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Science:人脑单细胞基因表达地图诉说惊人发现
【字体: 大 中 小 】 时间:2017年12月11日 来源:生物通
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首张人脑综合基因表达地图,为解答特定细胞和基因网络如何铸造最复杂的人体器官提供了新的见解。
人类大脑被称为世上最复杂的物质,里面有860亿错综复杂的、相互连接的神经元和数量同样庞大的胶质细胞。
有史以来人们对这一神秘器官一直充满好奇:它能生产浪漫的爱情诗歌,也能生产严谨的科学公式。由最初小小的胚胎和一点干细胞出发,成熟的大脑从何而来?
根据今天发表的《Science》,加州大学旧金山研究所三名年轻学者Tomasz Nowakowski、Alex Pollen、Aparna Bhaduri和他们的博后导师脑发育研究专家Arnold Kriegstein等人,向前迈出了关键的一步。
他们绘制的人脑综合基因表达地图,为解答特定细胞和基因网络如何铸造最复杂的人体器官提供了新的见解。
“用真实的人体组织研究大脑发育问题非常重要,我们今天发表的许多数据都是小鼠研究中无法察觉的信息,”UCSF再生医学和干细胞研究中心主任、神经学教授Kriegstein说。
2014年,Pollen和Nowakowski等人以及Fluidigm公司在《Nature Biotechnology》上发表了用于分析人脑组织单个细胞中DNA活性独立模式的关键技术:利用一个特殊的“微流体”设备,捕获单个细胞,然后将其导入纳升级别的小室中。这些小室可以精确地控制DNA测序所需的各步扩增反应,可同时用于96个细胞的独立分析。这种捕获和为信使RNA测序准备细胞的新系统,可产生更准确的序列数据。了解Fluidigm的C1单细胞自动制备系统的更多信息
利用这种技术,该团队去年还发表了一篇《Cell Stem Cell》证明一类表达AXL的新型神经干细胞是寨卡病毒能够导致破坏性头小畸型病例的重要线索。
之后,Pollen和Nowakowski开始与具有统计和生物信息学背景的Bhaduri合作,研究特定神经元和干细胞的大脑发育,以及它们如何导致正常或病态大脑成长。为此他们构建了一个全面的、开源的、跨脑区的大脑基因表达地图,希望为其他科学家们提供线索资源。
“鉴定与神经和精神类疾病风险有关的遗传变异虽然很重要,但是即便了解哪些基因突变可能导致疾病也无法准确地得知究竟脑内哪种细胞类型发育出现了问题,”Pollen补充道。“作为一个桥梁,唯有一张整体的人脑细胞地图可以帮助我们确认这些信息。”
研究人员分析了关键发育时间点上不同大脑区域的单细胞基因表达,随后用统计算法聚类基因表达模式不同的细胞。
通过这一数据集,研究人员识别到了神经干细胞之间前所未知的基因表达差异,这种差异导致了脑深层结构和皮层表面不同构造形成。让人吃惊的是,不同神经细胞类型的分子指纹的生成时间远远早于脑发育,换句话说,在大脑发育的极早期,脑细胞就已经显现出了分子差异,这刷新了人们对脑细胞分化和发育的一般认识。
最令团队感到兴奋的结果是,他们观察到一种名为外-放射状胶质细胞(outer-radial glia,oRGs)的神经干细胞与自闭症之间存在某种联系。在新研究中,他们发现在人脑发育的第二阶段,oRGs细胞表达mTOP信号通路相关基因。此前有研究证明,mTOR信号通路缺陷与自闭症和其他几种精神疾病关系密切。新发现证明,这类mTOR-表达oRGs细胞在神经和精神疾病起源中可能扮演重要角色。
另一个同样激动人心的新发现是,大脑发育过程中瞬时基因表达事件在不同区域的脑皮层的神经元命运之间具有广泛差异,这否定了一个已经存在很多年的观点:大脑皮层是由几乎相同的“皮层柱(cortical columns)”组成的。相反,新数据表明,在发育过程中,不同部位的神经元表达不同遗传程序(即横切面表达差异),但是处于不同皮质层的相邻神经元的基因表达模式基本相似(即纵切面表达类似)。
与以往的脑细胞类型鉴定不同,这项研究在基因表达层面实现了一次大规模的细胞类型鉴定。Kriegstein课题组也在最近获得了NIH BRAIN倡议(BRAIN Initiative)提供的500万美元经费支持。为了更好地将该数据资源共享给全世界的科研工作者,他们正在与加州大学圣塔克鲁兹分校合作构建一款交互式数据浏览器。
大脑的细胞多样性明显高于其他器官,究竟人脑有多少种细胞类型?相信不久之后,通过分析这些丰富的基因表达关系导图,最终科学家们为这一旷日持久的问题交上令人满意的答卷。
延伸阅读:你应该如何探索神经细胞的多样性?
原文检索:Spatiotemporal gene expression trajectories reveal developmental hierarchies of the human cortex DOI: 10.1126/science.aap8809
索取Fluidigm Access Array特定基因区段捕获系统 详情技术资料
(生物通:欧阳沐)
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