脑连接组学领域已迅速发展，彻底改变了我们对神经结构及支撑脑功能与功能障碍的复杂模式的认知。近年来，开发能够以空前精度测绘大脑复杂连接的技术和分析框架日益受到关注。尽管成像技术与计算建模取得显著进展，但在整合多尺度数据、解析相互连接的神经回路的巨大复杂性，以及将连接组信息转化为功能性与临床洞见方面，挑战依然存在。关键问题涉及结构连接如何关联认知过程及神经精神疾病，以及管理并解读现代连接组学研究产生的海量数据的最佳方法。
尖端研究已引入先进的成像技术，例如高分辨率弥散磁共振成像和全脑光片显微镜技术，同时结合基于人工智能的网络分析和统计建模等复杂计算工具。这些创新实现了更精细的神经网络重建，并催生了关于其在健康与疾病中作用的新假设。然而，当前策略常面临空间与时间分辨率的局限，以及在多样化数据集和实验模型中对新分析方法进行基准测试和验证的挑战。随着领域发展，亟需开发能够融合功能与结构连接组学的整合性、可重复且可扩展的方法。
本研究专题旨在展示测绘与分析大脑连接组的创新方法论和概念框架。通过汇集多学科成果，专题致力于解决关键技术与理论挑战，推广最佳实践，并促进实验人员、数据科学家与临床医生间的合作。目标包括凸显尖端策略、通过连接组学揭示新型神经生物学原理，以及鼓励推动基础科学与转化应用的透明、可重复研究。
为深化对前沿脑连接组学领域的认知，我们欢迎探讨但不限于以下主题的投稿：
- 大脑连接测绘的新型成像模态与协议
- 计算与统计连接组学方法的开发与验证
- 整合结构与功能连接数据的综合方法
- 人工智能与机器学习在网络分析中的应用
- 连接组学研究中的基准测试、标准化与可重复性
- 健康与疾病状态下脑连接的转化与临床视角
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