神經(jīng)科學的一個長期目標是根據(jù)大腦的功能將大腦的許多細胞劃分為不同的類別。這些類別可以幫助研究人員了解導(dǎo)致行為和疾病的復(fù)雜神經(jīng)回路。但是，關(guān)于什么指標應(yīng)該定義單元格的身份，人們幾乎沒有共識。

在一項新的研究中，一項在海洋生物實驗室的神經(jīng)系統(tǒng)與行為(NS&B)課程中部分誕生的合作測試了一種觀念，即細胞的身份只能由其表達的基因來描述。該研究發(fā)表在《美國國家科學院院刊》上，提倡一種更為“多模態(tài)”的方法來定義細胞身份。

通過使用流行且強大的RNA測序技能，研究人員可以獲得當前細胞內(nèi)所有打開的基因的快照。但越來越清楚的是，這些策略可能在提供完整的細胞身份信息或代表隨時間變化的能力上受到限制。

NS&B講師Hans Hofmann，David Schulz和Eve Marder與他們的合作者一起對兩種基于RNA的流行方法進行了測試：單細胞RNA測序和定量RT-PCR。他們將這些技能應(yīng)用于了蟹類癌癥中兩個經(jīng)過充分研究的神經(jīng)簇-胃神經(jīng)節(jié)和心臟神經(jīng)節(jié)-使他們能夠?qū)⒒赗NA的方法的結(jié)果與其他已知的細胞同一性指標進行比較。

他們發(fā)現(xiàn)，由完整的RNA譜或“轉(zhuǎn)錄組”產(chǎn)生的細胞身份與他們經(jīng)過多年觀察已經(jīng)匯編的現(xiàn)有細胞身份不匹配。實際上，基于細胞的整個轉(zhuǎn)錄組對細胞進行分類會產(chǎn)生“混亂的”特征。

然而，隨著研究人員進一步完善關(guān)鍵基因的選擇，并將其輸入到分析中，RNA圖譜開始與從其他屬性(如神經(jīng)支配模式、形態(tài)學和生理學)收集到的特征更接近。因此，這種多模態(tài)方法有可能比RNA測序更準確地描述細胞類型。

霍夫曼認為，大多數(shù)研究都不會費心用其他細胞身份指標(如形態(tài)學和生理學)來驗證轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)。他說：“細胞類型的分類和表征通常是在特定研究的背景下進行的，而不是基于系統(tǒng)的方法?！?“我們確實必須收集很多額外的數(shù)據(jù)，甚至跨物種，以得出可靠的細胞類型分類法。”

Schulz補充說：“ RNA測序前景廣闊且功能強大，這項研究提供了寶貴而必要的檢查，不是完全依賴盲目地應(yīng)用于單元格類型的分析，更重要的是盡可能考慮多種信息形式?！?/p>

霍夫曼(Hofmann)和舒爾茨(Schulz)一致認為，這種技巧是知道哪些數(shù)據(jù)指示細胞類型，哪些數(shù)據(jù)僅僅是干擾準確分類的噪聲。

研究人員還必須就“細胞身份”的定義達成共識。在單元類型之間劃分嚴格的界限在很多方面都很有用，但也可能會有問題。舒爾茨說：“很快，我們將開始看到試圖對個體內(nèi)部和個體之間的細胞類型譜強加非常離散的類別的局限性。”

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