마우스 뇌 단일 셀 해상도에서 3 차원에서 매핑

뇌 과학에 대한 알렌 연구소의 과학자 팀은 전체 마우스 뇌의 수동으로 구성,3 차원 세포 수준의 아틀라스를 공개적으로 사용할 수 있습니다. 1,657 마리의 쥐의 두뇌의 연속되는 2 광자 단층 촬영 이미지에서 파생된,알렌 쥐 두뇌 일반적인 좌표 기구의 이 제 3 의 반복은,집중적인 자료 수집 및 그림의 3 년의 결과이다.

“우리는 넓은 신경 과학 커뮤니티가 새로운 표준 참조 아틀라스로 사용 바랍니다,”리디아 잉,박사,수석 뇌 과학에 대한 알렌 연구소의 기술 이사,및 아틀라스 종이에 수석 저자 중 하나입니다 말했다,이는 셀에 게시. “아틀라스 및 관련 도구를 오픈 액세스로 만들면 커뮤니티에서 생성 된 새로운 데이터와 데이터 유형을보다 쉽게 통합하고 동일한 공간 컨텍스트에서 비교할 수 있으며 아틀라스는 뇌 구조에 대한 지식이 진화함에 따라 수정 될 수 있습니다.”

추가 공동 수석 저자,줄리 해리스,박사,뇌 과학에 대한 알렌 연구소의 신경 해부학의 부 이사,”참조지도 책은 신경 해부학을 가르치는 데 사용되는 진정한 다목적 도구입니다,뇌 영역을 식별하는 일반적인 명명법을 제공,데이터가 수집 된 위치를 설명하는 분석을 지원,뇌 구조의 조직에 대한 우리의 집단 현재 지식을 나타내는.”연구자들은 보고서 CCFv3 지도 보고서에서”라는 제목의 알렌 쥐의 뇌 일반적인 좌표 Framework:A3D 참조 Atlas.”

이 비디오는 배경 회색조 이미지는 공통 좌표계의 기초를 형성하는 1,675 개의 개별 표본의 평균 해부학을 나타냅니다. 유색 곡선은 샘플링 된 유선을 나타냅니다. 마우스 피 질 레이어 간의 연결은 일반적으로 표면에 수직,가상 원주 조직 제안 레이어로 구성 된 3 차원 시트입니다. 피질의 곡률은 이 이론적 차원을 따라 시각화하는 것을 어렵게 만듭니다. 이러한 유선은 곡선 형상에 따라 이러한”수직”의 추정치입니다. 유선이 실제 곡률을 반영하는지 확인하기 위해 실제 데이터와 비교했습니다. 2015 년 11 월 15 일(토)부터 2015 년 12 월 15 일(일)까지,2015 년 12 월 15 일(일)까지,2015 년 12 월 15 일(일)까지,2015 년 12 월 15 일(일)까지,2015 년 12 월 15 일(일)까지,2015 년 12 월 15 일(일)까지,2015 년 12 월 15 일(일)까지,2015 년 12 월 15 일(일)까지,2015 년 12 월 15 일(일)까지 각 데이터 세트는~100 개의 표본에서 오버레이 데이터를 허용하기 위해 중앙 분석기에 등록되었습니다.

마우스 뇌는 수백 개의 다른 영역에 걸쳐 약 1 억 개의 세포를 포함합니다. 마우스 뇌 신경 해부학에 대한 지식은 새로운 데이터 유형을 추가하고 풍부한 새로운 세부 사항에 세포 구조를 드러내는 전체 뇌 매핑 프로젝트의 출현과 함께 지난 10 년 동안 극적으로 발전했습니다.

대규모 국제 협력은 마우스 뇌의 세포 유형 및 연결에 대한 주요 조사를 생성하고 양식,공간 규모 및 뇌 영역에 걸쳐 많은 양의 데이터를 수집한다고 저자는 설명했다. 그리고 신경과학 데이터 세트가 점점 더 복잡해지면서 뇌의 공통 공간 맵이 더욱 중요해지고,다양한 종류의 데이터를 공통 3 차원 공간에 정확하게 공동 등록하여 비교하고 상호 연관시킬 수 있는 능력도 더욱 중요해집니다.

“최근의 대규모 국제 협력은 마우스 뇌의 세포 유형과 연결에 대한 주요 조사를 생성하여 양식,공간 규모 및 뇌 영역에 걸쳐 많은 양의 데이터를 수집하고 있습니다.” “이러한 데이터의 성공적인 통합은 표준 3 차원 참조 아틀라스가 필요합니다.”이것은 현대 디지털 레퍼런스 아틀라스가 현재 상태를 유지하기 위해 진화해야한다는 것을 의미,해리스는 댓글을 달았습니다. “그러나 고전적인 표준 아틀라스는 3 차원에서 이러한 셀룰러 해상도 데이터 세트의 요구를 충족시키지 못합니다.그래서 우리는 생산되는 전체 뇌 데이터 세트의 표준 해부학 적 프레임 워크 역할을하는 진정한 3 차원 아틀라스를 제작했습니다.”

2 광자 단층 촬영을 사용 하 여 이미징 마우스의 두뇌에 내재 된 형광의 평균을 기반으로 합니다. 3 차원 평균의 가상 섹션이 왼쪽에 표시됩니다. 다른 뇌 영역을 보여주는 묘사가 오른쪽에 표시됩니다.

2016 년에 발표된 일부 버전을 바탕으로 전체 마우스 피질,즉 뇌의 가장 바깥쪽 껍질을 매핑했다. 이전 버전의 아틀라스는 더 낮은 해상도의 3 차원 맵이었습니다. 다른 유형의 데이터 세트를 서로 정렬하여 연구자들은 800 개 이상의 뇌 구조에 레이블을 지정할 수있었습니다. 그렇게함으로써,그들은 이전에 표준 마우스 뇌지도 책에서 설명되지 않은 여러 뇌 구조 및 다른지도 책에서 설명되지 않은 몇 가지 새로운 신경 섬유 책자를 확인했습니다.

“피질 피질 3 은 43 개의 등 피질 영역과 그 층,329 개의 피질 하 회색 물질 구조,81 개의 섬유 책자 및 8 개의 심실 구조(반구 당)로 분리된다”고 과학자들은 설명했다. “각 데이터 세트가 특정 마우스 뇌 영역에 대한 고유 한 라벨링 패턴을 보여 주면이 모든 데이터 유형을 결합하면 서로를 보완하거나 확인하여 뇌 구조를 정확하게 정의 할 수있는 엄청난 방법 론적 이점을 입증해야합니다.”

저자들은 자기 공명 영상에 기초한 현재 존재하는 3 차원 마우스 뇌 참조 공간보다 공간 분해능이 더 높다고 말한다. 기 때문에 CCFv3 는 평균 인구는 쥐의 사용될 수 있습을 연구하는 간 개인 변화에서의 볼륨 3D 뇌 구조의 컨텍스트에서 서로 다른 질병국입니다. 또한,많은 해부학 적 세부 사항은 단일 마우스 뇌에서 쉽게 식별 할 수없는 평균 뇌에서 분명했습니다.

마우스 피질(무지개 색)의 상세한 주석이 포함되어 있습니다.

그것은 전화기의 위도와 동등한 신경 과학으로 생각할 수 있다고 알렌 연구소는 제안했다. 이 응용 프로그램은 당신에게 아름다운 욕실 꾸미기의 갤러리를 보여줍니다. 수천 또는 수백만 개의 서로 다른 정보의 데이터 세트를 사용하면 공통 좌표 집합과 해당 좌표에 해당하는 뇌 랜드 마크를 정확히 찾아내는 것이 중요합니다.

“옛날에,사람들은 눈으로 뇌의 다른 영역을 정의 할 것입니다. 우리가 점점 더 많은 데이터를 얻을수록 수동 큐 레이션은 더 이상 확장되지 않습니다. “우리는 참조 게놈 시퀀스를 가지고있는 것처럼,당신은 참조 해부학을 필요.”

역사적으로,뇌지도 책은 다른 깊이에서 뇌의 시트 같은 전망을 복용하고 그들을 안감,2 차원에서 그려졌다. 일부 유형의 데이터의 경우 이러한 형태의 뇌 매핑이 잘 작동합니다. 그러나 전체 뇌에 걸쳐 신경 세포 활동이나 세포의 특성을 찾고 현대 신경 과학 연구에 대한,3 차원 아틀라스는 더 나은 컨텍스트를 제공합니다. 아틀라스를 만들기 위해,연구자들은 복셀로 알려진 작은 가상 3 차원 블록으로 뇌를 깨고,각 블록에게 고유 한 좌표를 할당. 그 3 차원 구조에 공급 데이터는 1,675 다른 동물의 평균 뇌 해부학에서 나온. 이 팀은 서로 다른 영역 사이에주의 경계를 그리기,마우스 뇌의 다른 알려진 지역의 수백 중 하나에 그 복셀의 각을 할당.

2 광자 단층 촬영을 사용 하 여 이미징 마우스의 두뇌에 내재 된 형광의 평균을 기반으로 합니다. 이 이미지는 평균 템플릿의 반투명 하향식보기를 보여 주며 많은 눈에 띄는 해부학 적 특징을 보여줍니다.

아틀라스의 이러한 두 가지 측면에 공급 된 데이터 세트는 지난 몇 년 동안 알렌 연구소에서 수행 된 여러 종류의 실험에서 나왔습니다. “정확한 면적 묘사를 돕기 위해 평균 템플릿 뇌에 변형 가능하게 등록 된 다중 모드 참조 데이터 세트를 컴파일하고 큐레이팅했습니다.”라고 저자는 설명했습니다. “참조 데이터 포함 조직학 얼룩,면역 조직 화학,유전자 발현,현장 하이브리드 화(틱),및 전 행성 추적자 연결 실험.”이 다양한 유형의 데이터 백본은 참조 뇌지도 책 중에서 아틀라스를 독특하게 만든다고 연구진은 말했다.

“우리는 지금 전체 뇌 회로 매핑,단일 셀 재구성 및 포괄적인 뇌 세포 유형 인구 조사의 생성을 포함 하 여 많은 대규모 프로젝트에 대 한 일반적인 해 부 참조 공간으로이 아틀라스를 사용 하 여,”해리스 명시. “이 모든 데이터,그리고 우리가 차례로 뇌 아키텍처에 대해 무엇을 배울,그것은 다른,더 자동화 된 데이터 중심의 방법으로 구성 될 가능성이 있지만,어떤 점에서 업데이트,차세대 3 차원 아틀라스를 필요로 할 것이다.”

아틀라스의 미래 반복 따라서 가능성이 오히려 현재 버전으로 갔다 힘든 수동 큐 레이션에 비해 기계 학습 또는 자동화의 다른 형태에 의존 할 것이다. “우리가 지금 알고 있듯이,아틀라스는 뇌가 어떻게 구성되는지에 대해 더 많이 배울 때 업데이트를해야하기 때문에 진화하고 살아있는 자원이어야합니다.”해리스가 말했다. “자동적이고 편견없는 방식으로 아틀라스를 구축하는 것은 필드가 움직이는 곳입니다.”

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