Das Amygdala-Konnektom der Ratte - RosDok - Universität Rostock

Abbildung 66: Visualisierung des Problems der unbekannten Relationen. Die unterschiedlichen Felder
symbolisieren Gebiete aus verschiedenen Nomenklaturen und deren mögliche Beziehungen zueinander. Die
Gebiete können identisch sein (a), ein Gebiet Subareal des anderen (b), es kann größer als das andere sein (c),
die Regionen können überlappen (d) (modifiziert nach Stephan et al., 2000).
Solange man sich entscheidet mit einem Nomenklatur-basierten, also nicht
koordinatenbasierten Stereotaxie-System zu arbeiten, wird man bei der Auswertung von
Literatur diesen Problemen gegenüberstehen. Kamper versucht das Problem in seiner
Dissertation (2004) durch Objektive Relationale Transformation (ORT) zu lösen. Dabei setzt
er in Publikationen beschriebene Hirngebiete mit Hilfe eines Relation Codes (Abb. 55, I =
identical, S = subareal, L = ein Substrat ist Subareal des anderen, O = overlap) in Relation zu
einer bevorzugten Nomenklatur (Casati et al., 1999; Rosse et al., 2008; Baldock et al., 2008).
Die Originalaussagen aus der Literatur werden gesammelt und in Form von Primärdaten
(Rohdaten) in eine relationale Datenbank überführt. Diese Primärdaten werden dann
analysiert, gemittelt, genormt und miteinander verglichen. Redundante Daten (identische
Konnektivitäten wurden in verschiedenen Studien beschrieben) werden zusammengefasst und
mit Hilfe eines PD-Codes (Precision of Data-Code, Tab. 11 im Anhang) (Stephan et al., 2000)
gefiltert. Der PD-Code bezeichnet die Zuverlässigkeit der Daten, welche umso höher ist, je
mehr Überprüfungsmöglichkeiten (Beschreibung, tabellarische Daten, Bilder etc.) für eine
Konnektivität in einer Publikation verfügbar sind. Die integrierten Daten werden dann der
ORT unterzogen, was zu transformierbaren, also vergleichbaren Daten führt, die in beliebigen
Nomenklaturen abgebildet werden können. Die Transformation der Daten kann aber nur auf
einer sehr groben Gliederungsebene der ausgewählten Hirnregionen stattfinden, wie es
entsprechend im CoCoMac-Projekt der Fall ist (3 Ebenen, also noch gröber als die der
Amygdalagliederung nach de Olmos (2004) mit 6 Ebenen). Durch die Modifikation steigt die
Fehlerwahrscheinlichkeit für Irrtümer bezüglich der Integration der Daten, insbesondere der
Gebietsklassifikation an. Ferner ist es eher wahrscheinlich, dass in zahlreichen Publikationen
die erforderlichen Informationen für eine Klassifikation mittels PD-Code gar nicht, nur
partiell oder widersprüchlich vorhanden sind. Ziel der vorliegenden Arbeit war es, ein
möglichst hoch auflösendes Konnektom der Rattenamygdala zu erstellen. Um eine sehr
feingranuläre Ontologie zu entwickeln war es deshalb notwendig, die umfangreichen Daten
zu akkumulieren und genau die Daten der Studien auszuwerten, die am häufigsten in Tract-
Tracing-Studien genannt werden. Insofern Regionen als eindeutig identisch auszumachen
waren, wie z.B. aufgrund einer tabellarischen Gegenüberstellung von Nomenklaturen, wie
Pitkänen (2000) sie vorschlug, wurde versucht, sie nur einmalig in eine neuroVIISAS-
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