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神经科学的长期目标是获得神经系统的因果模型。这将使神经科学家可以用神经元之间的动态相互作用来解释动物行为。最近报道的全脑苍蝇连接组[1-7]指定神经元可以彼此影响的突触路径，而不是在体内影响彼此的突触路径。为了克服这一局限性，我们引入了一种新型的实验和统计策略，以有效地学习蝇脑的因果模型，我们称之为“效应”。具体来说，我们为飞脑动力学系统模型提出了一个估计器，该模型使用随机光遗传学扰动数据来确保估计因果效应，并在大幅提高估计效率之前作为因果效应。然后，我们分析了连接组，以提出对蝇神经系统动力学最大影响的电路。我们不涵盖的是，主要的电路显着涉及相对较小的神经元种群 - 因此，成像，刺激和神经元识别是可行的。有趣的是，我们发现这种方法还重新发现了已知电路并产生有关其动态的可检验假设。总的来说，我们对Connectome的分析提供了证据，表明苍蝇大脑的全球动态是由大量小型且通常是解剖学上局部的电路所产生的，主要是彼此独立的。这反过来意味着大脑的因果模型，即系统神经科学的主要目标，可以在苍蝇中可行地获得。
学习蝇脑的因果相互作用图
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