Distinct Layer 6b transcriptomic subtypes parcellate the cortical mantle
Notice bibliographique
Résumé
Layer 6b (L6b) neurons are a sparse population of deep neocortical neurons that govern both healthy and disordered brain states. L6b neurons have qualitatively been characterized as a thin lamina within the deepest layer of the cerebral cortex, yet the precise cell-type-specific properties and spatial organization of these neurons across the cortical mantle remain unresolved. Here, we combine single-cell RNA sequencing, highly multiplexed fluorescent in situ hybridization, and single-cell spatial transcriptomics to comprehensively characterize L6b cell-type identity, molecular heterogeneity, and spatial organization. In doing so, we identify and spatially resolve multiple distinct L6b subtypes with unique molecular signatures. To investigate the spatial organization of these subtypes across the brain, we generated a single-cell spatial transcriptomics dataset comprising 450,496 cells, offering the most extensive spatial mapping of L6b subtypes to date. Using a data-driven approach to analyze this dataset, we identify that the spatial patterning of L6b varies across the cortical mantle according to a patchwork-like composition of subtypes, which can notably extend beyond the classically defined deep location of L6b for some subtypes. We also find that L6b neurons can be transcriptionally separable but spatially intermingled with Layer 6a neurons, illustrating that a deep location within the cortex is neither sufficient nor necessary for assessing L6b identity. Our work provides the most comprehensive cellular phenotyping of L6b to date, reveals a cell-type-specific spatial-molecular framework for interpreting L6b properties and function, and will guide future investigations on the role of L6b cell subtypes and molecules in brain health and disorder.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».