《细胞》：完整高分辨率小鼠大脑三维地图集框架。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。
在北京时间2020年5月7日晚23时发表在《细胞》上的一篇论文中，美国艾伦脑科学研究所科学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，该框架将成为神经科学领域的一个参考。
ccfv3
小鼠被广泛应用于生物医学研究，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。
随着神经系统科学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。”艾伦脑科学研究所的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种不同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科学中的手机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科学研究，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。(唐一尘)
相关论文信息：
http://dx.doi.org/10.1016/j.cell.2020.04.007
