全脑尺度神经环路功能连接的高通量高分辨成像新技术

基本信息
批准号:91232306
项目类别:重大研究计划
资助金额:300.00
负责人:曾绍群
学科分类:
依托单位:华中科技大学
批准年份:2012
结题年份:2016
起止时间:2013-01-01 - 2016-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:杨杰,徐海峰,周炜,许彤辉,全廷伟,姜润华,郑廷,岳元磊,李诗玮
关键词:
高通量神经环路全脑尺度高分辨率功能连接
结项摘要

Advanced brain functions are fundamentally dependent on intricate information transmission in neural circuits, which are composed of connections of different neuron types. In order to reveal the principles of brain functions, such as emotion and memory, and mechanisms underlying brain diseases, it is necessarily important to understand the structure and function of neural circuits. However, due to the deficiency of high-resolution imaging and tracking of functional neural circuits, little is known about the neural circuit associated to specific brain functions. Especially, tracking of long-range projections in the whole-brain level is a big obstacle in neuroscience nowadays. In this project, a high-resolution fluorescence imaging technique in the whole-brain range is about to be developed for automatic and precise tracking and reconstruction of neural circuits crossing brain regions. Further, neural circuits associated to of motor skill memory are intended to be traced. The results are supposed to be helpful for revealing the mechanisms on the constitution of brain memory neural circuits.

神经环路是实现情感与记忆的生物学基础,大脑高级功能依赖于由多种神经元相互投射构成的神经环路中所进行的复杂信息传递与处理。要揭示包括情感与记忆在内的脑功能原理以及脑疾病发病机理,首先需要掌握相应神经环路的结构与功能信息。目前我们对与各种脑功能相对应的神经环路信息还知之甚少,其中一个制约因素是,缺乏高分辨、高通量的功能环路成像与追踪方法,特别是对全脑范围内长程神经投射构成的功能环路的成像追踪技术。本项目拟发展高通量、高分辨荧光成像方法,建立一种高程度自动化、高准确性的跨脑区神经环路成像、重构与追踪技术。我们将以运动技能记忆相关的特定部分功能神经环路为模型,展示这一新技术可在全脑范围内高效获取编码特定功能的神经元的精细回路连接信息。本技术将为情感与记忆相关的神经环路结构与功能研究提供有效技术支撑。

项目摘要

神经环路是实现大脑高级神经活动的基础,精确地获取大脑神经环路功能连接信息对于探索脑功能原理以及脑疾病发病机理具有重要意义。然而,一直以来,缺少高通量、高分辨的成像与分析技术,限制了人们对大脑神经功能的认识。针对这些问题,本项目从高通量、高分辨光学成像原理、到成像与分析技术进行了系统深入的研究。发现打破光学成像的Lagrange不变性可提高成像分辨率,提出了时间延迟积分快速高通量成像方法,进一步提高了成像速度及采样率;阐述了绿色荧光蛋白在树脂中的淬灭机理并提出恢复荧光的策略;分析方面,首先进行了基于密度峰聚类的粘连胞体定位与形态重建算法研究,然后进行了神经纤维初步的自动追踪的研究;在识别密集细胞方面,本项目提出的方法能高效地识别大尺度复杂数据集中的粘连胞体,且具有强的抗噪能力,对尺度参数具有强的鲁棒性。纤维追踪方面,提出Sparse Tracer算法,通过结合RRC算法和约束性主曲线法的优势,能够在强背景噪声中准确的重建不连续的神经元形态。该方法已广泛应用于多种神经图像,包括fMOST/TDI-fMOST数据,DIDDEM竞赛数据和Big Neuron数据。同时,Sparse Tracer 重建数十GB级数据仅需几分钟,速度较Neuro GPS-Tree提升10倍左右。功能连接方面,观测了荧光标记小鼠活体状态下皮层树突棘的动态变化,然后采用大体积样品塑性包埋技术及高分辨成像系统进行亚微米全脑荧光信号数据采集,并将活体小鼠活体状态下血管结构和皮层局部顶树突与全脑1 μm数据集进行精确配准,通过追踪重建出每一根顶树突所隶属的神经元完整的形态,确定该胞体的全脑投射的路径,即获得了参与某功能的细胞的投射情况。通过这些研究本项目建立了活体观测细胞功能,然后找其全脑范围投射即连接情况的方法。上述工作申报国家发明专利3项,发表SCI收录论文15篇,期刊包括Biomedical Optics Express, Neuroinformatics, Nature Communications, Nature Neuroscience等。获OSA主办的Frontiers in Optics/Laser Science Conference (FiO/LS)(Rochester, New York, 2016)邀请报告。项目执行期间,项目负责人获国家技术发明二等奖。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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