Nature子刊:新技术揭示神经细胞的核心转录特征

【字体: 时间:2019年01月11日 来源:生物通

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  美国加州大学旧金山分校的研究人员对完整的组织样本进行分析。他们发现,通过采集脑组织样本,大量提取RNA并寻找基因表达的特征模式,可以确定细胞身份。这项研究成果发表在《Nature Neuroscience》杂志上。

  

成年人的中枢神经系统由1700亿个细胞组成,其中一半是神经元,其余的则包括少突胶质细胞、星形胶质细胞和小胶质细胞。一直以来,人们都尝试了解这些细胞之间的异质性。究竟是哪些基因的表达让这些细胞彼此不同?

于是,人们分离这些细胞,并测定分子图谱。通过测序每个细胞中的RNA,研究人员能够确定特定组织有哪些基因“开启”。不过,这种单细胞分离技术很难应用在人类大脑中娇嫩的神经元上,同时也具有统计学上的局限性。

为此,美国加州大学旧金山分校的研究人员对完整的组织样本进行分析。他们发现,通过采集脑组织样本,大量提取RNA并寻找基因表达的特征模式,可以确定细胞身份。这项研究成果发表在《Nature Neuroscience》杂志上。


研究路线(图片来自原文)

在这项研究中,研究人员汇集过去多项研究的数据,对840名成年人捐献的7,221个组织样本进行分析。他们假设,如果每种类型的细胞都有着基因表达的特征模式,那么这些特征将在多个组织样本中一致地出现。换句话说,细胞的特定搭配使得整体的基因表达可以预测。

研究人员利用已发表的数据集和细胞身份标志物,揭示了中枢神经系统中各类细胞的核心转录特征,包括神经元、少突胶质细胞、星形胶质细胞和小胶质细胞等。与FACS和单细胞分选等方法相比,这种方法能避免组织解离或cDNA预扩增引起的技术差异,也能避免捕获细胞或细胞核时的采样偏倚。

根据细胞组成的变化,研究人员对完整组织样本的转录组进行建模。他们能确定疾病、大脑区域和物种之间的转录差异。这项新技术有望帮助研究人员预测哪些细胞或哪个区域是特定疾病的主要目标。

他们已经利用该技术对增加阿尔茨海默病风险的基因进行建模。他们发现,与早发性阿尔茨海默病有关的两个基因APP和PSEN1分别由神经元和少突胶质细胞表达。相比之下,与晚发性阿尔茨海默病有关的两个基因APOE和TREM2,主要由星形胶质细胞和小胶质细胞表达。这些发现暗示了特定细胞类型的转录变化引起了疾病的不同表现。

研究人员还鉴定了主要细胞在大脑区域中的转录差异。利用多个数据集,他们计算了每个区域的表达保真度。对于神经元而言,表达保真度的区域差异最大。相反,少突胶质细胞在各个区域的表达保真度极为相似。小胶质细胞和星形胶质细胞则居于两者之间。

此外,他们还鉴定了各个物种之间的主要细胞转录差异。他们分析了1,346个小鼠脑转录组,以确定各种细胞的基因组表达保真度。对于每种细胞,他们发现人和小鼠的表达保真度明显相关,其中神经元有着最大的相似性。这些结果表明与胶质细胞相比,神经元在进化上受到更大的约束。在AAV构建过程中,他们选择了赛业生物(Cyagen Biosciences)的服务。

目前,研究人员已经在网站(http://oldhamlab.ctec.ucsf.edu/)上公布了研究数据。这些资源将帮助科学家轻松确定大脑中的不同细胞表达哪些基因,以及这些细胞通常在哪个位置。(生物通 余亮)

原文检索

Variation among intact tissue samples reveals the core transcriptional features of human CNS cell classes

Nature Neuroscience 21, 1171–1184 (2018)

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