An atlas of cortical arealization identifies dynamic molecular signatures.
An atlas of cortical arealization identifies dynamic molecular signatures.
复制标题
皮质区域化图谱可识别动态分子特征。
DOI：
10.1038/s41586-021-03910-8
复制
发表时间：
2021-10
期刊：
影响因子：
64.8
通讯作者：
Kriegstein AR
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bhaduri A;Sandoval-Espinosa C;Otero-Garcia M;Oh I;Yin R;Eze UC;Nowakowski TJ;Kriegstein AR
人类的大脑被细分成不同的解剖结构。新皮层是这些结构之一，它又包含了几十个不同的专门皮层区域。已知早期的形态发生梯度建立了早期的大脑区域和皮层区域，但早期的模式如何导致更精细和更离散的空间差异仍然知之甚少。在这里，我们使用单细胞rna测序来分析神经发生高峰和早期胶质瘤发生期间的10个主要大脑结构和6个新皮质区域。在新皮层中，我们发现在妊娠中期早期，大量基因在不同的皮层区域的所有细胞类型中差异表达，包括径向胶质细胞，皮层的神经祖细胞。然而，随着径向胶质细胞分化为中间祖细胞并最终产生兴奋性神经元，区域转录组特征的丰度增加。使用自动化，多路单分子荧光原位杂交（smFISH）方法，我们发现层流基因表达模式在皮质区域是高度动态的。总之，我们的数据表明，早期皮层面积模式是由强大的、互斥的额叶和枕叶基因表达特征所定义的，由此产生的梯度在连续的发育时间点上引起了这两个极点之间区域的规范。
The human brain is subdivided into distinct anatomical structures. The neocortex, one of these structures, in turn encompasses dozens of distinct specialized cortical areas. Early morphogenetic gradients are known to establish early brain regions and cortical areas, but how early patterns result in finer and more discrete spatial differences remains poorly understood. Here, we use single-cell RNA-sequencing to profile ten major brain structures and six neocortical areas during peak neurogenesis and early gliogenesis. Within the neocortex, we find that early in the second trimester a large number of genes are differentially expressed across distinct cortical areas in all cell types, including radial glia, the neural progenitors of the cortex. However, the abundance of areal transcriptomic signatures increases as radial glia differentiate into intermediate progenitor cells and ultimately give rise to excitatory neurons. Using an automated, multiplexed single-molecule fluorescent in situ hybridization (smFISH) approach, we discover that laminar gene expression patterns are highly dynamic across cortical regions. Together, our data suggest that early cortical areal patterning is defined by strong, mutually exclusive frontal and occipital gene expression signatures, with resulting gradients giving rise to the specification of areas between these two poles throughout successive developmental timepoints.
登录
查看更多内容
影响因子：
--
作者：
Fazeli E;Roy NH;Follain G;Laine RF;von Chamier L;Hänninen PE;Eriksson JE;Tinevez JY;Jacquemet G
通讯作者：
Jacquemet G
影响因子：
16.2
作者：
Cadwell, Cathryn R.;Bhaduri, Aparna;Mostajo-Radji, Mohammed A.;Keefe, Matthew G.;Nowakowski, Tomasz J.
通讯作者：
Nowakowski, Tomasz J.
WGCNA：用于加权相关网络分析的 R 包。
影响因子：
3
作者：
Langfelder P;Horvath S
通讯作者：
Horvath S
影响因子：
64.8
作者：
Lui, Jan H.;Nowakowski, Tomasz J.;Pollen, Alex A.;Javaherian, Ashkan;Kriegstein, Arnold R.;Oldham, Michael C.
通讯作者：
Oldham, Michael C.
影响因子：
25
作者：
Eze UC;Bhaduri A;Haeussler M;Nowakowski TJ;Kriegstein AR
通讯作者：
Kriegstein AR