杭州华大生命科学研究院等单位联合利用单细胞转录组和空间转录组技术构建具有单细胞分辨率的成年小鼠大脑图谱这一科研成果。详细阐述了该图谱的重要意义，包括填补空白、取得的系列发现，如不同位置细胞类型差异、优化脑区划分、提供发育和非编码RNA数据助力研究等，最后介绍了论文的作者和资助项目。
在2025年3月，一则科研界的重磅消息传来。近日，杭州华大生命科学研究院携手中国科学院脑科学与智能技术卓越中心、临港实验室以及腾讯AI实验室等多个实力单位，共同开展了一项意义非凡的科研工作。他们巧妙地运用单细胞转录组和空间转录组技术，成功构建出了具有单细胞分辨率的成年小鼠大脑图谱。这一成果宛如一颗璀璨的新星，为人类理解大脑功能提供了一个全新的视角。相关研究成果已经在国际知名期刊Neuron上在线发表。
Neuron 官网截图
哺乳动物的大脑，就像是一个极其复杂的“宇宙”。它的复杂性主要体现在多个方面，多样的细胞类型就如同宇宙中的繁星，各自有着独特的特征；特定的空间分布仿佛是星系的排列，有着神秘的规律；复杂的神经连接则像是星际间的通道，交错纵横。这种高度的复杂性，给科学家们解析行为背后的神经环路带来了巨大的挑战。
在此之前，科学家们也付出了诸多努力。他们通过传统细胞结构特征、单细胞转录组技术，以及基于成像或测序的空间组学技术，构建了多种小鼠大脑图谱。然而，兼具单细胞分辨率和覆盖全基因组范围的完整大脑图谱一直处于空白状态。而本次成年小鼠大脑图谱的发布，就像是一块关键的拼图，填补了这一重要空缺。并且基于单细胞分辨率和全基因组覆盖这两个显著优势，研究团队取得了一系列令人瞩目的重要发现。
不同位置的细胞类型存在显著差异
科研人员借助单细胞分辨率和全基因组覆盖的转录组数据，就像拥有了一双“火眼金睛”，成功识别出了具有不同空间分布特征的神经元亚型。例如，在研究中揭示了不同脑干运动核团中存在着不同类型的运动神经元亚型。这一发现就像是一把钥匙，为深入解析运动控制的分子机制提供了关键线索。同时，研究还发现部分非神经元细胞类型呈现出区域富集特征，这进一步拓展了我们对大脑细胞分布及其功能多样性的认知。
通过转录组数据优化脑区划分
在传统的认知中，大脑区域的边界是根据细胞结构和功能来定义的，在这个过程中忽略了基因的转录特性。而此次研究利用全基因组范围的空间转录组数据，起到了两个重要作用。一方面，验证了基于转录组特征划分大脑区域的可行性；另一方面，通过空间聚类方法，对鼠脑的脑区分割进行了优化。同时，基因模块分析揭示了小鼠大脑不同区域的转录组特征，这不仅为理解脑区特异性的分子机制提供了重要线索，也为研究其他物种的大脑分区提供了新的方法论支持，有望推动我们对大脑复杂结构及其功能的深入理解。
鼠脑发育和非编码RNA数据助力神经发育与疾病研究
此次研究的另一个亮点在于，它覆盖了从小鼠胚胎期到成年期7个不同时间点的脑部全发育阶段数据。通过对这些数据的分析，揭示了411个具有显著时空动态变化的转录因子。这些数据不仅为大脑发育研究提供了全面的时空转录组资源，还为神经发育的调控机制提供了新的见解。
非编码RNA，尤其是长链非编码RNA，在哺乳动物大脑的发育、成熟和疾病中扮演着重要角色。作为此次研究的一大特色，研究团队首次整合了长链非编码RNA的空间表达数据。研究发现，长链非编码RNA的表达在成年小鼠大脑中具有区域选择性，在发育中的小鼠大脑内则呈现出时空动态性。这一发现为神经功能与非编码RNA相关性的研究奠定了坚实的基础。
这些丰硕的成果标志着小鼠大脑空间转录组图谱的构建和应用迈出了重要一步。它不仅为探索大脑发育和功能的分子机制提供了新的工具，也为神经科学、发育生物学及相关疾病的研究提供了新的视角和方向。
据悉，华大生命科学研究院刘龙奇研究员、徐讯研究员，中国科学院脑科学与智能技术卓越中心孙衍刚研究员、沈志明研究员、李超副研究员、王晓飞、临港实验室魏武研究员和腾讯AI实验室姚建华为论文共同通讯作者。华大生命科学研究院韩磊、荆泽华、彭玉杰、常会中、雷俊杰和临港实验室刘振、刘雨暄、刘伟，以及中国科学院脑科学与智能技术卓越中心王可新、徐园芳、腾讯AI实验室吴子涵为论文共同第一作者。本研究受到科技创新2030 – “脑科学与类脑研究”等项目联合资助。
本文介绍了杭州华大生命科学研究院等单位构建具有单细胞分辨率的成年小鼠大脑图谱的成果。该图谱填补了相关领域空白，在细胞类型识别、脑区划分优化、发育和非编码RNA研究等方面取得重要发现，为大脑研究提供了新工具和方向，对神经科学等领域意义重大。
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