美國斯坦福大學(xué)的駱利群課題組于2020年12月17日在Cell上發(fā)表了題為“Differential encoding in prefrontal cortex projection neuron classes across cognitive tasks”的文章,在這項(xiàng)研究中,作者研究特定轉(zhuǎn)錄類型的小鼠PFC神經(jīng)元與軸突投射和編碼特性在多個(gè)認(rèn)知任務(wù)中的關(guān)系,提出大多數(shù)神經(jīng)元類型靶向多個(gè)靶點(diǎn)投射,且大多數(shù)靶點(diǎn)接受多種類型神經(jīng)元的投射。通過使用滔博生物-Inscopix自由活動(dòng)鈣成像顯微鏡發(fā)現(xiàn)在自由活動(dòng)的小鼠中進(jìn)行“二選一”任務(wù)測(cè)試時(shí),這些神經(jīng)元中存在的任務(wù)相關(guān)信號(hào)的多樣性。
圖1 前額葉皮層投射神經(jīng)元
摘要
單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組學(xué)已被廣泛應(yīng)用于哺乳動(dòng)物大腦中神經(jīng)元的分類,而在早期的研究中,系統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)一直在沒有考慮細(xì)胞類型的情況下分析皮質(zhì)神經(jīng)元的編碼特性。研究人員對(duì)小鼠前額葉皮層(PFC)投影神經(jīng)元的特定轉(zhuǎn)錄組類型如何與軸突投射和跨多個(gè)認(rèn)知任務(wù)的編碼特性相關(guān)展開研究。發(fā)現(xiàn),除了PFC→PAG(導(dǎo)水管灰色)外,大多數(shù)類型的投射到多個(gè)目標(biāo),并且大多數(shù)目標(biāo)都從多個(gè)類型投射。通過使用Inscopix自由行為纖維鈣成像觀察PFC→PAG投射類型的Ca 2+活性與自由活動(dòng)小鼠“二選一”任務(wù)中的兩種類型的比較,研究人員發(fā)現(xiàn)在所有檢查的類中定性存在與任務(wù)相關(guān)的信號(hào)。但是,投射PAG的神經(jīng)元在提示任務(wù)中編碼選擇,而對(duì)側(cè)PFC投射的神經(jīng)元在無提示任務(wù)中編碼獎(jiǎng)賞預(yù)測(cè)。因此,任務(wù)相關(guān)信號(hào)存在多樣性,但是在具有特定分子解剖特征的細(xì)胞之間具有明顯的定量偏差。
正文
為了確定轉(zhuǎn)錄組類型并揭示PFC區(qū)域基因表達(dá)的潛在差異,研究人員分析了背內(nèi)側(cè)區(qū)(dmPFC)、腹內(nèi)側(cè)區(qū)(vmPFC)和眶額區(qū)(OFC)。首先,將Rbp4Cre與在Cre+細(xì)胞中表達(dá)tdTomato的小鼠雜交,雙轉(zhuǎn)基因后代從出生后第34天到第40天分離組織,并運(yùn)用SMART-Seq2對(duì)tdTomato+細(xì)胞進(jìn)行熒光激發(fā)細(xì)胞分類(FACS)和基于平板(plate-based)的scRNA-seq,共分析了來自三個(gè)區(qū)域的3139個(gè)細(xì)胞的。隨后,用基于雜交鏈?zhǔn)椒磻?yīng)的熒光原位雜交(HCR-FISH)檢查了PFC轉(zhuǎn)錄組類型之間標(biāo)記表達(dá)的空間位置和共標(biāo)狀況,發(fā)現(xiàn)dmPFC和vmPFC的轉(zhuǎn)錄組的空間相似,區(qū)分OFC的主要區(qū)別在于Pld5和Cxcr7(5-2)簇細(xì)胞的富集(圖2)。
圖2 Rbp4Cre標(biāo)記的PFC投影神經(jīng)元的轉(zhuǎn)錄組圖
為了研究vmPFC投射神經(jīng)元的轉(zhuǎn)錄組類型與特定靶點(diǎn)之間的關(guān)系,研究人員對(duì)小鼠注射逆行Cre表達(dá)病毒,通過解剖含有逆行標(biāo)記tdTomato+細(xì)胞的vmPFC并運(yùn)行scRNA-seq后發(fā)現(xiàn),大多數(shù)投射定義的細(xì)胞群體由多種轉(zhuǎn)錄組組成,且每個(gè)轉(zhuǎn)錄組類型共同投射到多個(gè)區(qū)域(圖3)。例如,97%以上的vmPFC→PAG神經(jīng)元映射到Npr3簇,雖然將這些群體稱為“PAG投射”,但是,PAG并非特定靶點(diǎn),即vmPFC→PAG神經(jīng)元會(huì)將側(cè)支延伸到多個(gè)皮質(zhì)下靶點(diǎn)。緊接著,對(duì)PAG或cPFC投射的tdTomato+神經(jīng)元進(jìn)行切片染色,對(duì)上述部分觀察結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果顯示cPFC投射神經(jīng)元與標(biāo)記物Cd44、Cxcr7和Figf而不與Npr3共同標(biāo)記,比例與測(cè)序數(shù)據(jù)中基本一致,相反的,PAG投射神經(jīng)元與Npr3而非Figf高頻率共同標(biāo)記。因此,這部分研究分別通過轉(zhuǎn)錄組和投射信號(hào)分析了不同的神經(jīng)元群體。
圖3 vmPFC轉(zhuǎn)錄組類型
接下來,研究人員對(duì)自由活動(dòng)的小鼠實(shí)施“二選一(two-alternative forced choice, 2AFC)”任務(wù),訓(xùn)練小鼠在中心端口區(qū)分兩個(gè)氣味提示,當(dāng)移至正確端口時(shí)獲取4μl水獎(jiǎng)勵(lì),移至錯(cuò)誤端口則會(huì)導(dǎo)致短暫的吹氣處罰(圖4)。通過Inscopix頭戴式自由活動(dòng)顯微鈣成像系統(tǒng)記錄分析單個(gè)細(xì)胞水平的神經(jīng)活動(dòng)來探索不同的vmPFC細(xì)胞類型如何對(duì)決策制定的功能做出貢獻(xiàn)(圖5),并通過光遺傳刺激皮層抑制神經(jīng)元,使特定皮層區(qū)域沉默,測(cè)試vmPFC的神經(jīng)活動(dòng)對(duì)任務(wù)表現(xiàn)是否重要。研究人員在所有皮層GABA能抑制神經(jīng)元中均表達(dá)ChR2的Gad2Cre;Ai32雙轉(zhuǎn)基因小鼠的vmPFC上方植入雙側(cè)光纖,結(jié)果顯示vmPFC對(duì)于2AFC任務(wù)的正確執(zhí)行是必需的。
圖4 自由活動(dòng)動(dòng)物的2AFC任務(wù)
圖5 二選一任務(wù)中對(duì)vmPFC進(jìn)行Inscopix顯微鈣成像
那么不同類型的vmPFC投射神經(jīng)元如何編碼任務(wù)相關(guān)信號(hào)呢?研究人員將上述試驗(yàn)任務(wù)定義為“Approach-Decision-Lick-Reward”四個(gè)階段,通過在Cre依賴的GCaMP6f小鼠中使用自由活動(dòng)顯微鈣成像記錄以量化不同任務(wù)階段所有成像細(xì)胞的比例(圖5)。結(jié)果顯示60%-80%的細(xì)胞都至少在一個(gè)階段活性增高(圖6),例如,在“Decision”階段,與cPFC投射神經(jīng)元相比,PAG投射神經(jīng)元和Rbp4Cre標(biāo)記的類別活化的細(xì)胞比例更高;相反,在“Reward”階段,與Rbp4Cre相比,PAG和cPFC投射神經(jīng)元活化的細(xì)胞比例較低。值得注意的是,許多vmPFC細(xì)胞不僅對(duì)任務(wù)階段表現(xiàn)出活動(dòng)選擇性,而且對(duì)左或右的方向也有選擇性,而對(duì)于方向選擇性PAG投射神經(jīng)元中包含大多數(shù)特定于選擇方向的信息。
圖6 細(xì)胞類別之間不同時(shí)間的活性差異
研究人員在原有試驗(yàn)的基礎(chǔ)上進(jìn)行改動(dòng),小鼠需要正確辨別出四種可能氣味來獲取獎(jiǎng)勵(lì),隨后會(huì)切換到無氣味提示任務(wù),這也是本研究的關(guān)鍵特征,即對(duì)跨多個(gè)任務(wù)的行為編碼的探究。發(fā)現(xiàn)PAG投射神經(jīng)元主要表示編碼氣味提示任務(wù)中的選擇性,但在切換到無提示任務(wù)時(shí)小鼠會(huì)花費(fèi)數(shù)十秒迅速適應(yīng),而cPFC投射神經(jīng)元?jiǎng)t主要參與獎(jiǎng)賞相關(guān)任務(wù)。這提示不同的細(xì)胞類型如何在不同的任務(wù)中發(fā)揮作用,并強(qiáng)調(diào)了在測(cè)試特定于細(xì)胞類型的編碼時(shí)具有多樣化的行為庫的重要性。
總的來說,這項(xiàng)工作通過scRNA-seq數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)對(duì)認(rèn)知任務(wù)中編碼特性的分析,彌合了分子和系統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)間的重要鴻溝,進(jìn)一步加深對(duì)PFC功能的理解,并推斷了任務(wù)信息如何在細(xì)胞類型框架中組織的原理。
參考文獻(xiàn):
Jan H. Lui, Liqun Luo, et al. Differential encoding in prefrontal cortex projection neuron classese across cognitive tasks. Cell(2020)
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