【新品】整包服务 | 高通量全脑解剖数据定量分析

脑图谱是我们理解大脑结构和功能的基石。随着病毒示踪技术和转基因技术的发展，我们能够描绘出不同种类神经元在全脑范围内的输入和输出网络，并为进一步分析特定脑区或环路结构和功能打下基础。

但传统的环路绘制工作比较繁琐，且工作量巨大。我们需要更精准、更高效的手段分析示踪到的神经元。

因此，小布在展会期间带来了新品整包服务---高通量全脑解剖数据定量分析服务！

其能通过精准匹配和高效定量的分析手段，大大减轻我们的科研负担。
 

相较于其他神经元重建技术，高通量全脑解剖数据定量分析不仅能够完成多色标记、3D重构，还能精细匹配被标记神经元将其在全脑中进行量化，更有独家数据库以制作太阳图。

下面小布再以实例列举高通量全脑解剖数据定量分析技术的应用。

实例一：

额叶皮层远程输入和输出对自上而下调节的研究
 

利用RV跨突触逆行追踪和AAV突触投射，绘制了直接连接视觉、体感和听觉皮层的额叶皮质区域的远程输入和输出网络。感觉区的顺行和逆行追踪均显示，连接视觉皮质(ACA)的额叶神经元与连接体感和听觉皮质(MO)的额叶神经元之间存在明显的空间分离。通过ACA和MO的顺行和逆行追踪，我们可以描绘出与不同感觉模式相关的独立大脑网络。此外，在视觉网络中，确定了两个不同的子网络，包括投射到视觉皮层或上丘的ACA神经元亚群。

视觉和躯体感觉网络的示意图

 

实例二：

皮质中间神经元的神经支配平衡反映感觉处理时的层次结构

大脑多种信息处理体系均是以等级网络的形式来架构的，比如视觉信息处理体系，参与其中的各节点的等级决定了信息流的方向。在这种体系中，低级脑区提呈信息传递至高级脑区，而高级脑区则整合低级脑区的信息后根据当前行为目标对视觉信息处理进行调控。

在最新的研究中，这种等级信息流被作者通过高通量全脑解剖数据定量分析技术解析。在这篇研究中，作者利用RV示踪和光遗传学辅助的电生理记录，系统地分析了视觉处理的不同层次阶段的三个顶级皮层中间神经元(PV+、SST+和VIP+)的长距离输入。其工作提供了一个数据集，在细胞水平描述神经元间连接的解剖学和电生理信息。通过解剖数据，从皮层中间神经元分布模式获得了皮层和丘脑连接的组织结构划分的统一规则，并进一步研究这些远程连接的电生理记录。研究结果表明，远距离丘脑与皮层之间输入的等级结构与局部中间神经元的神经支配偏好之间显著相关——自下而上的输入倾向于PV+神经元，而自上而下的输入倾向于VIP+神经元。

视觉选择性注意网络中信息的流向及等级信息流