项目名称: 基于肽型载体稀疏、高亮度标记鼠脑神经元

项目编号: No.31470056

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 神经、认识与心理学

项目作者: 张玉慧

作者单位: 华中科技大学

项目金额: 85万元

中文摘要: 为了在神经细胞通路水平阐明脑疾病的发生发展机制,更加精细的脑结构图谱成为一种迫切的需求,并已成为当前的研究热点之一。本项目拟将在国际上首次利用肽型DNA载体对鼠脑神经元进行稀疏、高亮度标记,并结合荧光显微光学切片层析成像系统,在全脑尺度亚微米水平获得不同脑区多种神经元的单个细胞完整三维树突、轴突及其长程投射的高分辨图谱。在此基础上,进一步结合病毒追踪技术,尝试构建这些稀疏标记神经元的跨一级突触神经回路网络结构的高分辨图谱,从而为理解单个神经细胞在复杂脑区回路的连接机制奠定基础,并为破译大脑复杂神经回路,获得高分辨精细脑结构图谱提供方法学上的可能。本项目建立的基于肽型DNA载体的新型鼠脑神经元标记策略将在神经生物学研究领域有着广泛的应用前景。

中文关键词: 脑网络;神经环路

英文摘要: The study of distributions of neurites (e.g., dendrites and axons) of neural circuits in the brain is essential to understanding the relation between the structure and function of the brain. In this proposal, we will develop a new method based on peptide-based DNA delivery system to label neurons in mice sparsely and brightly. By combining this novel labeling method and an automated fluorescence micro-optical sectioning tomography system, we will obtain brain-wide dendrites, axons and long-distance axonal projections of single neurons in different brain regions at a one-micron voxel resolution. To the best of our knowledge, the mouse neuron labeling method presented in this proposal will be the first peptide-based labeling method for mouse neurons in vivo. We anticipate that this convenience and safe labeling method will be helpful tools for sparse neuronal labeling in vivo. Our results will provide useful guide to understand both local and long-distance neural circuits that are related to brain functions down to the neurite level.

英文关键词: brain network;neural circiuts

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【博士论文】基于深度学习的单目场景深度估计方法研究
专知会员服务
31+阅读 · 2021年7月26日
专知会员服务
8+阅读 · 2021年6月19日
专知会员服务
15+阅读 · 2021年6月6日
专知会员服务
19+阅读 · 2021年5月1日
专知会员服务
121+阅读 · 2021年4月29日
最新《生成式对抗网络GAN逆转》综述论文,22页pdf
专知会员服务
39+阅读 · 2021年1月19日
【Nature通讯】深度神经网络模型中的个体差异
专知会员服务
13+阅读 · 2020年11月16日
当 AI 遇上合成生物,人造细胞前景几何?
机器之心
0+阅读 · 2022年1月3日
可浏览的人类大脑皮层 PB 量级重建
TensorFlow
1+阅读 · 2021年7月19日
病理图像的全景分割
人工智能前沿讲习班
16+阅读 · 2019年6月1日
SNN,像你的大脑一样工作
中国科学院自动化研究所
80+阅读 · 2018年11月7日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
31+阅读 · 2021年3月29日
Arxiv
17+阅读 · 2020年11月15日
Arxiv
19+阅读 · 2018年5月17日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
【博士论文】基于深度学习的单目场景深度估计方法研究
专知会员服务
31+阅读 · 2021年7月26日
专知会员服务
8+阅读 · 2021年6月19日
专知会员服务
15+阅读 · 2021年6月6日
专知会员服务
19+阅读 · 2021年5月1日
专知会员服务
121+阅读 · 2021年4月29日
最新《生成式对抗网络GAN逆转》综述论文,22页pdf
专知会员服务
39+阅读 · 2021年1月19日
【Nature通讯】深度神经网络模型中的个体差异
专知会员服务
13+阅读 · 2020年11月16日
相关资讯
当 AI 遇上合成生物,人造细胞前景几何?
机器之心
0+阅读 · 2022年1月3日
可浏览的人类大脑皮层 PB 量级重建
TensorFlow
1+阅读 · 2021年7月19日
病理图像的全景分割
人工智能前沿讲习班
16+阅读 · 2019年6月1日
SNN,像你的大脑一样工作
中国科学院自动化研究所
80+阅读 · 2018年11月7日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员