斯坦福駱利群課題組Cell新成果:單細胞RNA測序為果蠅神經元分類



11月16日,斯坦福大學駱利群教授與 Stephen Quake教授領導的研究小組在Cell期刊發表了一篇研究論文。該研究首次將單細胞測序運用到了模式動物果蠅大腦上,并成功對果蠅大腦嗅覺神經元進行了細胞分類。生物探索第一時間聯系采訪了論文的共同第一作者,駱利群教授實驗室的李紅杰博士。

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圖片來源:李紅杰

大腦的神經系統由成千上萬種不同類型的神經細胞構成,這些神經細胞在細胞形態,突觸連結及生理功能上具有高度的多樣性。不同種類的神經細胞中,其基因組、蛋白組、化學分子組成、代謝也都有著很大的差別。因此,對腦內神經細胞進行分類,以更好地理解其分子特性及生理功能十分重要。

目前,神經細胞的分類主要根據細胞形態、功能、以及所在位置等等。近年來,單細胞RNA測序技術為定義細胞類型提供了新途徑。與傳統的分類方法相比,單細胞RNA測序能夠給出更多的分子水平信息,這些信息不僅能夠幫助研究人員發現新的細胞類型,同時也有助于尋找調控細胞發育的分子機制。

1建立果蠅神經細胞的單細胞RNA測序方法

在這篇題為“Classifying Drosophila Olfactory Projection Neuron Subtypes by Single-Cell RNA Sequencing”的研究論文中,研究人員利用單細胞RNA測序技術來研究神經元分類,并首次把這一技術運用到模式生物——果蠅的大腦嗅覺神經元中。在過去的二十年里,駱利群教授一直致力于研究果蠅的神經回路。 他說:“我們已經知道了果蠅的基因組信息,通過單細胞RNA測序,我們可以知道哪種細胞表達了哪些基因?!痹诠壍男嵊X神經系統中,五十類嗅覺投射神經細胞和五十類上游的嗅覺感受神經細胞形成一對一的突觸連接,不同種類的嗅覺投射神經細胞有非常特異的連接和功能,因此是一個研究神經細胞分類的極佳模型。

雖然單細胞RNA測序技術已經廣泛應用于小鼠和人類細胞中。但李紅杰在實驗過程中卻遇到一個難題:果蠅的細胞太小,因而無法從單個果蠅神經細胞中得到足夠的RNA來進行測序。通過和斯坦福大學Stephen Quake 教授實驗室的Felix Horns(中文名:康思業)博士生合作,他們最終克服了這一難題,成功開發了一種能夠應用于果蠅神經元和膠質細胞的單細胞RNA測序方法。

2機器學習助力細胞分類

通過對基因表達圖譜的分析,能準確地把不同的神經細胞進行分類。但是,在基因表達水平,不同種類的神經細胞基于怎樣的標準區分呢?研究人員測試了兩種假設模型:每一類神經元表達一個特定的基因,或者每一類神經元表達一個特定的基因組合(即多個基因)。研究人員開發了一種名為ICIM的機器學習算法來識別區分細胞類型的基因。結果表明,這種數據分析支持了第二種模型——因為,在大部分類型的神經細胞里并沒有發現特異性的單個基因。

3早期發育階段神經細胞的種類達到頂峰

更有趣的是,研究人員還發現在早期發育階段,即神經回路形成時期,神經細胞的種類達到頂峰,發育結束之后,不同神經細胞匯合成一類。李紅杰表示,這可能是因為在早期發育階段,不同類型的神經細胞要形成特異的神經回路,而這種特異性是由基因的不同表達來控制的。在神經回路形成之后,這些控制特異性的基因就不再表達。所以,當他們通過基因測序的方法來分析神經細胞分類的時候,發現早期發育階段神經細胞的基因表達圖譜非常不同,但隨著發育結束,一些功能相近的不同類型神經細胞,表達圖譜就變得基本一致了。

4推動基礎科研

李紅杰認為,這項發現的意義在于對之后的高等動物或者人類神經細胞分類研究提供了新的思路。這種新的果蠅大腦嗅覺投射神經元的單細胞RNA測序方法可以運用到果蠅的其他組織細胞或者其他動物模型中體積較小的細胞類型中。并且,研究中構建的基于機器學習的數據分析方法ICIM能夠很好的把非常相似的細胞類型分類,這為其他類似的研究提供參考。此外,研究結果還揭示神經細胞種類在早期發育階段和發育結束后存在差異。這就意味著運用測序進行神經元分類研究時,不能只關注成體即發育結束后的一個時期,否則可能錯失一些細胞種類的信息。

采訪最后,李紅杰特別強調了科研過程中“合作”的重要性。目前,很多生命科學的研究都需要來自不同領域的技術和方法,而研究人員不可能各種技術都精通,所以跨學科合作變得越來越普遍和重要。他認為,在主導一個課題時尋求適當的合作,讓正確的人去做正確的事,能夠極大地提高科研效率。




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