摘要

研究人员发布了迄今为止最广泛的单神经元投射组数据库，涵盖了超过10,000个小鼠海马神经元。该研究提供了前所未有的中观层面空间连接模式视图，对理解海马在学习、记忆和情感处理中的作用至关重要。通过机器学习算法对轴突轨迹进行分类，并结合空间转录组数据，研究人员识别出43种不同的投射组细胞类型，揭示了复杂的投射模式以及神经元胞体位置与投射目标的对应关系。这项研究为深入探索海马功能及其分子基础奠定了结构基础，相关数据可通过Digital Brain CEBSIT门户访问。

关键发现

1. 全球最大单神经元投射组数据库：研究重建了超过10,000个小鼠海马神经元的全脑轴突形态，创建了全球最广泛的单神经元投射组数据库。

2. 机器学习助力细胞类型分类：利用机器学习算法分析神经元形态相似性，识别出43种不同的投射组细胞类型。

3. 分子与环路目标揭示：通过整合投射组细胞类型与空间转录组数据，揭示了海马功能的潜在分子和环路目标，所有数据均可通过在线平台访问。

研究背景

海马是大脑中负责学习、记忆、空间认知和情感处理的关键区域，也是研究最广泛的大脑区域之一。海马神经元广泛投射到全脑目标，因此在单神经元水平研究其投射模式至关重要。

研究方法与成果

研究团队来自中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（CEBSIT）、中国科学院神经科学研究所、华中科技大学苏州脑空间研究所、海南大学、中国科学院昆明动物研究所、临港实验室和上海脑科学与类脑研究中心。他们以单细胞分辨率重建了超过10,000个小鼠海马神经元的全脑轴突形态，覆盖海马所有亚区和不同轴向上的多个位置，创建了全球最广泛的单神经元投射组数据库。

研究采用机器学习算法对轴突轨迹进行分类，高效分析了341种小鼠海马神经元投射模式的形态相似性，最终识别出43种不同的投射组细胞类型。此外，研究还整合了小鼠CA1区的空间转录组数据，揭示了海马神经元沿前后轴的轴突投射路径以及新的投射模式，并阐明了海马神经元胞体位置与投射目标的对应关系。

研究意义

1. 结构基础：为未来研究海马功能提供了结构基础。

2. 分子与环路目标：通过投射组细胞类型与空间转录组数据的相关性分析，揭示了基因与投射组亚型之间的空间对应关系，为海马功能研究提供了潜在的分子和环路目标。

3. 数据共享：海马单神经元投射组数据库、海马纵轴数据库和空间转录组数据库已通过Digital Brain CEBSIT门户（https://mouse.digital-brain.cn/hipp）公开，方便全球研究人员使用。

未来展望

研究团队计划进一步扩展数据库，并开发更多工具以支持神经科学研究。这一突破性成果将推动对海马功能及其在健康和疾病中作用的深入理解。

关于本研究

• 作者：XU Chun

• 来源：中国科学院

• 联系人：XU Chun – 中国科学院

• 原始研究：SHOU QIU et al. “Whole-brain spatial organization of hippocampal single-neuron projectomes” Science