时间:2022-02-01 10:58:06来源:
艾伦小鼠大脑通用坐标框架(CCFv3)(3D参考图集)基于使用串行双光子断层扫描成像的小鼠大脑固有荧光的平均值。该图像显示了平均模板的半透明俯视图,显示了许多惊人的解剖特征。
多年的参考地图集为将神经科学发现置于背景中提供了共同点。
经过三年的密集数据收集和精心绘制,地图制作人员的工作已经完成。
他们绘制的复杂地形,包括其所有的峰,谷和边界,只有大约半英寸长,重量不及豆形软糖:实验老鼠的大脑。
在今天(2020年5月7日)发表在《细胞》杂志上的一篇论文中,艾伦研究所的制图者描述了这一制图壮举-艾伦小鼠大脑通用坐标框架(CCFv3)的第三次迭代,这是完整的高分辨率3D地图集老鼠的大脑。
其创建者说,该框架旨在成为神经科学界的参考点。小鼠被广泛用于生物医学研究。他们的大脑包含数百个不同区域的大约1亿个细胞。随着神经科学数据集变得越来越大和越来越复杂,大脑的通用空间图变得越来越重要,将多种不同类型的数据精确地共同注册到一个通用的3D空间中进行比较和关联的能力也变得越来越重要。
可以将其视为等同于手机GPS的神经科学。GPS(而不是根据周围的景物)在纸质地图上手动搜索您的位置,而是通过GPS(以及新的大脑图集)告诉您您的位置。对于包含成千上万种不同信息的数据集,至关重要的是,一组通用的坐标(并为这些坐标确定相应的大脑界标)是至关重要的。
“在过去,人们会用眼睛定义大脑的不同区域。随着我们获得越来越多的数据,手动管理已不再适用。”艾伦脑科学研究所(Allen Institute)的副总裁之一,艾伦脑科学研究所技术高级总监Lydia Ng博士说。地图集论文的资深作者,以及艾伦脑科学研究所神经解剖学副主任朱莉·哈里斯(Julie Harris)博士。“就像我们有参考基因组序列一样,您需要参考解剖结构。”
全脑CCFv3建立在2016年发布的部分版本的基础上,该版本绘制了整个小鼠皮层(大脑的最外层)的地图。该地图集的早期版本是分辨率较低的3D地图,而CCFv3的分辨率足够精细,可以精确定位单个单元格的位置。自2017年底以来,最新的全脑图集已向社区公开提供,并且几个不同的神经科学团队已将其使用。
3D艾伦小鼠大脑通用坐标框架(CCFv3)的斜视图,这是一种高分辨率参考图集,它使用多种类型的数据细分为不同的大脑区域。
华盛顿大学助理教授,艾伦脑科学研究所下一代负责人Nick Steinmetz博士在最近的一项研究中使用了图集,该图集着眼于小鼠在实验室中看到的不同图像之间进行选择时对神经元活性的研究测试。该研究使用了Neuropixels,这是一种微型电探针,可以一次捕获数百个神经元在几个不同大脑区域的活动。
Steinmetz说,在他们分析数据时,很明显,大脑的更多部分参与了这种视觉选择。他们将不得不大放异彩,CCFv3帮助他们一起查看了所有结果。
Steinmetz说:“地图集是真正必要的资源,它使在大脑范围内进行研究的想法成为可能。”“当您从大脑的数百个位置进行记录时,就会引入新的调查范围。您必须对所有记录站点的位置有一个更大的了解,而CCF才使这一切成为可能。”
为了制作图集,研究人员将大脑分解成微小的虚拟3D块(称为体素),并为每个块分配了唯一的坐标。送入该3D构造的数据来自将近1,700种不同动物的平均大脑解剖结构。然后,研究小组将这些体素中的每一个分配到了小鼠大脑的数百个不同的已知区域之一,在不同区域之间绘制了仔细的边界。研究人员说,提供给图集的这两个方面的数据集来自过去几年在艾伦研究所进行的几种不同类型的实验-图集的不同类型数据的骨干使其在参考脑图集中是独一无二的。
从历史上看,大脑地图集以2D绘制,在不同深度拍摄类似于薄片的大脑视图并将它们排列在一起。对于某些类型的数据,这种形式的大脑映射效果很好。但是,对于现代神经科学研究而言,要研究整个大脑的神经元活动或细胞特征,3D图集会提供更好的环境。
研究人员说,图集的未来迭代很可能将依赖于机器学习或其他形式的自动化,而不是当前版本中费力的手动管理。
哈里斯说:“正如我们现在所知道的,地图集应该在不断发展和利用资源,因为随着我们更多地了解大脑的组织方式,我们将需要进行更新。”“以自动,无偏的方式建立地图集是该领域可能移动的地方。”
参考:“艾伦小鼠大脑通用坐标框架:3D参考图集”,作者:王全新,丁松林,杨力,乔什·皇家,大卫·冯,菲尔·勒斯纳尔,尼罗·格拉迪迪斯,梅瑟·内米,本杰明·弗纳尔,安赫·霍姆,蒂姆·多贝雷,布兰登·布兰查德,尼克·迪,韦恩·韦克曼Karla E.Hirokawa,Aaron Szafer,Susan M.Sunkin,Seung Wook Oh,Amy Bernard,John W.Phillips,Michael Hawrylycz,Christof Koch,Zengkui,Julie A.Harris和Lydia Ng,2020年5月7日,Cell.DOI:
10.1016 / j.cell.2020.04.007
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