艾伦小鼠大脑通用坐标框架第三版

经过3年密集的数据收集和仔细绘图，制图者的工作完成了。他们绘制了复杂“地形”，包括高峰、山谷和边界，但实物只有半英寸长，重量还不及一粒软心豆粒糖：实验室老鼠的大脑。

在5月7日发表于《细胞》上的一篇论文中，美国艾伦脑app研究所app家描述了这一制图壮举——艾伦小鼠大脑通用坐标框架第三版（CCFv3），一个完整的、高分辨率的小鼠大脑三维地图集。研究人员表示，该框架将成为神经app领域的一个参考。

小鼠被广泛应用于生物明升手机版研究，其大脑包含大约1亿个细胞，每个细胞分布在数百个不同的区域。随着神经系统app数据集变得越来越大、越来越复杂，一张通用大脑空间地图变得越来越重要。

“在过去，人们会用眼睛定义大脑的不同区域。随着越来越多数据的涌现，人工管理难以满足需要，就像我们有一个参考基因组序列一样，人们需要一个参考解剖学。”艾伦脑app研究所的Lydia Ng说。

全脑CCFv3建立在2016年版本的基础上，后者绘制了小鼠大脑最外层的整个皮层。而且，以前版本是低分辨率的3D地图，而CCFv3的分辨率足够好，可以精确定位单个细胞的位置。

为了制作地图集，研究人员将大脑分成微小的虚拟3D块，并为每个块分配一个唯一的坐标。这一3D结构数据来自近1700个动物的平均大脑解剖结构。然后，研究小组将这些小块分配到小鼠大脑中数百个不同的已知区域，并在不同区域之间小心地画出边界。

研究人员表示，你可以把它想象成神经app中的手机GPS。它们会告诉你所在的位置，而不需要你在纸质地图上手动搜索位置。对于包含成千上万条不同信息的数据集来说，这些共同的坐标——以及这些坐标对应的大脑地标——是至关重要的。

从历史上看，大脑地图集是用2D绘制的，从不同深度观察大脑，并将它们排列起来。但对于观察整个大脑神经元活动或细胞特征的现代神经app研究，3D地图集能提供更好的信息。

华盛顿大学助理教授NickSteinmetz说，他们利用CCFv3分析数据，发现大脑参与视觉选择的部分比他们之前意识到的要多。“必须有大局观，CCFv3能帮助我们一起看所有的结果。”他说。

研究人员表示，未来的地图集可能会依赖于机器学习或其他形式的自动化，而不是目前版本中费力的手工管理。

相关论文信息：http://dx.doi.org/10.1016/j.cell.2020.04.007