以一條方程式描述樹突架構
在生物體內，神經細胞是扮演傳遞訊息的角色，如同網路對於我們的作用相似，影響此類型的神經網路架構，兩個最主要的因素分別為建造網路架構的成本以及傳輸時的速度，而生物如何在兩者間取得最適合的平衡，便是一個有趣的現象。
這篇探討的範圍是神經細胞的樹突部分，主要的性質分別是，樹突架構的總長度(total length)、以及神經架構分佈的空間大小(spanning volume)、需連接幾個突觸(number of synapses)與神經架構中分岔點的數量(number of branch points)。文中發現架構總長度與分岔點的數量的三分之二次方呈現線性的關係，然而究竟哪些神經細胞的架構是符合這條方程式所描述呢？作者使用NeuroMorpho database來判斷，由於分岔點的數量相較連接突觸的數量更難估計，因此下方之散佈圖為架構總長度與分岔點數量的關係。縱使已知存在功能完全不同的一類神經架構符合其他比例關係，但作者發現存在某一類神經的突觸符合此方程式，而這項關係式也透露樹突生長過程中在必須連接指定區域的情況下，它的機制與minimum spanning tree相似，皆以最短路徑將所有需相連之突觸連回細胞本體。
此方程式包含了數個描述樹突架構的參數，然而除了統計上看見的關係外，這串數字是否隱含什麼生物上的意義呢？對此作者猜測樹突的分子結構在形成與生長時的方式就是與minimum spanning tree有異曲同工之妙。從本文中我們能了解到，神經架構建造的過程中，與所需之資源及傳輸速度必定是息息相關的。
撰文：古皓羽
原始文獻：Cuntz H, Mathy A, Ha ̈usser M (2012) A scaling law derived from optimal dendritic wiring. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 109: 11014–11018.
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| L : 樹突架構的總長度，n : 需連接幾個突觸，V : 連接的空間大小 |
這篇探討的範圍是神經細胞的樹突部分，主要的性質分別是，樹突架構的總長度(total length)、以及神經架構分佈的空間大小(spanning volume)、需連接幾個突觸(number of synapses)與神經架構中分岔點的數量(number of branch points)。文中發現架構總長度與分岔點的數量的三分之二次方呈現線性的關係，然而究竟哪些神經細胞的架構是符合這條方程式所描述呢？作者使用NeuroMorpho database來判斷，由於分岔點的數量相較連接突觸的數量更難估計，因此下方之散佈圖為架構總長度與分岔點數量的關係。縱使已知存在功能完全不同的一類神經架構符合其他比例關係，但作者發現存在某一類神經的突觸符合此方程式，而這項關係式也透露樹突生長過程中在必須連接指定區域的情況下，它的機制與minimum spanning tree相似，皆以最短路徑將所有需相連之突觸連回細胞本體。
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| Fig1 α為n/bp，bp為分岔點數量 |
此方程式包含了數個描述樹突架構的參數，然而除了統計上看見的關係外，這串數字是否隱含什麼生物上的意義呢？對此作者猜測樹突的分子結構在形成與生長時的方式就是與minimum spanning tree有異曲同工之妙。從本文中我們能了解到，神經架構建造的過程中，與所需之資源及傳輸速度必定是息息相關的。
撰文：古皓羽
原始文獻：Cuntz H, Mathy A, Ha ̈usser M (2012) A scaling law derived from optimal dendritic wiring. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 109: 11014–11018.
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