Мультимодальная перепись клеток и атлас первичной моторной коры млекопитающих.

Nature, том 598, страницы 86–102 (2021 г.) Процитировать эту статью

71 тыс. доступов

119 цитат

791 Альтметрика

Подробности о метриках

Здесь мы сообщаем о создании мультимодальной переписи клеток и атласа первичной моторной коры млекопитающих в качестве исходного продукта сети переписи клеток BRAIN Initiative (BICCN). Это было достигнуто за счет скоординированного крупномасштабного анализа одноклеточных транскриптомов, доступности хроматина, метиломов ДНК, пространственно разрешенных одноклеточных транскриптомов, морфологических и электрофизиологических свойств и картирования ввода-вывода с клеточным разрешением, интегрированных с помощью кросс-модального вычислительного анализа. Наши результаты расширяют коллективные знания и понимание организации типов клеток мозга1,2,3,4,5. Во-первых, наше исследование выявило единый молекулярно-генетический ландшафт типов корковых клеток, который объединяет их транскриптом, открытый хроматин и карты метилирования ДНК. Во-вторых, межвидовой анализ позволяет достичь консенсусной таксономии транскриптомных типов и их иерархической организации, которая сохраняется от мыши до мартышки и человека. В-третьих, транскриптомика одиночных клеток in situ обеспечивает пространственно разрешенный атлас клеточных типов моторной коры. В-четвертых, кросс-модальный анализ предоставляет убедительные доказательства транскриптомной, эпигеномной и генной регуляторной основы фенотипов нейронов, таких как их физиологические и анатомические свойства, демонстрируя биологическую достоверность и геномную основу типов нейронов. Кроме того, мы представляем обширный набор генетических инструментов для нацеливания на типы глутаматергических нейронов с целью связать их молекулярную идентичность и идентичность развития с их функцией цепи. В совокупности наши результаты создают объединяющую и механистическую структуру организации типов нейрональных клеток, которая объединяет многослойную молекулярно-генетическую и пространственную информацию с многогранными фенотипическими свойствами.

Уникальный среди органов тела, человеческий мозг представляет собой обширную сеть блоков обработки информации, состоящую из миллиардов нейронов, соединенных между собой через триллионы синапсов. Разнообразные нейрональные и ненейрональные клетки демонстрируют широкий спектр молекулярных, анатомических и физиологических свойств, которые вместе формируют динамику сети и вычисления, лежащие в основе умственной деятельности и поведения. Мозговые сети самособираются в процессе развития, используя геномную информацию, сформированную в ходе эволюции, для создания набора стереотипных сетевых каркасов, которые во многом идентичны у разных людей; жизненный опыт затем настраивает нейронные цепи в каждом человеке. Важным шагом на пути к пониманию архитектуры, развития, функций и заболеваний мозга является обнаружение и картирование составляющих его элементов нейронов и других типов клеток.

Понятие «типа нейрона», обладающего сходными свойствами среди его членов, как основной единицы мозговых цепей, было важной концепцией на протяжении более столетия; однако строгие и количественные определения остаются на удивление неуловимыми1,2,3,4,5. Нейроны удивительно сложны и неоднородны как локально, так и в своих дальних аксональных проекциях, которые могут охватывать весь мозг и соединяться со многими целевыми областями. Многие традиционные методы анализируют один нейрон за раз и часто неполностью изучают только один или два клеточных фенотипа (например, отсутствие ветвей аксонов в отдаленных мишенях). В результате, несмотря на значительные достижения последних десятилетий, фенотипический анализ типов нейронов остается строго ограниченным по разрешению, надежности, полноте и пропускной способности. Сложности во взаимоотношениях между различными клеточными фенотипами (мультимодальное соответствие) вызвали давние дебаты по классификации нейронов6.

Технологии геномики отдельных клеток обеспечивают беспрецедентное разрешение и производительность для измерения транскриптомных и эпигеномных профилей отдельных клеток и быстро повлияли на многие области биологии, включая нейробиологию, обещая катализировать переход от фенотипического описания и классификации к механистической и объяснительной молекулярно-генетической структуре для клеточные основы организации мозга. Применение секвенирования одноклеточной РНК (scRNA-seq) к неокортексу и другим областям мозга выявило сложную, но понятную иерархическую организацию типов транскриптомных клеток, которая в целом согласуется с знаниями, накопленными за десятилетия анатомических, физиологических исследований и исследований развития, но с непревзойденный уровень детализации7,8,9,10,11. Аналогичным образом, исследования метилирования одноклеточной ДНК и доступности хроматина начали выявлять эпигенетические ландшафты всего генома, специфичные для каждого типа клеток, и сети регуляции генов в мозге12,13,14,15. Примечательно, что масштабируемость и высокая информативность этих методов позволяют провести комплексный количественный анализ и классификацию всех типов клеток, которые легко применимы к тканям мозга разных видов и предоставляют количественные средства сравнительного анализа16,17.