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大脑需要在神经元和大规模大脑区域之间进行有效的信息传递。大脑连接遵循可预测的组织原则。在细胞层面，较大的超颗粒锥体神经元具有更大、更多分支的树突树、更多突触，并执行更复杂的计算；在宏观尺度上，区域到区域的连接显示出多样化的架构，高度连接的枢纽区域促进了复杂的信息整合和计算。在这里，我们探讨了这样一种假设，即大规模区域到区域连接的分支结构遵循与神经元尺度类似的组织原则。我们检查了五个人类捐赠者大脑（1 名男性，4 名女性）的 10 个皮质区域的超颗粒锥体神经元（300 1）基底树突树的微尺度连接。树突复杂性被量化为分支点数、树长、树突棘数、树突棘密度和整体分支复杂性。高分辨率弥散加权 MRI 用于构建皮质皮层布线的白质树。使用与树突树相同的方法来检查所得白质树的复杂性，结果表明，异模关联区域具有比主要区域更大、更复杂的白质树（p，0.0001），并且宏观尺度复杂性与微观尺度测量并行，包括输入数量（r=0.677，p=0.032）、分支点（r=0.797，p=0.006）、树长度（r=0.664，p=0.036）和分支复杂性（r=0.724，p=0.018）。我们的研究结果支持整合理论，即大脑连接遵循神经元和宏观尺度上的类似连接原则，并为研究大脑条件下多组织层面的连接变化提供了一个框架。
人类大脑中连接的常见微观和宏观原则
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