题    目  (TITLE)       :     基于脑图谱的灵长类影像转录组学整合分析

　　讲座人  (SPEAKER):     王征，研究员，北京大学

　　主持人（CHAIR）   :     蒋田仔，研究员，中国科学院自动化研究所

　　时   间   (TIME)        :      2023年3月2日，上午10:00-11:00

　　地   点   (VENUE)    :     智能化大厦三层第一会议室

[摘  要]

　      近年来随着基因组学测序技术的突飞猛进，影像遗传学（imaging genetics）、影像基因组学（imaging genomics）乃至影像转录组学（imaging transcriptomics）又重新点燃了研究者的兴趣，其中最具代表性的工作就是Allen脑科学研究所发布的一个融合大脑基因表达的多模态人脑图谱Allen Human Brain Atlas（Nature, 2012）。但是，备受瞩目的灵长类模式动物迄今都缺乏此类数据，成为了领域发展的瓶颈。我们实验室在162只食蟹猴上收集高分辨率磁共振影像数据构建了全脑分区解剖结构图谱（Cereb Cortex, 2021），并在9只食蟹猴上采集了来自全脑110个脑区的～1000个样本开展深度测序（～15G），目标构建覆盖全脑的精细分区转录组图谱。基于此，我们首先分析了猕猴全脑各分区的差异基因表达模式，发现了皮层下核团与皮层差异显著，这与人类大脑上的发现相似。令人惊奇的是位于枕叶的初级视觉皮层与其它皮层脑区相比差异最大，这也驱使我们在初级视觉皮层展开了单细胞转录组测序。其次，在灵长类上高度分化的额叶内部，我们发现了从背外侧到腹内侧的基因表达梯度模式。拥有这个详尽的全脑基因表达数据库，可供研究者选取任意单个感兴趣的基因查看在猕猴单个脑区的表达水平。随后，我们整合猕猴磁共振影像数据和转录组数据，在全脑范围探索了基因表达与影像表型之间的关联。由此鉴定了一组与皮层厚度表达关联的基因，其中971个蛋白编码基因，34个非编码基因，通过细胞类型分析进一步发现这1005个基因显著富集于神经元和少突胶质细胞。这些影像转录组学数据集为研究非人灵长类动物疾病模型提供了独特的资源，也为解析人类大脑结构和功能遗传基础，探索跨物种进化机制开创了新的路线图。

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