인간, 마모셋 및 마우스의 운동 피질의 비교 세포 분석

Nature 598권, 111~119페이지(2021)이 기사 인용

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일차 운동 피질(M1)은 자발적인 미세 운동 제어에 필수적이며 포유류 전반에 걸쳐 기능적으로 보존됩니다1. 여기에서는 인간, 마모셋 원숭이 및 생쥐의 450,000개 이상의 단일 핵에 대한 높은 처리량의 전사체 및 후성유전체 프로파일링을 사용하여 진화적 거리를 반영하고 전사체와 후성유전체 간에 일관되는 ​​유사성을 갖는 이 영역의 광범위하게 보존된 세포 구성을 보여줍니다. 뉴런 및 비뉴런 세포 유형의 핵심 보존 분자 정체성을 통해 우리는 세포 유형의 종간 합의 분류를 생성하고 종 전체에 걸쳐 세포 유형의 보존된 특성을 추론할 수 있습니다. 그러나 전반적인 보존에도 불구하고 세포 유형 비율, 유전자 발현, DNA 메틸화 및 염색질 상태의 차이를 포함하여 많은 종 의존적 전문화가 명백합니다. 종 전체에 걸쳐 보존되는 세포 유형 마커 유전자는 거의 없으며, 이는 GABAergic 샹들리에 세포와 같은 동종 세포 유형의 보존된 특징을 담당하는 후보 유전자 및 조절 메커니즘의 짧은 목록을 나타냅니다. 이 합의된 전사체 분류를 통해 패치-seq(전체 세포 패치-클램프 기록, RNA 시퀀싱 및 형태학적 특성 분석의 조합)를 사용하여 비인간 영장류와 인간의 5층에서 피질척수 Betz 세포를 식별하고 고도로 특성화할 수 있습니다. 전문 생리학 및 해부학. 이러한 발견은 포유류 전반에 걸쳐 M1의 세포 유형 다양성에 대한 강력한 분자 기반을 강조하고 세포 유형의 기능적 정체성과 종별 적응을 담당하는 유전자 및 조절 경로를 가리킵니다.

단일 세포 전사체 및 후생유전체학 방법은 유전자 발현 패턴과 기본 조절 메커니즘으로부터 복잡한 뇌 조직의 세포 구성을 밝히는 데 효과적이었습니다. 마우스와 인간의 신피질에서는 다양한 신경세포 및 비신경세포 유형이 뚜렷한 전사 프로파일과 접근 가능한 염색질 또는 DNA 메틸화(DNAm)4,8 영역에 의해 정의될 수 있으며, 두 세포 사이에 정렬될 수 있습니다. 이러한 프로필을 기반으로 종3,9,10,11. 이와 같은 연구는 세포 유형의 진화를 정량적으로 연구하는 타당성을 보여 주었지만 한계가 있습니다. 인간과 생쥐에서 서로 다른 피질 영역이 프로파일링되었습니다. 단일 세포 및 단일 핵 분석을 통해 다양한 성적표 세트가 캡처되었습니다. 전사체학 및 후생유전체학 연구는 대부분 독립적으로 수행되었습니다.

일차 운동 피질(M1, 생쥐의 MOp라고도 함)은 설치류와 영장류의 세포 진화에 대한 질문을 해결하는 데 이상적인 영역입니다. M1은 미세 운동 제어에 필수적이며 포유류 전반에 걸쳐 기능적으로 보존됩니다. 육식동물과 영장류 M1의 5층(L5) 영역에는 높은 전도 속도를 지원하는 독특한 활동 전위 특성을 지닌 특화된 '거대세포' 피질 척수 뉴런(영장류의 Betz 세포12,13,14,15,16)이 포함되어 있습니다. 19. 일부 Betz 세포는 척수 개재뉴런을 통해 간접적으로 시냅스를 이루는 설치류 피질척수 뉴런과 달리 척수 운동 뉴런에 직접 시냅스를 이룹니다. 이러한 관찰은 Betz 세포가 분자 특성에 반영되어야 하는 신속한 의사소통을 지원하기 위해 종에 적응된 고유 메커니즘을 보유하고 있음을 시사합니다. M1 세포 유형의 진화적 보존 및 발산과 그 기본 분자 조절 메커니즘을 탐색하기 위해 우리는 마우스, 마모셋, 마카크 및 인간 M1의 단일 핵 전사체 및 후생유전체 데이터를 분석했습니다.

M1 뉴런과 비뉴런 세포의 분자 다양성을 특성화하기 위해 우리는 단일 핵 전사체 분석(플레이트 기반 SMART-seq v4(SSv4) 및 액적 기반 Chromium v3(Cv3) RNA 시퀀싱) 및 후성유전체 분석(단일 인간, marmoset 및 마우스 뇌에서 분리 된 M1 샘플에 대한 핵 메틸 시토신 시퀀싱 2 (snmC-seq2) 및 단일 핵 염색질 접근성 및 메신저 RNA 발현 시퀀싱 (SNARE-seq2)) (확장 데이터 그림 1a-d); 우리는 또한 원숭이 뇌의 M1 L5에 Cv3을 적용했습니다. 단일 핵은 결합된 모든 층 또는 개별 층(인간 SSv4 분석의 경우)에서 분리되었으며 신경 마커 NeuN을 사용하여 분류되어 대략 90% 뉴런과 10% 비뉴런 세포에 대한 세포 입력을 풍부하게 했습니다(확장 데이터 그림 2). 1e). 생쥐의 데이터세트는 동반 논문5에 보고되어 있습니다. 인간의 신경 유전자 검출 중앙값은 Cv3(5,657개 유전자)에 비해 SSv4(7,296개 유전자)를 사용할 때 더 높았는데, 이는 부분적으로 읽기 깊이가 20배 더 컸기 때문이며, 마모셋(4,211개)과 생쥐(4,211개)와 생쥐에서는 검출이 더 낮았습니다. 5,046) Cv3을 사용하는 경우(확장 데이터 그림 1f-m).