (ಎನ್ಐಎಚ್) ಪ್ರಾಯೋಜಿಸಿದ ಹ್ಯೂಮನ್ ಕನೆಕ್ಟೊಮ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿ ಜೀವಿಗಳು ರೌಂಡ್ವರ್ಮ್ ಮೊದಲ (ಮತ್ತು ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ಮಾತ್ರ) ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ ರೌಂಡ್ವರ್ಮ್ ಸಿನೋರಾಬ್ಡಿಟಿಸ್ ಎಲಿಗನ್ಸ್ಗೆ ಸೇರಿದೆ. ವೈಟ್, ಬ್ರೆನ್ನರ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 1986ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸಿದ ಮೊದಲ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನ್ ಮೈಕ್ರೋಗ್ರಾಫ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯತ್ನವು ಪ್ರಾರಂಭವಾಯಿತು. ಈ ಮೂಲ ಕೃತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಸಿ. ಎಲಿಗನ್ಸ್ಗಾಗಿ ಮೊದಲ ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ ಅನ್ನು (ನಂತರ ಲೇಖಕರು ಇದನ್ನು "ನ್ಯೂರಲ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ರಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್" ಎಂದು ಕರೆದರು) 1992 ರಲ್ಲಿ ಅಚಕೋಸೊ ಮತ್ತು ಯಮಾಮೊಟೊ ಅವರು ಫ್ಲಾಪಿ ಡಿಸ್ಕ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪುಸ್ತಕ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸಿದರು. ಅದರ ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ನ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ಮೊದಲ ಪ್ರಬಂಧವನ್ನು ಮೂರು ವರ್ಷಗಳ ಹಿಂದೆ 1989 ರಲ್ಲಿ ಅಕಾಕೊಸೊ ಅವರು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಆರೈಕೆಯಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ (ಎಸ್ಸಿಎಎಂಸಿ) ಕುರಿತ ವಿಚಾರ ಸಂಕಿರಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಪ್ರಕಟಿಸಿದರು. ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಲು ಸಿ. ಎಲಿಗನ್ಸ್ ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ ಅನ್ನು ನಂತರ ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ವಿಸ್ತರಿಸಲಾಯಿತು. ಹಣ್ಣಿನ ನೊಣ, ಡ್ರೊಸೊಫಿಲಾ ಮೆಲನೊಗಾಸ್ಟರ್, ನರಮಂಡಲದ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಆಕರ್ಷಕ ಮಾದರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಕೇಂದ್ರ ನರಮಂಡಲವು (ಸಿಎನ್ಎಸ್) ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸಾಂದ್ರವಾಗಿದ್ದು, ವಯಸ್ಕರಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 200,000 ನರಕೋಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಆದರೂ ಇದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ನೊಣಗಳಾದ್ಯಂತ ಸಮಂಜಸವಾದ ರೂಢಮಾದರಿಯ ನರಗಳ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಅದರ ಸಣ್ಣ ಗಾತ್ರದ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಈ ಸಿಎನ್ಎಸ್ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿದ ನಡವಳಿಕೆಗಳ ವಿಶಾಲ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ನೊಣದ ಸಿಎನ್ಎಸ್ನ ಅಂಗರಚನಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಹೆಜ್ಜೆಯಾಗಿರಬಹುದು, ಇದು ಇತರ ಜೀವಿಗಳ ನರಮಂಡಲದ ಬಗ್ಗೆ ಒಳನೋಟವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. 3016 ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಮತ್ತು 548,000 ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಡಿ. ಮೆಲಾನೋಗಾಸ್ಟರ್ನ ಲಾರ್ವಾ ಮೆದುಳಿನ ಪೂರ್ಣ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನ್ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಕೋಪಿ (ಇಎಂ) ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ ಅನ್ನು ಮಾರ್ಚ್ 2023 ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಯಿತು. ವಯಸ್ಕರಿಗೆ, ಮೆದುಳಿನ ಭಾಗಶಃ ಇ. ಎಂ. ಸಂಪರ್ಕಕೋಶಗಳು (~ 120,000 ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು, ~ <ಐ. ಡಿ. 1> ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳು) ಅಥವಾ ವೆಂಟ್ರಲ್ ನರ್ವ್ ಕಾರ್ಡ್ (ವಿ. ಎನ್. ಸಿ, ನೊಣವು ಬೆನ್ನುಹುರಿಗೆ ಸಮಾನವಾದದ್ದು, ~ 14,600 ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು) ಸಹ ಲಭ್ಯವಿವೆ. ಮೆದುಳು ಮತ್ತು ವಿಎನ್ಸಿ ಎರಡನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಯಸ್ಕರ ಸಿಎನ್ಎಸ್ ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ ಪ್ರಸ್ತುತ ನಿರ್ಮಾಣ ಹಂತದಲ್ಲಿದೆ. ಮೌಸ್ ರೆಟಿನಾ ಮತ್ತು ಮೌಸ್ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ದೃಶ್ಯ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನ ಭಾಗಶಃ ಕನೆಕ್ಟೊಮ್ಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ. ಸಸ್ತನಿ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ನ ಮೊದಲ ಪೂರ್ಣ ಕನೆಕ್ಟೋಮ್ ಅನ್ನು 2021 ರಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಯಿತು. ಈ ರಚನೆಯು ಹುಟ್ಟಿನಿಂದ ಪ್ರೌಢಾವಸ್ಥೆಯವರೆಗೆ ಕೇಂದ್ರ ನರಮಂಡಲ ಮತ್ತು ಒಂದೇ ಸ್ನಾಯುವಿನ ನಡುವಿನ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು. ಬ್ರೈನ್ ಅಟ್ಲಾಸ್ ಬ್ರೈನ್ ಕನೆಕ್ಟಿವಿಟಿ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್ಸ್ ಕನೆಕ್ಟಮಿಕ್ಸ್ ಡ್ರೊಸೊಫಿಲಾ ಕನೆಕ್ಟೊಮ್ ಹ್ಯೂಮನ್ ಕನೆಕ್ಟೊಮ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಇಂಟರಾಕ್ಟೊಮ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರಕಾರ ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಮೆದುಳಿನ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ನ ನ್ಯೂರಲ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆ ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನ ಲೆಷನ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ನ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ವಿವಿಧ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು ತೂಕದ ಕಾರ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ನೂರಾರು ಬ್ರೇನ್ಗ್ರಾಫ್ಗಳ ಡೇಟಾಬೇಸ್ braingraph.org ಸೆಬಾಸ್ಟಿಯನ್ ಸೆಯುಂಗ್ ಅವರ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ ರಿಸರ್ಚ್ಗಾಗಿ ಎನ್ಐಹೆಚ್ ಬ್ಲೂಪ್ರಿಂಟ್ TED ಟಾಕ್ಃ ನಾನು ನನ್ನ ಕನೆಕ್ಟೊಮ್ MITK ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ಃ ಕನೆಕ್ಟಮಿಕ್ಸ್ ಕಾಗ್ನಿಟಿವ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್-ತೂಕದ ಎಂಆರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲು ಉಚಿತ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್.