Spatial transcriptome of developmental mouse brain reveals temporal dynamics of gene expressions and heterogeneity of the claustrum
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT During the development of the mammalian cerebral cortex, numerous neurons are arranged in a six-layer structure with an inside-out fashion to form the neocortex and wire neural circuits. This process includes cell proliferation, differentiation, migration, and maturation, supported by precise genetic regulation. To understand this sequence of processes at the cellular and molecular levels, it is necessary to characterize the fundamental anatomical structures by gene expression. However, markers established in the adult brain sometimes behave differently in the fetal brain, actively changing during development. Spatial transcriptomes yield genome-wide gene expression profiles from each spot patterned on tissue sections, capturing RNA molecules from fresh-frozen sections and enabling sequencing analysis while preserving spatial information. However, a deeper understanding of this data requires computational estimation, including integration with single-cell transcriptome data and aggregation of spots on the single-cell cluster level. The application of such analysis to biomarker discovery has only begun recently, and its application to the developing fetal brain is largely unexplored. In this study, we performed a spatial transcriptome analysis of the developing mouse brain to investigate the spatiotemporal regulation of gene expression during development. Using these data, we conducted an integrated study with publicly available mouse data sets, the adult brain’s spatial transcriptome, and the fetal brain’s single-cell transcriptome. Our data-driven analysis identified novel molecular markers of the choroid plexus, piriform cortex, thalamus, and claustrum. In addition, we revealed that the internal structure of the embryonic claustrum is composed of heterogeneous cell populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».