paper：A Complete Electron Microscopy Volume of the Brain of Adult Drosophila melanogaster
果蝇是一个非常完美的研究大脑的模式动物，10万级的神经元却已经形成了较为复杂的智能行为，这远比直接研究1000亿级的人类大脑简单得多，一旦在模式动物中发现了关键的智能的神经学原理，如果在高级哺乳动物中也得以验证，那我们就能真正揭开大脑黑箱的秘密。
本文框架如下：
0. 一些背景知识
1. 本文产生了哪些核心数据？
2. 数据是怎么来的？
3. 该数据对我们的研究有何帮助？
4. 问题；
0. 背景知识
必须了解什么是neural circuits
图论，neural circuits就是一个复杂的有向图。
大脑环路circuits是动物复杂行为的基础，所以揭示大脑内的各种连接通路就显得极为重要。
神经环路中的突触的连接性图谱已经被证明非常有用，可以用于揭示环路的功能。目前已经发现许多神经环路是跨越整个大脑的。
成熟的果蝇已经成为研究神经基质与复杂行为的优秀的遗传模型，比如：放置学习、飞行控制、求爱、梳理和记忆驱动的动作选择。
果蝇的形态学和生理学以及遗传学的研究已经比较清楚了
果蝇的大脑规模：~8x10^7 um^3, ~100k 神经元；
传统的EM体电子显微术已经无法满足规模和分辨率的要求了，所以该团队将传统的EM升级成了TEM串行段传输EM。
被研究以蕈体(mushroom body)作为示例来解释如何应用该研究所产生的图谱，蕈体在联想记忆的形成以及回忆中发挥着重要的作用。
1. 核心数据
直接打开本文的图谱数据库，看不懂文章可以先读一下website里的About部分，里面有许多文章评论导读。
2. 数据来源
这个项目的主体其实是在做工程学的绘图工作。
罂粟籽大小的成年果蝇大脑被切成7000多片，被重金属标记的细胞膜在电子束的射击下形成电镜图。高速摄像机捕捉到每个切片的高分辨率图像，生成了2100万张脑切片电镜图；然后在大型服务器上拼接成一个完整的大脑。
3. 数据意义
本研究可以作为路线图（roadmap），找出哪些神经元相互通信。
这些数据也就只能用于寻找神经元之间的物理连接，根据连接粗略推算神经元的作用。
还是无法解释记忆的神经元基础，记忆是如何在这些神经元中形成或保存的。归根结底是无法准确定义行为，什么才是记忆，什么才是智能？
除非还有同步的行为数据，比如在某一智能行为的过程中，果蝇大脑里的神经元是如何运动变化的？这样才有可能做数据挖掘。
首先必须了解果蝇的行为（fruit fly behavior）：放置学习、飞行控制、求爱、梳理和记忆驱动的动作选择。
抽象、封装、继承、多态
神经环路一定是有其必然的生物学基础的，不同的神经元类型会形成不同的环路。
4. 问题
脑环路的个体差异有多大？
该图谱能识别出神经环路的方向吗？
神经环路图的神经信号的动态活动
动态的神经环路，不同的行为有可能重塑神经环路，比如记忆
完全可以以图论的方式给大脑建模
待续~