text: eLife︱小鼠上丘神经元的功能分类
  撰文︱李雅堂责编︱王思珍，方以一大脑对信息的并行计算体现在三个尺度上：神经元、细胞类型、神经通路。对视觉信息在细胞类型尺度的并行计算始于视网膜，包含15类双极细胞[1]、63类无长突细胞[2]和40类神经节细胞[3-5]。大约90%的视网膜神经节细胞直接投射到上丘表层[6]，。上丘表层还同时接受来自初级视皮层的输入，初级视皮层神经元可以分为46类[7]。然而，目前认为上丘表层的神经元可以被分为类[8-11]，更加系统的分类对理解视觉信息的编码和处理有着重要意义。近日，来自北京脑科学与类脑研究中心的和来自加州理工学院的在eLife发表了题为的论文。该研究结合在体双光子钙成像和无监督学习揭示了上丘神经元的功能分类及其分布规律。图1 双光子钙成像揭示了上丘神经元视觉响应的多样性为了研究上丘表层神经元的功能分类，在保留皮层的情况下，用双光子钙成像从16只清醒小鼠上丘表层记录了5000多个神经元对不同视觉刺激的响应，发现神经响应呈现多样性（图1），说明其可以编码视觉输入的不同特征。通过稀疏主成分分析和功能量化来提取54个关键特征并组成特征矩阵，用高斯混合模型和贝叶斯信息准则发现神经元在功能上可以被分为24类（图2）。从树状图上可以看出，这些类别可以分为两组，1-10类为第1组，11-24类为第2组，其中第1组对chirp刺激有较强的响应。第1组可以进一步分为1a组和1b组，前者偏好低频闪烁，而后者不然，尤其是第7类神经元偏好高频闪烁。第二组类别的神经元对chirp的响应较弱，而且对其它刺激的响应更加多样化，比如第11类神经元的活动被动态刺激所抑制。进一步分析发现，不同类别的神经元在编码视觉特征上有各自的偏好（图3），比如第14类神经元可以编码轴向和运动方向，却对闪烁刺激几乎没有响应，第17类神经元偏好较小的视觉刺激。图2 24类神经元对视觉刺激的响应图3 24类神经元表征对不同视觉特征的偏好在视网膜，同类神经元会以镶嵌模式铺满视空间，以保证不依赖于空间位置的视觉感知，而且不同类别神经元的分布相对独立，距离最近的两个神经元一般属于不同的类别。虽然上丘表层神经元直接接收视网膜神经节细胞的输入，其空间分布规律却截然不同（图4）。同一类别的神经元更可能聚在一起形成300-500微米左右的功能性斑块。这些斑块并不是均匀地分布在视空间，而是对特定空间位置有所偏好。因为不同类别的神经元会覆盖空间的不同位置，距离最近的两个神经元更可能属于同一类别。而且，上丘神经元功能类别的分布也跟深度有关系，第组类别的神经元要比第组分布更浅。图4不同类经元空间分布规律功能分类和基因分类有什么关系呢？Vglut标记的兴奋性神经元偏好闪烁的和较小的视觉刺激，Vgat标记的抑制性神经元偏好较大的刺激，而且主要由第1组类别的神经元组成。Rorb和Tac1标记的神经元主要由第2组类别的神经元组成。通过比较视网膜神经节细胞和上丘表层神经元对同一视觉刺激的响应发现，每一类上丘神经元接收不同类别的神经节细胞的输入，表明上丘在整合视网膜输入的信息，减少信息的多样性（图5）。进一步的研究发现支持该观点：上丘同时编码轴向和运动方向，而且同时编码对比度的增加和减少；而在视网膜对这些特征是分开编码的。图5上丘表层神经元类型和视网膜神经节细胞类型的关系文章结论与讨论，启发与展望该研究从功能上将上丘表层细胞分为24类，这些类别可以分成两组，并且第一组比第二组分布更浅。不同于视网膜神经节细胞的镶嵌式分布，同一类神经元形成约400微米的功能斑块，而且各类神经元所占比例也会岁深度变化。不同基因分类的神经元在功能上有较大的重叠，但在某些视觉特征上也存在偏好。跟视网膜神经节细胞相比，上丘表层神经元对视觉信息的表征维度有所下降，比如轴向和运动方向在上丘由同一类神经元编码，而在视网膜由不同类神经元编码。总之，跟视网膜神经节细胞相比，上丘表层神经元表现出较少的功能类别，较低的表征维度，以及不同的分布方式，表明上丘可能只是提取了跟动物本能行为密切相关的视觉信息，而不是接受来自视网膜的全部信息。但是，还有一些问题有待解决，包括功能性斑块是如何形成？在动物行为中有何作用？而且，该研究只从功能角度对上丘细胞进行了分类，还无法标记不同的类别，跟RNA测序[12]、细胞形态、病毒示踪等结合将有助于进一步理解大脑对视觉信息的处理。原文链接：https://elifesciences.org/articles/82367北京脑科学与类脑研究中心为该文章的第一作者和通讯作者，来自加州理工学院的Markus Meister为该文章的通讯作者。李雅堂实验室长期招聘研究助理，博士后，助理研究员，也欢迎实习生。https://yatanglilab.cibr.ac.cn/。Markus Meiste（左），李雅堂（右）（照片提供自：李雅堂/Markus Meister团队）转载须知：“逻辑神经科学”特邀稿件，本内容著作权归作者和“逻辑神经科学”共同所有，欢迎个人转发分享，未经授权禁止转载，违者必究。逻辑神经科学群：文献学习2“逻辑神经科学”微信群：文献学习扫码添加微信，并备注：逻辑-文献-姓名-单位-研究领域-学位/职称     参考文献（上下滑动查看）