神经科学家推出了脑细胞的第一综合地图集
当您单击以阅读此故事时，大脑顶部的一群细胞将信号传给您的脊椎，然后向您的手发出，以告诉食指中的肌肉，并以适量的压力向下压，以激活鼠标或轨道垫。
现在，一系列新研究表明，大脑的区域负责发起这一动作 -一级运动皮层，控制运动 - 多达116种不同类型的单元，它们共同起作用以实现这一目标。
这17项研究，于10月6日在线出现在期刊上自然，是由美国国立卫生研究院大脑研究支持创新的神经技术（Brain）倡议的大量研究人员的五年工作的结果，以确定无数不同的不同细胞类型在大脑的一部分中。这是一个长期项目的第一步，是生成整个大脑的地图集，以帮助了解我们头部的神经网络如何控制我们的身心，以及在精神和身体问题的情况下如何破坏它们。
“如果您认为大脑是一台极其复杂的机器，我们如何不先将其分解并了解零件而理解它？”加利福尼亚大学伯克利分子教授和分子副教授的蜂窝神经科学家海伦·贝特普问细胞生物学并合成了其他纸张结果的旗舰纸的合着者。“大脑工作方式的任何手册的第一页应阅读：这是所有蜂窝组件，这是其中有多少人，这是它们所在的位置以及与谁联系。”
单个研究人员以前根据其形状，大小，电性能以及哪些基因在其中表达。新研究确定了细胞类型的五倍，尽管许多细胞类型是众所周知的细胞类型的亚型。例如，释放特定神经递质的细胞，例如γ-氨基丁酸（GABA）或谷氨酸，每个细胞具有超过十二个亚型，可通过其彼此区分的亚型超过十二个亚型基因表达和电气射击模式。
虽然目前的论文仅处理电动机皮层，但大脑启动细胞普查网络（BICCN）（创建于2017年） - 绘制整个大脑中所有不同细胞类型的绘制，该细胞包括超过1600亿个单个细胞，包括神经元和支持细胞称为神经胶质。大脑倡议是由当时的总统巴拉克·奥巴马（Barack Obama）于2013年发起的。
“一旦我们定义了所有这些部分，我们就可以上升一个水平，开始了解这些部分如何共同工作，它们如何形成功能电路，最终如何产生感知和行为以及更复杂的事物，” Bateup说。
与前加州大学伯克利大学前教授约翰·恩吉（John Ngai）一起，贝特普（Bateup）和加州大学伯克利分校（UC Berkeley）同事迪克·霍克米耶（Dirk Hockemeyer。她说，对于《旗舰期刊报纸》，伯克利团队创建了两种“敲入”记者的菌株，这些老鼠提供了新的工具来照亮新确定的细胞类型的连接。
“我们为人脑疾病开发有效疗法的众多局限性之一是，我们对哪些细胞和连接受到特定疾病的影响不足” Ngai说，他领导了加州大学伯克利分校的大脑倡议努力，然后去年被窃听以指导整个国家倡议。“有关构成大脑及其特性细胞类型的详细信息，最终将使神经系统和神经精神疾病的新疗法开发。”
Ngai是旗舰纸的13位相应作者之一，共有250多名合着者。
Bateup，Hockemeyer和Ngai合作进行了一项较早的研究，介绍了小鼠中脑中产生多巴胺细胞中的所有活性基因，该基因具有与人类大脑相似的结构。相同的分析技术涉及鉴定所有特定的Messenger RNA分子及其在每个细胞中的水平。这种类型的分析使用称为单细胞RNA测序或SCRNA-SEQ的技术称为转录组学。
SCRNA-SEQ技术是BICCN团队使用的近十几种独立的实验方法之一，以表征三种不同哺乳动物中的不同细胞类型：小鼠，摩尔果和人类。其中四个涉及鉴定基因表达水平并确定基因组的染色质结构和DNA甲基化状态的不同方法，这称为表观基因组。其他技术包括经典的电生理贴片夹记录，以通过如何通过形状发射动作电位来区分细胞，通过形状对细胞进行分类，确定其连通性，并查看细胞在空间位于大脑内的位置。这些使用的机器学习或人工智能中有几个以区分细胞类型。
Hockemeyer说：“这是对这些细胞类型的最全面描述，具有高分辨率和不同的方法。”“本文的结论是，用这些不同的方法确定细胞类型存在显着的重叠和一致性。”
一组统计学家将所有这些实验方法的数据组合在一起，以确定如何最好地将细胞分类为不同类型的细胞，并且大概是基于观察到的这些细胞表达和表观遗传特征的差异的不同功能。尽管有许多用于分析此类数据和识别群集的统计算法，但面临的挑战是确定哪些簇彼此之间的真正不同（Trule Druly不同的细胞类型）Said Sandrine Dudoit，UC Berkeley教授兼统计系主席。她和伯克利分校统计副教授的生物统计学家伊丽莎白·普鲁杜（Elizabeth Purdom）是统计团队的主要成员，也是旗舰报纸的合着者。
Dudoit说：“这个想法不是创建另一种新的聚类方法，而是要找到利用不同方法和结合方法的优势并评估结果的稳定性的方法。”“这确实是关于所有这些研究的研究的关键信息，这些研究都在寻找新颖的细胞类型或新颖的细胞类别：无论您尝试哪种算法，都会得到簇，因此真正对您的结果充满信心是关键。”
Bateup指出，新研究中确定的单个细胞类型的数量取决于使用和从数十至116的技术。大脑区域，而小鼠的五倍。
“以前，我们有大约10或20种不同的单元格类型，但我们不知道是否是细胞贝特普说，我们通过它们的基因表达模式定义与基于其电生理特性定义的模式相同，或者与由其形态定义的神经元类型相同。”
“ BICCN的最大进步是，我们结合了定义细胞类型的许多不同方法，并将它们整合在一起，以提出共识分类法，这不仅基于基因表达，生理学或形态，而且还考虑了所有这些属性，” Hockemeyer说。“因此，现在我们可以说这种特殊的细胞类型表达了这些基因，具有这种形态，具有这些生理特性，并且位于皮质的这个特定区域中。因此，您对该细胞类型有更深的，更深入的颗粒状理解IS及其基本属性。”
Dudoit警告说，未来的研究可能表明，运动皮层中鉴定出的细胞类型的数量是高估的，但是目前的研究是组装整个细胞地图集的良好开始脑。
她说：“即使在生物学家中，对于这些系统应该有多少分辨率，无论存在这种非常非常好的聚类结构，还是您是否真的具有更高级别的细胞类型更稳定。”“尽管如此，这些结果表明了协作的力量，并在不同的群体中努力团结起来。我们从一个生物学问题开始，但是仅生物学家就无法解决这个问题。要解决这样的大挑战性问题，您想要一个一群不同学科的专家团队能够良好地交流并彼此合作。”
加州大学伯克利分校团队的其他成员包括博士后科学家Rebecca Chance和David Stafford，研究生Daniel Kramer，分子和细胞生物学系的研究技术员Shona Allen博士学位，博士生Hector Roux deBézieux，公共卫生学院和邮递员Koen副研究员Koen统计局的Van Den Berge。Bateup是Helen Wills神经科学研究所的成员，Hockemeyer是创新基因组学院的成员，并且都是Chan Zuckerberg Biohub资助的研究人员。
