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使用新算法发现果蝇视觉系统新神经元类型 纽约大学研究人员利用自己开发的可以在发育过程中找到并标记神经元的新工具,在果蝇视觉系统中发现了新类型的细胞。 该研究发表在《美国国家科学院院刊》(PNAS)上,结合了单细胞测序数据与新算法,识别出果蝇大脑中指向以前未知细胞的基因对。 果蝇长期以来被用作模式生物,用于研究大脑发育和功能的基本问题。与人类860亿个神经元不同,果蝇只有约10万个神经元,这使得对大脑的研究成为一个更可管理且仍很复杂的事业。 能够区分果蝇不同类型细胞的基因工具,彻底改变了对大脑神经电路的研究,让科学家能够精确地理解电路的发育、功能和行为。 纽约大学生物学和神经科学银色教授、该研究的主要作者Claude Desplan表示,中枢神经系统的一个重要特征是不同细胞类型的多样性,它们负责如此多的不同功能。 Desplan实验室以前的研究利用单细胞测序确定了发育期果蝇视觉系统约有200种细胞类型。单细胞测序揭示了基因表达,所以当细胞具有相同的基因表达模式时,它们可能执行相同的功能,因此属于相同的细胞类型。 科学家们可以根据基因表达和以前的研究来识别发育期果蝇视觉系统中大约一半的200种细胞类型,但他们缺乏一种更容易研究和标记其他100种细胞类型的方法。现有的准确操作成熟果蝇神经电路的工具,在发育期往往无法标记同样的神经元,使这些工具不适合研究发育期大脑中的细胞。 研究第一作者陈裕仁表示,此前识别细胞类型的方法需要艰苦地测试大量候选基因组合。他们知道需要一个更有效的方法来标记特定的细胞类型,并能利用越来越多的可获得的单细胞测序数据。 陈和同事们开发了一种工具,利用发育期果蝇视觉系统广泛的单细胞测序数据,识别在某些细胞类型中专门表达的基因及基因组合。 为了找到一个细胞类型,研究人员通常寻找特异性基因标记。但一个基因常在多个细胞类型中表达,使其难以用一个基因区分它们。他们开发的工具使用稍不同的方法:找到两个基因仅在一个细胞类型中重叠表达。 通过将单细胞RNA测序数据输入到他们开发的算法中,研究人员系统地识别出在果蝇视觉系统多个发育阶段的大多数细胞类型中独特表达的基因对。其中一个基因对导致发现了一个全新的MeSps细胞类型。 陈表示,尽管长期研究果蝇视觉系统,但我们从未见过这种细胞类型。 未来的研究将深入探究MeSps的发育和功能,例如它是否检测光的颜色、运动或其他特征。而这些研究将得益于新工具的研究人员指出,只要有单细胞数据,他们的工具也可以用于研究果蝇视觉系统之外的其他系统。此外,他们寻找基因对标记的逻辑,而不是单一基因标记,也可以应用于其他物种的研究中。 陈表示,与寻找单一好的标记基因不同,仅仅寻找两个基因的简单改变就可以实现高细胞类型特异性。Desplan说,这种先驱性和高效的方法为神经科学领域提供了卓越的工具,以高精度调查发育问题。除陈和Desplan外,研究作者还包括纽约大学的陈永忠、Raghuvanshi Rajesh以及本科生Nathalie Shoji和Maisha Jacy;密苏里大学堪萨斯城分校的Haluk Lacin;多伦多大学密西沙加分校的Ted Erclik。这项研究为解析果蝇神经系统奥秘提供了创新思路和有力工具,也为其他物种的神经科学研究带来启发。单细胞测序数据的利用为标记特定细胞类型提供了更高效的途径。这项先驱性工作有助科学家更深入理解脑电路的发育和功能,揭示大脑复杂性的奥秘。 More information: Chen, Yu-Chieh David et al, Using single-cell RNA sequencing to generate predictive cell-type-specific split-GAL4 reagents throughout development, Proceedings of the National Academy of Sciences (2023). DOI: 10.1073/pnas.2307451120 【免责声明】图文来自网络，版权属于原作者，如有侵权或非授权发布之嫌，请联系我们，我们将及时更正、删除。转载目的在于促进信息交流，并不代表本公众号赞同其观点或对其内容真实性负责。欢迎关注PaperRSS公众号，每天都在更新。 |
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