Neuron发表单细胞分辨率的成年小鼠大脑图谱

2025年3月，国家基因库生命大数据平台支撑科研成果在《Neuron》发表。该研究题为“Single-cell spatial transcriptomic atlas of the whole mouse brain”，利用单细胞转录组和空间转录组技术，构建了具有单细胞分辨率的成年小鼠大脑图谱，为大脑功能的理解提供了全新视角。

本研究产生的所有原始数据已存储于国家基因库生命大数据平台（CNGBdb），项目编号为：CNP0003837。

 

哺乳动物大脑的复杂性体现在多样的细胞类型、特定的空间分布，以及复杂的神经连接等方面，这为解析行为背后的神经环路带来了巨大挑战。

 

尽管科学家此前已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，但兼具单细胞分辨率和覆盖全基因组范围的完整大脑图谱仍属空白。本次鼠脑图谱的发布填补了这一空缺，并基于这两个优势取得了一系列重要发现。

 

不同位置的细胞类型存在显著差异 

通过单细胞分辨率和全基因组覆盖的转录组数据，科研人员成功识别了具有不同空间分布特征的神经元亚型。例如，研究揭示了不同脑干运动核团中不同类型的运动神经元亚型，这一发现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表现出区域富集特征，进一步拓展了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

传统上，大脑区域的边界是根据细胞结构和功能定义的，忽略了基因的转录特性。利用全基因组范围的空间转录组数据，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，优化了鼠脑的脑区分割。

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

此次研究覆盖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，揭示了411个具有显著时空动态变化的转录因子，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、成熟和疾病中发挥着重要作用。作为此次的研究亮点之一，团队首次整合了长链非编码RNA的空间表达数据，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，为神经功能与非编码RNA相关性的研究奠定了基础。

这些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，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。

 

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。

 

参考文献：

Han L, Liu Z, Jing Z, et al. Single-cell spatial transcriptomic atlas of the whole mouse brain[J]. Neuron, 2025.

信息及图片来源于：“华大集团BGI”公众号