猕猴作为实验动物，因其与人类在基因、大脑组织和行为等方面高度相似，被广泛用于脑科学研究。在猕猴大脑结构与功能的探索中，脑图谱发挥着重要作用。目前，大多数猕猴脑图谱基于传统的细胞构筑方式制作，其绘制标准存在一定主观性，而且在绘制过程中仅利用了脑区的局部属性。然而，大脑是由大量跨越脑区的连接纤维组成，这些连接模式反映了大脑功能。因此，基于连接绘制的猕猴全脑图谱对于理解猕猴大脑至关重要。鉴于目前仍缺乏猕猴脑连接图谱这一限制，本文以猕猴脑图谱绘制为核心，利用弥散磁共振数据构建了基于连接的猕猴脑网络组分区图谱。为验证分区图谱，我们运用组织学和示踪数据，并将多模态数据集成到图谱空间，形成了一个包含多模态信息的猕猴脑图谱。在应用方面，我们使用猕猴脑网络组图谱研究了物种间大脑连接差异和图谱个体化方法。本文的主要内容及创新点归纳如下：
(1) 基于弥散磁共振图像的猕猴脑网络组图谱分区绘制。大脑是由连接构成的整体，连接模式与脑区的功能密不可分。因此，本文基于高空间分辨率和高角度分辨率的猕猴离体弥散磁共振数据，提取全脑结构连接特征，建立了猕猴大脑的自动化分区流程。在此基础上，我们绘制了具有群体水平和精细划分的猕猴脑网络组图谱。该图谱将猕猴大脑划分为皮层上 256 个和皮层下 58 个亚区。另外，通过对一组公开数据集的重复性验证，我们验证了该绘制流程和结果的鲁棒性和可重复性。此外，与其他已有的猕猴脑图谱相比，猕猴脑网络组图谱分区能够更准确表达大脑连接的拓扑关系。
(2) 猕猴脑网络组图谱的多模态信息集成与验证。已有的猕猴脑图谱往往仅包含一种模态的信息，无法全面反映大脑的整体情况。因此，在完成猕猴脑网络组图谱分区的基础上，本文结合多模态磁共振数据，建立了每个脑区间的结构连接和功能连接。随后，我们将来自同一只猕猴的染色切片数据和示踪注射数据整合到脑网络组图谱空间，系统地验证了猕猴脑网络组图谱的可靠性。该图谱集成了结构连接、示踪连接和组织学等多模态信息，弥补了过去猕猴图谱仅反映大脑单一模态属性的不足，为全面、多角度认识猕猴大脑提供了重要途径。
(3) 基于人类和猕猴脑网络组图谱的脑连接比较研究。在进化过程中，不同物种的大脑连接模式发生了改变。通过对比人类和猕猴大脑连接模式的差异，我们能够更好地理解人类独有的高级功能。基于猕猴和人类脑网络组图谱，本文首先分析了猕猴和人类左右大脑之间的连接差异模式。接着，我们以猕猴和人类脑网络组图谱作为比较单元，描述了人类与猕猴在大脑连接上的物种间差异程度。最后，通过对连接差异与人脑基因表达数据的联合分析，我们筛选出了最有可能在进化过程中驱动这些连接差异的基因集，并通过基因富集分析发现该基因集与人类的智力和一些精神疾病有密切关系。这可能表明，人类在进化过程中展现出的与猕猴大脑的连接差异同时导致了人类智力的提升和部分精神疾病的出现。

(4) 猕猴脑图谱的个体化方法研究。在猕猴脑图谱的实际应用中，传统方法通常采用基于形态学的图像配准技术，将脑图谱直接映射到个体脑上，却忽视了猕猴大脑间同样存在与人类相似的个体差异。为了解决这一问题，本文利用组水平的猕猴脑网络组图谱作为先验信息，提出了一种基于大脑连接的猕猴图谱个体化方法。该方法将每个个体的特征信息与组平均的特征信息共同映射到一个低维隐空间，随后采用贝叶斯估计的方式对猕猴大脑进行个体分区。与其他个体化方法的比较结果显示，本文提出的方法能更有效地反映个体连接信息的分布情况。