通过绘制研究者之间的联系，Neurotree使我们能够观察神经科学领域如何演化，以及实验室规模、发表率、培训方式等因素的变化如何塑造领域的发展方向。
起源与成长
Neurotree的种子在作者研究生期间的一次实验室会议上播下。当时他们讨论了两篇关于视觉皮层复杂细胞功能回路的不同观点论文，导师指出这两篇论文分别源自两个研究组，而每个研究组又可将培训背景追溯回两个不同的实验室。受此启发，作者与实验室伙伴决定建立一个数据库，将视觉神经科学领域的PI及其研究生和博士后培训关系网络化。
该项目很快扩展到更广泛的神经科学领域，并邀请用户贡献自己的学术谱系。最初，Neurotree收录了约500名神经科学家的导师关系数据；20年后，这一数字已增长到15万名科学家。其他领域的研究者也开始建立自己的谱系，Neurotree扩展为“学术家谱”（Academic Family Tree），目前已收录超过50个领域、80万名研究者的数据。该平台还将研究者与他们的出版物和资助项目关联起来，不仅显示导师身份，还能了解导师为学员提供的专业知识和训练。
学术谱系揭示的跨学科影响
通过计算每位神经科学家与七个领域著名历史人物之间的“距离”（导师连接数），可以为每位研究者生成一个“指纹”——反映其不同学科背景的影响权重。作者绘制了每年获得博士学位的学者平均指纹权重变化，揭示了清晰的趋势：
| 领域 | 影响力变化 |
|---|---|
| 数学、物理学 | 影响力增长（反映定量方法和建模在神经科学中的日益重要） |
| 化学、哲学 | 影响力下降 |
著名神经科学家的“指纹”示例
| 科学家 | 背景特点 |
|---|---|
| Larry Abbott | 物理学背景，研究反映理论驱动方法，其谱系相对较窄（物理学博士后职位较少） |
| Cori Bargmann | 线虫遗传与行为研究，谱系涵盖化学、生物学、物理学甚至经济学 |
| Emery Brown | 虽以人类生理学实验研究闻名，但使用的高级信号处理方法根植于数学和物理科学 |
| Yasmin Hurd | 成瘾基础科学与临床的桥梁工作，与生物学和医学背景一致 |
| Clay Reid | 生理学与物理学背景，工作有助于调和基于神经解剖学和计算的视觉处理模型 |
| Ranulfo Romo | 在约翰霍普金斯大学接受经典神经生理学训练后，在墨西哥国立自治大学开展感觉认知的开创性工作 |
| Jerzy Rose | 作者通过Neurotree首次了解的研究者，其解剖学和生理学研究影响深远，培养了众多听觉神经科学领域的后继者 |
| Bryan Roth | 神经药理学研究，谱系反映化学领域的强烈影响 |
| Carla Shatz | 视觉系统发育研究，学术谱系可追溯至著名的视觉神经生理学家和发育生物学家 |
| Leslie Ungerleider | 连接大规模脑解剖与功能的开创性工作，受到心理学、生理学和哲学的影响 |
作为资源的未来展望
过去几十年，神经科学领域经历了巨大扩张。近期联邦资助环境的变化引发了一系列问题：这一趋势会持续吗？我们会被迫缩小驱动研究的思路范围吗？这将如何影响将神经科学转化为医学的许多有前景但不成熟的想法？
作为一项稳定资源，Neurotree将帮助学界观察和理解未来可能发生的任何变化。该项目始终定位为共享的集体项目：网站内容由志愿者社区贡献，数据向研究社区开放获取。作者希望其他人能利用它探索自己的问题，并提出使其更有用、更全面的想法。