Nat. Methods：破译大脑连接图的协作密码——CAVE系统重塑神经元注释与分析流程

本文介绍了Nature Methods上发表的一项研究，提出了一种名为CAVE（Connectome Annotation Versioning Engine）的新系统，旨在解决脑连接组学领域中的大规模神经元重建和协作编辑问题。背景方面，随着电子显微镜和自动图像分割技术的发展，科学家能够在微观尺度上重建神经回路，但数据体量巨大且自动分割不完美，仍需大量人工校正。研究目的是开发一个支持海量神经图谱数据实时校正、灵活注释与快速分析查询的计算基础设施。CAVE系统通过“版本化”机制追踪每一次修改，支持协作式校对和动态分析，已在多个大规模数据集中应用，显著提升了神经元重建的效率和分析能力。结论表明，CAVE系统在超大规模连接组学数据处理中表现出高效性和可扩展性，为神经科学研究提供了重要的技术支持。