2023年12月13日，Nature 期刊同期发表了10篇来自脑科学计划-细胞普查联盟（BICCN）的研究论文，这10篇论文分析了约3200万个细胞，分类了约5300种细胞类型，从而提供了迄今为止最为全面详细的小鼠完整大脑细胞类型的特性描述和分类。
这些论文的研究团队来自艾伦脑科学研究所、哈佛大学、索尔克研究所、Broad研究所、加州大学圣地亚哥分校和加州大学伯克利分校，论文通讯作者包括曾红葵、庄小威、何志刚、任兵、王潇、刘嘉、陈飞等华人学者。
这些发现对大脑的结构和组织，以及单个脑细胞和神经回路的功能提供了见解。这些工作提供了一项工具可供进一步研究哺乳动物大脑的发育和演化，包括不同类型细胞的组织可能如何造成神经系统疾病。哺乳动物大脑复杂多样的活动受高度特化的神经回路控制，这些回路由功能特性各异的众多细胞类型组成。为了理解大脑的运作，需要详细了解脑的细胞类型及回路的组织和功能。过去探测大脑的工作受限于选定区域，而这10篇新论文（及相关工作）提供了对整个小鼠大脑的详细调查。
论文一
论文题目：A high-resolution transcriptomic and spatial atlas of cell types in the whole mouse brain（小鼠全脑细胞类型的高分辨率转录组学和空间图谱）
通讯作者：曾红葵、Zizhen Yao（艾伦脑科学中心）
在这篇旗舰论文中，曾红葵团队描述了如何从结合了约400万细胞的单细胞RNA测序和约430万细胞的空间转录组学数据中创建出这一高分辨率图谱。他们提出了一个四级分类的图谱：34类、338个亚类，1201个超型、5322个细胞群。这项研究结果表明了不同脑区细胞类型组织的独特特征，其中背侧区域含有细胞类型较少，但多样性较高；而腹侧含有大量彼此更为紧密关联的神经元类型。转录因子在决定整个大脑细胞类型分类中的作用得到了确认。
论文二论文题目：A transcriptomic taxonomy of mouse brain-wide spinal projecting neurons（小鼠全脑脊髓背角神经元的转录组学分类）
通讯作者：何志刚（哈佛医学院波士顿儿童医院）、曾红葵（艾伦脑科学研究所）、Anne Jacobi（哈佛医学院波士顿儿童医院）
大脑通过脊髓背角神经元（SPN）控制几乎所有的身体功能，SPN将信号从大脑传递到脊髓。然而，对全脑SPN的全面分子表征仍然不足。该研究对65002个SPN进行了转录组分析，确定了76种区域特异性类型，并将这些类型映射到整个小鼠大脑图谱中（论文一），以获得每种类型的精确空间位置。这项研究揭示了全脑SPN的全面分类，并深入探讨了SPN在影响大脑对身体功能控制中的功能组织。
论文三论文题目：Molecularly defined and spatially resolved cell atlas of the whole mouse brain（小鼠全脑分子定位和空间分辨率细胞图谱）
通讯作者：庄小威（哈佛大学）
该研究使用多重容错性荧光原位杂交（MERFISH）技术对约1000万个细胞中的1100多个基因进行空间分辨转录组学分析，揭示了整个小鼠大脑中超过5000个转录上不同的簇的空间组织，属于338个亚类。将MERFISH衍生的细胞图谱对应到艾伦小鼠大脑共同坐标框架中，可以系统地量化每个大脑区域和解剖结构中的细胞类型组成和组织。转录组学细胞类型的全面空间分布，使我们能够描绘出超过100个分子上定义的大脑区域，并识别许多大脑区域的空间梯度。将MERFISH和scRNA-seq数据集成，进一步允许在整个转录组尺度（>20000基因）上对每个MERFISH成像的细胞进行基因表达谱的推断。高分辨率的细胞空间图谱，以及与每个细胞相关的转录组表达谱，可以推断数百种细胞类型对之间的细胞类型特异性相互作用，并预测这些细胞-细胞相互作用的分子（配体-受体）基础和功能意义。
论文四
论文题目：Single-cell DNA methylome and 3D multi-omic atlas of the adult mouse brain（成年小鼠大脑单细胞DNA甲基化和三维多组学图谱）
通讯作者：Joseph R. Ecker（索尔克研究所）
该研究采用单核苷酸甲基化（snmC-seq3）和多组学（snm3C-seq）测序技术，从成年小鼠大脑的117个解剖区域生成301626个甲基化组和176003个染色质构象/甲基化联合图谱。通过迭代聚类和与全脑转录组和染色质可及性数据集的集成，构建了一个基于甲基化的细胞分类体系，包括4673个细胞组和274个跨模态注释的亚类。发现了全基因组中260万个差异甲基化区域（DMRs），代表潜在的基因调控元件。全脑细胞类型比较使构建包含转录因子、调控元件及其潜在下游基因靶点的调控网络成为可能。最后，基因内DNA甲基化和染色质构象模式预测了全脑SMART-seq数据集中观察到的替代基因亚型表达。
论文五
论文题目：Single-cell analysis of chromatin accessibility in the adult mouse brain（成年小鼠大脑内染色质可及性的单细胞分析）
通讯作者：任兵（加州大学圣地亚哥分校）
该研究通过检查来自117个解剖组织的230万个单个脑细胞的染色质可及性，生成了成年小鼠大脑中候选顺式调控DNA元件（cCREs）的全面图谱。该图谱包括约100万个cCREs及其在1482个不同的脑细胞种群中的染色质可及性，为小鼠基因组中最新的注释增加了超过446000个新的cCREs。该研究推断了小鼠脑细胞中超过260个亚类的基因调控网络，并开发了深度学习模型，仅从DNA序列预测不同脑细胞类型的基因调控元件的活性。
论文六
论文题目：Brain-wide correspondences of neuronal epigenomics and distant projections（神经元表观基因组学与远端投射的全脑对应关系）
通讯作者：Edward M. Callaway（加州大学圣地亚哥分校）、Joseph R. Ecker（索尔克研究所）
该研究通过Epi-Retro-Seq将单细胞表观基因组和细胞类型与小鼠全脑中32个不同区域的33034个神经元的长距离投射联系起来，这些神经元投射到24个不同的靶点。该数据集能够量化投射到不同目标脑区的神经元之间的遗传差异，标注分子细胞类型与其投射靶点，并在投射富集的细胞类型中构建基因调控网络。
论文七
论文题目：Conserved and divergent gene regulatory programs of the mammalian neocortex（哺乳动物新皮质的保守和分化基因调控程序）
通讯作者：任兵（加州大学圣地亚哥分校）、Joseph R. Ecker（索尔克研究所）
该研究通过单细胞多组学分析，研究了人类、猕猴、狨猴和小鼠初级运动皮层的基因调控程序，从超过200000个细胞中生成了基因表达、染色质可及性、DNA甲基化和染色体构象图谱。这些数据揭示了三维基因组的进化中反映了保守和分化的基因调控特征。转录因子表达的分歧对应于物种特异性的表观基因组景观。值得注意的是，转座子在皮质细胞中贡献了近80%的人类特异性顺式调节元件（cCREs）。使用机器学习方法开发的cCREs序列预测器表明，从啮齿动物到灵长类动物，基因组调控规则高度保守，发现了与多发性硬化、厌食和烟瘾相关的遗传变异中的保守特征。表观遗传学保护结合序列相似性有助于揭示功能性顺式调控元件，并增强我们解释神经系统疾病和特征的遗传变异的能力。
论文八
论文题目：The molecular cytoarchitecture of the adult mouse brain（成年小鼠大脑的分子细胞结构）
通讯作者：Evan Z. Macosko、陈飞（Broad研究所）
该研究将约600万个单核RNA测序（snRNA-seq）与全脑Slide-seq数据集结合，以440万个10微米像素的分辨率量化全基因组表达，使细胞类型能够系统地定位到单个大脑区域。该研究的主要发现是，在进化上更古老的大脑区域，特别是中脑、后脑和下丘脑，存在惊人的细胞类型多样性。事实上，在中脑和下丘脑内发现的细胞类型比整个端脑内发现的更多。在检查相关细胞类型在结构之间的分布时，发现投射神经元比驻留中间神经元更具区域特异性。为了促进对相对未被充分研究的细胞类型功能的更多研究，研究团队定义了唯一确定这些类型所需的最小基因集，从而构建了新的基因工具，以实现特异性访问。
论文九
论文题目：Spatial atlas of the mouse central nervous system at molecular resolution（小鼠中枢神经系统分子分辨率的空间图谱）
通讯作者：王潇（Broad研究所）、刘嘉（哈佛大学）该研究利用原位空间转录组学方法STARmap PLUS，生成了具有分子分辨率的小鼠中枢神经系统的空间图谱，该图谱由109万高质量单细胞组成。该研究精确定位了细胞类型并生成了高度精确的分子组织图谱，还通过整合现有的单细胞数据集，预测了另外约10000个基因的空间单细胞表达谱。该研究还报告了用于基因递送的腺相关病毒可转导的细胞类型和组织区域，展示了原位RNA测序在基因治疗开发中的潜力。通讯作者王潇表示，这一图谱代表了我们实验室迄今为止分析过的最大空间单细胞数据集，为未来探索基因、细胞和组织在健康和疾病中的作用提供了基础。研究团队将整个图谱作为一个交互式数据门户进行共享，地址：http://brain.spatial-atlas.net/
论文十
论文题目：Evolution of neuronal cell classes and types in the vertebrate retina（脊椎动物视网膜神经元细胞种类和类型的演化）
通讯作者：Karthik Shekhar（加州大学伯克利分校）、Joshua R. Sanes（哈佛大学脑科学中心）脊椎动物的大脑结构存在很大差异，但视网膜的基本结构几乎不变。在迄今为止研究的所有脊椎动物中，视网膜有5个神经元类别——光感受器、3种中间神经元和视网膜神经节细胞（RGC），它们将视觉信息从眼睛发送到大脑的其他部分。它们被排列在三个细胞层中，由两个突触层分开，信息从外部（光感受器）通过中间神经元和RGC向前流动。在小鼠中，这三大类别可以进一步细分为总共约130种亚类。还有一种内源性神经胶质类型，以及其他在发育过程中迁移到视网膜中的神经胶质。该研究对17个脊椎动物物种之间的细胞类型进行了比较，揭示了许多在系统发育中共享的同源类型。对这17个图谱的分析还揭示了许多与小鼠视网膜细胞类型规范相关的转录因子高度保守，表明发育机制在进化上是古老的。
该研究还阐明了侏儒神经节细胞类型的起源，这类细胞占人类RGC的90%。它们被认为是灵长类动物才有的细胞类型，这限制了在小鼠视网膜疾病模型中分析它们的能力。然而，进化比较揭示了其在小鼠中的同源细胞——alpha RGC。值得注意的是，alpha RGC很大，数量上只占小鼠RGC的2%；追踪它们的进化表明，它们可能随着视觉皮层的扩大而变得更小和更多，而视觉皮层是人类视觉处理的主要中心。这种对应关系表明，视网膜和皮层同时进化，为灵长类动物提供了高灵敏度的视觉。
总的来说，这些发现表明了大脑图谱的价值，可用于识别造成神经系统疾病和特性的遗传变异。这一系列中的其他论文识别了影响特化细胞功能的细胞特异性遗传特征，或探索了大脑不同部分细胞类型如何形成联系。
Nature 同期发表的新闻与观点文章中写道，细胞类型图谱的重要性，不仅在于在细胞尺度上理解大脑结构，也在于对大脑演化做出准确推断。本期发表的这些工作为神经生物学和神经系统疾病的许多重要发现奠定了坚实基础。
