Das Amygdala-Konnektom der Ratte - RosDok - Universität Rostock

ursprünglichen Netzwerk findet man 3 isolierte Knoten, die über keine Konnektivitäten oder
zumindest noch keine dokumentierten Verbindungen innerhalb der Amygdala verfügen. Diese
wurden für die vorliegenden Analysen entfernt.
Eine Zusammenhangskomponente gibt an, wie Regionen miteinander verbunden sind (Schmitt
und Eipert, 2012). Handelt es sich um ein Netzwerk, bei dem keine Trennung von
verschiedenen Populationen vorliegt, ist der Parameter Zusammenhangskomponente = 1
(Abbildung 26), alle Knoten weisen Verbindungen auf, müssen jedoch nicht von allen
erreichbar sein (siehe Distanzmatrix). Gibt es mehrere nicht verbundene Netzwerke, so wäre
die Zahl > 1. Im Falle der Amygdala ist die Zusammenhangskomponente = 1, es handelt sich
um ein zusammenhängendes Netzwerk.
Abbildung 26: Zusammenhangskomponente. a) Wenn 2 getrennte Netzwerke existieren, so ist die
Zusammenhangskomponente = 2. b) Hier liegt ein zusammenhängendes Netzwerk vor. Die
Zusammenhangskomponente ist in diesem Fall = 1, so wie es im realen Netzwerk der Amygdala mit der
Regionengliederung von de Olmos (2004) auch der Fall ist.
Unter der Valenz (Degree, Grad) (Sporns, 2011a) versteht man die Anzahl der Kanten, die an
einem Knoten anliegen inklusive Selbstbezüglichkeiten und entspricht im vorliegenden
Netzwerk der Anzahl der Konnektivitäten, die ein Kerngebiet hat, unabhängig davon, ob es
Inputs oder Outputs sind. Die Werte der einzelnen Knoten werden aufsummiert und die
Summe dann durch die Anzahl der Knoten geteilt. Hier ergibt sich ein Wert von 20,2, jeder
Kern hat also durchschnittlich 20 Konnektivitäten von und/oder zu anderen Kernen.
Die Heterogenität (Estradas Heterogenitäts Index) ist ein Maß für die Variabilität der
Kantenanzahl der Knoten eines Netzwerkes (Estrada, 2010). Wenn in einem Netzwerk einige
Knoten deutlich mehr Kanten haben als andere, ist die Heterogenität (Irregularität) des
Netzwerkes groß. Haben alle Knoten gleichviele Kanten, dann ist die Heterogenität gleich 0
(Estrada, 2010). Die Heterogenität der Amygdala nach der Gliederung von de Olmos (2004)
weist eine Heterogenität von 0,608 (60,08%) auf. Die Summe der Kerne mit vielen
Konnektivitäten zu Kernen mit nur wenigen oder keinen Konnektivitäten ist also
unterschiedlich und mit 60,08% relativ groß.
Betrachtet man die Zahl der Konnektivitäten im realen Netzwerk (= Kantenanzahl im
Netzwerk) im Verhältnis zur maximal möglichen Anzahl von Konnektivitäten, die es im
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