Science最新研究:大規模單細胞測序構建首個人腦神經元表達圖譜

在一項新的項研究中，來自美國加州大學聖地牙哥分校（UCSD）的研究人員開發了首個方法用於人類大腦神經性元不同亞型的鑑定，奠定了"繪製"人腦神經元細胞基因活性方法的基礎；同時，可以幫助我們更好的理解人腦正常功能及疾病異常，包括阿爾茨海默氏症、帕金森症、精神分裂症和抑鬱症等。通過分離和對單個人類大腦神經元細胞核進行單細胞核轉錄組測序，研究人員在人腦的六個高級功能區確定了16種神經元亞型。
 
這項新的研究成果反應了一個逐漸被普遍理解的事實，即個體大腦細胞是獨一無二的--這些細胞表達不同的基因，承擔不同的功能。為了更好地理解這種多樣性，研究人員對分布在腦皮質中6個不同的Brodmann區域，並且承擔不同功能的3200多個神經元細胞進行了分析。
 
UCSD生物工程系張鵾教授表示："這項研究構建了一個完整的體系去觀察以及比較單個神經元細胞；這可以幫助我們認清究竟有多少類亞型的腦神經元細胞存在。"通過對這些神經元細胞亞型的認知，研究人員可以構建出人腦細胞"參考圖譜"；這是我們理解正常健康大腦與異常疾病大腦的基礎。"未來，腦部疾病或異常患者可以根據與'參考圖譜'比對的差異，而獲得更精準的診斷及個體化的治療。這與人類基因組圖譜的確立非常相似。"張鵾教授表示。
  
為了實現在成人腦組織做大規模單細胞測序，張鵾教授整合了四個研究團隊合作開發了一個全新的基於細胞核RNA測序的技術平臺。由神經學教授Jerold Chun領導的Scripps研究所(TSRI)團隊負責分離、提取單個腦神經元細胞核；張鵾教授團隊在Fluidigm（單細胞研究及微流控晶片製造商）支持下，開發了在單個神經元細胞核RNA擴增以及文庫構建的流程中；Illumina公司範建兵團隊負責RNA文庫的測序；UCSD生物化學系王巍教授團隊開發了相應算法，負責測序數據的分析。
在未來的研究中，研究人員計劃分析其他Brodmann區域的神經元，並且考查是否還有其他神經元亞型存在於其他區域。他們還計劃研究包括正常人和病人多個個體大腦(本研究只涉及一個)的差異性。
  
本研究由美國加州大學聖地牙哥分校（UCSD）的Blue B. Lake, Rizi Ai, Rui Liu, Andre Wildberg, Derek Gao, Ho-Lim Fung, Song Chen, Wei Wang and Kun Zhang；Scripps研究所(TSRI)的 Gwendolyn E. Kaeser, Yun C. Yung, Julian Wong, Allison Chen, Xiaoyan Sheng and Jerold Chun；以及Illumina公司的Neeraj S. Salathia, RaakheeVijayaraghavan, Fiona Kaper, Richard Shen, MostafaRonaghi and Jian-Bing Fan共同完成。並由美國國立衛生研究院單細胞分析項目基金資助。
  
這項迄今為止最大規模的人腦單細胞測序計劃由美國加州大學聖地牙哥分校生物工程系的張鵾教授總牽頭，四個中心共同參加。張鵾教授，同時是鵾遠基因公司聯合創始人兼科學顧問，在過去十年間在高通量測序技術的開發和應用方面一直處於世界前列。張鵾教授在2006年第一個實現單細胞全基因組測序，對應文章發表在Nature Biotechnology上；2009年與高遠教授共同開發了第一個大規模DNA甲基化靶向測序技術，對應文章成為Nature Biotechnology封面文章；2011年在Nature上發表關於誘導幹細胞（iPS)中存在基因組不穩定性的文章，成為當年全世界發表所有文章中引用數目前十位的文章。2013年最新開發微孔陣列單細胞測序技術（MIDAS），不僅對應文章成為Nature Biotechnology的封面文章，本身還獲得Genome Technology Magazine傑出青年研究員上升之星稱號。
 
作為主要作者之一的劉蕊博士，現任鵾遠基因CTO。劉蕊博士是美國賓夕法尼亞大學遺傳學博士，加州大學聖地牙哥分校（UC San Diego)生物工程系博士後和副研究員。2012年和哈佛大學張毅教授實驗室合作，深度測序生殖細胞的超低量全轉錄組全基因組表觀遺傳文庫，首次證明了去甲基化和有絲分裂的分子關聯基礎，以共同第一作者的身份在Nature上發表了相關文章。從2013年起，主管實驗室多中心（UCSD, Scripps, Illumina) 合作的NIH重點項目-單細胞轉錄組測序技術（SCAP），構建人類神經細胞的表達譜。
 
Neuronal subtypes and diversity revealed by single-nucleus RNA sequencing of the human brain
 
DOI: 10.1126/science.aaf1204
 
The human brain has enormously complex cellular diversity and connectivities fundamental to our neural functions, yet difficulties in interrogating individual neurons has impeded understanding of the underlying transcriptional landscape. We developed a scalable approach to sequence and quantify RNA molecules in isolated neuronal nuclei from a postmortem brain, generating 3227 sets of single-neuron data from six distinct regions of the cerebral cortex. Using an iterative clustering and classification approach, we identified 16 neuronal subtypes that were further annotated on the basis of known markers and cortical cytoarchitecture. These data demonstrate a robust and scalable method for identifying and categorizing single nuclear transcriptomes, revealing shared genes sufficient to distinguish previously unknown and orthologous neuronal subtypes as well as regional identity and transcriptomic heterogeneity within the human brain. 
（生物谷Bioon.com）

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