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全脑连接组越来越多地被用作脉冲模拟的线路图，以及人工网络的结构先验；通常是在采用一种临时设定的突触数量阈值之后进行使用，而该阈值对经验证功能的影响从未被测量。我们定义了“功能保持型稀疏化”——在固定边预算下移除连接，同时保持经验证的行为和群体反应——并在 Shiu 等人（2024）的泄漏积分发放全脑模型中对其进行了研究。在三个经验证的回路中——糖诱发的吻突伸展、苦味刺激对该行为的抑制，以及梳理通路的特异性——我们在相同的边预算下，对六种操作进行了比较：弱突触剪枝、均匀随机移除、按权重比例随机移除、保持度数的重连、权重置乱，以及任务感知准则；同时考察了静默和自发活动两种网络状态以及多个随机种子。弱突触剪枝在仅保留 6% 的连接边时，仍能保持 79% 的进食输出，并在 \(k^*\) 约为 9 个突触处出现陡降；相比之下，在相同预算下，随机移除、保持度数的重连和权重置乱对照会使输出完全消失，而按权重比例的随机采样仅在保留强连接边集合时能够维持功能：功能依赖于连接位置与连接强度的共同作用，而非度统计量或突触总量。该陡降点具有任务依赖性——梳理特异性会在 \(k=2\) 以下因去抑制而崩溃。在活动状态下，失效表现出不同特征：输出不再消失，而是转为过度兴奋；苦味抑制则从 \(k=5\) 开始逐步丧失，并在 \(k=31\) 时发生反转。任务感知准则在仅保留 0.4% 的连接边时，仍能保持其训练刺激下的功能，但会首先丧失在留出抑制条件下的功能。这些结果为连接组稀疏化提供了首个基准，并表明必须保留的连接取决于具体任务和网络状态。
一个果蝇脑模型可以稀疏到何种程度？连接强度、布线位置、网络状态与任务共同决定果蝇连接组中保持功能的压缩程度｜bioRxiv
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**一个果蝇脑模型可以稀疏到何种程度？连接强度、布线位置、网络状态与任务共同决定果蝇连接组中保持功能的压缩程度**
Donggyu An
doi： https://doi.org/10.64898/2026.09.19.752860
Donggyu An 杨南大学
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全脑连接组正日益被用作脉冲模拟的布线图，以及人工网络的结构先验；但通常需要先采用临时设定的突触数量阈值，而该阈值对经验证功能的影响从未得到测量。我们定义了“保持功能的稀疏化”——在固定边预算下移除边，同时保持经验证的行为和群体反应——并在 Shiu 等人（2024）的泄漏积分-发放全脑模型中对其进行研究。我们在三个经过验证的回路中，以相同的边预算比较了六种操作策略：弱突触剪枝、均匀随机移除、按权重比例随机移除、保持度数的重连、权重打乱以及任务感知准则。这些回路包括糖诱发的吻伸展、苦味抑制及理毛通路特异性；同时考察了静默与自发活动两种网络状态，以及多个随机种子。
结果显示，在仅保留 6% 的边时，弱突触剪枝仍能保留 79% 的进食输出，并在 \(k^*\) 约为 9 个突触处出现陡降；而在相同预算下，随机移除、保持度数的重连和权重打乱等对照方法都会使输出消失。按权重比例的随机抽样只有在保留强连接集合时才能维持功能。这表明，功能取决于布线位置与连接强度的共同作用，而非度统计或突触总量。陡降点具有任务依赖性：由于去抑制作用，当 \(k
在活动状态下，失败呈现出不同的特征：输出不再消失，而是出现过度兴奋；苦味抑制从 \(k = 5\) 开始逐步丧失，并在 \(k = 31\) 时发生反转。任务感知准则在仅保留 0.4% 的边时，仍能保留其训练刺激对应的功能，但首先丧失留出测试中的抑制功能。这些结果为连接组稀疏化提供了首个基准，并表明需要保留的连接取决于具体任务和网络状态。
**利益冲突声明**
**脚注**
https://github.com/aikian/flylite
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发布于 2026 年 9 月 24 日。
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Donggyu An
bioRxiv 2026.09.19.752860； doi： https://doi.org/10.64898/2026.09.19.752860
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**一个果蝇脑模型可以稀疏到何种程度？连接强度、布线位置、网络状态与任务共同决定果蝇连接组中保持功能的压缩程度**
Donggyu An
bioRxiv 2026.09.19.752860； doi： https://doi.org/10.64898/2026.09.19.752860
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.19.752860v1?rss=1
🏷️ 果蝇连接组 脑网络稀疏化 全脑脉冲模拟 神经回路功能保持 突触剪枝 网络状态