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Connecting single-cell transcriptomes to projectomes in the mouse visual cortex
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AI
DOI：10.1038/s41586-026-10424-8.png)
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摘要
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哺乳动物大脑由功能多样的神经元类型组成。最近的单细胞RNA测序方法已实现对全脑转录组定义的细胞类型的分类学构建¹。Patch-seq实验通过将转录组谱与局部形态学和电生理特性关联，进一步丰富了这些细胞类型的描述²⁻⁷。然而，将转录组身份与长程轴突投射联系起来仍是一个主要未解决的挑战。为应对此问题，我们收集了小鼠视觉皮层的两个数据集：(1) 1,528个兴奋性Patch-seq神经元，每个细胞均采集了局部形态学、电生理和转录组数据；(2) 341个兴奋性、全神经元形态学数据。基于Patch-seq数据，我们定义了17种形态电-转录组类型，并构建了多步分类器，用于整合细胞类型分配与全神经元形态学，并探究跨模态关系。我们发现，形态电-转录组类型内及类型间的转录组变异与形态学和电生理表型相对应。此外，这些基因表达模式连同细胞解剖位置，可用于预测单个神经元的投射目标。我们观察到第5层皮层内投射和皮层外投射神经元的新型多模态细胞类型特征，并揭示了其轴突回路的新见解，包括皮层内投射的半球间投射。通过这种方法，我们建立了一套全面、整合的皮层兴奋性神经元类型分类学，并创建了一个高维细胞类型分类系统，该系统可扩展至全脑乃至跨物种应用。在小鼠视觉皮层中，多模态细胞类型定义、基因表达模式及细胞位置可预测兴奋性神经元的长程投射目标，从而将转录组身份与形态学、电生理及回路级特性联系起来。
期刊
IF:
48.5
论文数:
1.8W
被引数:
96.5W
机构
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