中国科学院脑科学与智能技术卓越中心，联合杭州华大生命科学研究院、临港实验室、腾讯AI实验室和上海脑中心等单位的科研人员，利用覆盖全基因组范围的单细胞转录组和空间转录组技术，构建了具有单细胞分辨率的小鼠大脑图谱，不仅为探索大脑发育和功能的分子机制提供了新的起点，也为神经科学、发育生物学及相关疾病的研究提供了新的空间视角和方向。相关研究近日发表于《神经元》。

哺乳动物大脑的复杂性体现在其多样的细胞类型、特定的空间分布以及复杂的神经连接上，这为解析行为背后的神经环路带来了巨大挑战。

研究团队通过单细胞分辨率和全基因组覆盖的转录组数据，成功识别了具有不同空间分布特征的神经元亚型，同时发现部分非神经元细胞类型表现出区域富集特征，进一步拓展了对大脑细胞分布及其功能多样性的认知。

细胞类型的空间异质性。图片由研究团队提供

同时，研究团队验证了基于转录组特征划分大脑区域的可行性，并且通过空间聚类方法优化了鼠脑的脑区分割。基因模块分析揭示了小鼠大脑不同区域的转录组特征，不仅为理解脑区特异性的分子机制提供了重要线索，而且为研究其他物种的大脑分区提供了新的方法论支持，并有望推动对大脑复杂结构及其功能的深入理解。

此外，研究团队获得的全发育阶段数据，覆盖了从胚胎期到成年期七个不同时间点，揭示了411个具有显著时空动态变化的转录因子（TFs），不仅为大脑发育研究提供了全面的时空转录组资源，进一步的研究成果还为神经发育的调控机制提供了新的见解。

首次整合了长链非编码RNA（lncRNA）的空间表达数据是本研究的亮点之一。基于此，研究团队发现了lncRNAs的表达在成年小鼠大脑中具有区域选择性，在发育中的小鼠大脑呈现出时空动态性。该研究成果为理解这些lncRNAs在大脑不同区域中的作用提供了新的线索，并为神经疾病与ncRNAs相关性的研究奠定了基础。

相关论文信息：https://doi.org/10.1016/j.neuron.2025.02.015