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当代神经科学研究的一个主要焦点是绘制和建模大规模脑网络中的连接和活动动态。随着神经数据的分辨率、覆盖范围和可用性的快速增加，神经信息学技术在这一科学事业中发挥着越来越重要的作用。大规模脑建模是计算神经科学中方法论定义的子领域，其重点是模拟粗粒度（中观/宏观）空间尺度上的整个脑活动，或细粒度（微观）空间尺度和高细节水平上的选定神经子系统中的活动。大规模脑建模中使用的神经信息学工具以软件基础设施、数据库资源和数学和算法技术的实际实现的形式出现，这些技术有助于实现这些核心研究目标。在许多情况下，作为这项工作的一部分开发的神经信息学和架构解决方案本身对研究人员来说具有一般的方法学兴趣，但通常次于主要的神经科学研究问题。因此，编辑团队设想将《神经信息学前沿》和《计算神经科学前沿》联合研究主题作为一个平台，重点介绍该领域令人兴奋的最新发展，并展示正在进行的广泛创新工作。它收录了 11 篇原创研究文章，描述了大规模大脑建模神经信息学的新进展。这些文章涵盖了从细胞和微电路动力学到宏观神经解剖学和神经成像等各种计算方法和神经科学应用。除了各个个人贡献的独立价值外，我们坚信，本合集中各篇文章对计算方法的共同关注带来了重要的额外好处——促进神经科学子领域之间的对话、交流和交叉融合。
社论：大规模大脑建模的神经信息学
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