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美国麻省理工学院化学系/Broad 研究所的王潇团队,对小鼠大脑和脊髓中的一百万个单细胞的基因表达以亚细胞的空间分辨率进行了刻画和分析,用空间基因表达定义了更精细的组织区域。
北京时间2023年9月27日晚23时,《自然》在线发表了这一研究成果。
显微镜的发明让科学家们能够观察和归类神经系统中丰富的细胞形态和类型,了解它们在健康和疾病中的作用。近年来单细胞RNA测序的发展更揭示了大脑中细胞类型组成的复杂性和多样性。借助新兴的空间转录组技术,研究人员实现了显微成像和单细胞测序的结合,在亚细胞空间分辨率的精度下,不仅可以揭示单个细胞的基因表达,还可同时了解它们在组织和器官中的排列分布,在解剖学的观察上加入了分子表达的丰富信息。
王潇团队使用了他们开发的空间转录组学工具(STARmap, STARmap PLUS, 和ClusterMap)表征和绘制了成年小鼠中枢神经系统中的一百多万个单细胞。通过大规模的分析和细胞注释,该团队展示了数百种细胞类型的空间分布,精确划分上百种组织区域的边界。研究人员还利用RNA条形码,揭示了全脑范围感染的病毒AAV-PHP.eB在不同细胞类型和区域的感染能力。
图1:小鼠中枢神经系统单细胞分辨率细胞类型空间图谱。230种细胞类型由彩色点标注。
研究者们使用STARmap PLUS技术,在200-300纳米的空间分辨率下,原位检测了20片组织切片中的1,022个基因的表达量。在这项技术中,他们用分子探针原位杂交组织切片,检测特定的RNA序列并特异放大为可测序的DNA纳米球,并通过化学处理将DNA纳米球和组织样品固定成水凝胶,最后用共聚焦显微成像原位测序 (SEDAL)。实验结果通过研究者先前开发的ClusterMap算法划分成带有空间位置信息的单细胞基因表达。
图2:STARmap PLUS以及ClusterMap流程示意图(左);STARmap PLUS共聚焦显微镜成像数据图示例(右,SEDAL cycle 1),每个点代表由单个RNA分子产生的DNA纳米球。
通过与已发表的单细胞测序数据集整合分析,研究者们基于单细胞基因表达定义和注释了230种“分子细胞类型 ”(molecular cell types),并基于空间基因表达定义和注释了106种“分子组织区域”(molecular tissue regions),从而对脑内的细胞进行了分子表达和空间分布的联合定义。
图3:(a)通过单细胞基因表达与空间基因表达共同定义小鼠中枢神经系统重细胞类型的多样性。(b)“分子细胞类型“在”分子组织区域“上的分度热度图。
全脑范围内丰富的基因表达信息和高精度的空间分布信息,使得细胞类型的注释更为精确。例如,作者们发现部分端脑抑制性中间神经元(telencephalon inhibitory interneurons)亚型存在脑区分布特异性,比如纹状体 (striatum)中特有的中间神经元、嗅球的外网状层 (olfactory outer plexiform layer)特有的表达多巴胺的中间神经元。
基于空间上的分子表达,作者们还补充和完善了小鼠大脑解剖学结构。例如,作者们可以从“分子组织区域”组成的角度出发,对小鼠大脑皮层进行分区,并与传统解剖学的定义比较。一个有趣的发现是,作者们发现解剖学上的压后皮层(retrosplenial cortex)在小鼠大脑的前端和后端具有截然不同的“分子组织区域”组成;后端压后皮层在“分子组织区域”组成上与相邻的视觉皮层有着更高的相似性,这为理解压后皮层在视觉相关的行为和记忆中的功能提供了新的思路。
通过和小鼠中枢神经系统单细胞测序数据集的整合,作者们将单细胞空间表达的基因维度从实验测量的1,022个基因拓展到了11,844个基因,预测了全转录组范围的空间分辨单细胞基因表达特征。
综上所述,这项工作为理解小鼠中枢神经系统提供了一个大规模的分子空间图谱,囊括了超过一百万个细胞,以及他们的基因表达特征,空间坐标,分子细胞类型,分子组织区域类型,以及遗传操作的可及性。这项工作为建立分子空间图谱提供了实验和计算的框架,涵盖了从单个RNA分子到单细胞再到器官组织区域的跨越多个空间尺度的分析,为神经科学研究提供了重要的数据和工具。作者们已将这套图谱开放共享(http://brain.spatial-atlas.net/),供研究者探索。
图4:该工作的研究范式。
图5:该工作的空间细胞图谱数据网页截图示意。
“我们不仅提供了细胞的空间图谱,还提供了神经科学中常用的病毒工具对这些细胞的可及性。这份图谱代表了我们实验室目前分析的最大的数据集。这项工作也为神经科学研究者们提供了资源和基础,以进一步探索各种基因、细胞和组织在健康和疾病中的作用。“共同第一作者施海玲博士评论。
“我们提供了前所未有的细胞级别的空间基因表达信息,为研究大脑的结构和功能提供了宝贵的数据。此外,我们的团队开放共享了相关数据和资源,希望未来能看到更多的高质量研究,进一步揭示大脑的奥秘”。共同第一作者贺一纯评论。
“大脑的结构和功能依赖于不同类型的细胞在空间位置上的排列和分布,空间转录组、空间翻译组等空间组学技术的开发和应用无疑将为大脑的解析提供新的思路。”共同第一作者周一鸣博士评论。
该研究还由哈佛大学John A. Paulson工程与应用科学学院的刘嘉教授共同指导。
相关论文信息:
DOI:10.1038/s41586-023-06569-5
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