Neurosci Bulletin:利用嗜神经病毒示踪解析神经元网络结构

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Neurosci Bulletin:利用嗜神经病毒示踪解析神经元网络结构

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神经小灵气

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2020年3月,受编纂部邀请,来自中国科学院武汉物理与数学研究所的王杰和饶小平博士在NeuroscienceBulletin2020年第3期上揭橥了题为“NeuronalNetworkDissectionwithNeurotropicVirusTracing”的Editorial,经由对分歧病毒病毒载体的传染机制、效率和神经元亲和力进行对照,为研究者建议了神经环路设计时合适的病毒载体对象。

Neurosci Bulletin:利用嗜神经病毒示踪解析神经元网络结构

大脑是是一个高度复杂的器官,包含数百种分歧类型、大约1000亿个神经元。认识大脑的构造和功能是21世纪最具挑战性的科学问题之一。主要的是,当前对于神经环路构造以及与脑功能相关的神经信息处理机制的认识仍知之甚少。神经环路由大量分歧类型的神经元和特别的突触保持构成,是执行各类功能(例如感知、感情、记忆和想象力以及其他运动等)的构造根蒂。揭示神经环路的构造是懂得大脑中信息处理机制的前提。

传统的神经环路示踪方式,例如电子显微镜和高尔基体染色,以及染料和卵白质/肽示踪剂,能够描画出一个大脑区域中神经元的形态及其对其他区域的投射与跨突触标记。然则,这些示踪剂和方式存在一些局限性,例如大量沉积、间接旌旗传递、不确定流传偏向以及严重的突触后旌旗衰减。嗜神经性病毒是一类病毒载体,能够传染神经元并沿着神经保持流传,例如伪狂犬病病毒(PRV),1型纯真疱疹病毒(HSV),狂犬病病毒(RV)和水疱性口腔炎病毒(VSV)。此外,还有能够有效标记体内神经元的精美形态的重组型非跨突触病毒载体,例如Semliki丛林病毒(SFV);此外还有能够充任外源基因表达的辅助病毒,例如重组腺病毒相关病毒(AAV)和慢病毒(LV);其他还有能够用于显露上游投射剖解构造的病毒,例如犬腺病毒2(CAV2)(见表1)。

与传统示踪剂比拟,嗜精神病毒具有以下特征:(I)跨突触流传;(II)掌握跨突触传递的顺行或逆行偏向;(III)跨越突触后的复制没有任何旌旗衰减;以及(IV)与各类遗传标记的相容性。这些特征在研究神经环路的构造和功能中供应了奇特的优势。

然则,现有的病毒示踪剂系统仍然存在一些局限性:(I)示踪剂对象无法在分歧的动物模型中持之以恒地工作,尤其是对于灵长类动物而言,缺乏有效的病毒示踪剂;(II)现有对象的毒性限制了它们的应用,例如神经环路的历久功能剖析;(III)某些病毒的低表达效率使实验过程复杂化;(IV)制备工艺急需改善,尤其是高效生产适用于局部神经环路的稀少标记病毒系统需要改善;(VI)某些病毒颗粒传染神经元的机制尚不清楚。是以,急迫需要进一步斥地和改善病毒追踪对象,并供应具体的使用解说。

在本期揭橥的一篇题为“RabiesVirusPseudotypedwithCVS-N2CGlycoproteinasaPowerfulToolforRetrogradeNeuronalNetworkTracing”的研究论文中,研究人员对比了三种普遍使用的逆行病毒示踪剂中逆行基因转导和神经元亲和力的效率。他们发现,狂犬病病毒的SAD株[SAD-RV(ΔG)-N2C(G)]与来自CVS株的N2C糖卵白包装在一路,其逆行效率与rAAV2-retro相当,但示踪局限更广。而rAAV2-retro更适合于皮层神经环路的示踪。另一方面,被普遍用作顺行示踪剂的HSV1株H129也可经由轴突末尾摄取,有效传染上游神经支配的神经元,并显露出清楚的逆行标记表型,表明肇端细胞有两种类型,打针中局部传染的神经元部位和逆行传染的神经元[1]。

Neurosci Bulletin:利用嗜神经病毒示踪解析神经元网络结构

图1病毒沿神经环路示踪的流传偏向和过程

Neurosci Bulletin:利用嗜神经病毒示踪解析神经元网络结构

表1常用重组病毒载体在神经环路示踪过程中的长处和瑕玷

总而言之,经由对分歧病毒载体的传染机制、效率和神经元亲和力的对照,,能够为个别研究设计选择合适的病毒对象供应了有价格的信息。在神经环路追踪中,标记图像的定性和定量剖析对于进一步剖析也是需要的。基于这些究竟,分歧的嗜精神病毒在传染的分歧大脑区域是具有奇特的标记特征。然而,单个对象的究竟或者不完整且不充裕,需要使用多种手艺进行验证。是以,平日没有幻想的病毒对象可用于追踪各类神经环路。研究人员必需认识所选对象或方式的优瑕玷,以避免究竟禁绝确或过于笼统。同时,必需对使用分歧病毒示踪对象和方式对所获得的究竟进行综合对照和剖析,以郑重得出结论。

参考文献:

ZhuX,LinK,LiuQ,etal.RabiesVirusPseudotypedwithCVS-N2CGlycoproteinasaPowerfulToolforRetrogradeNeuronalNetworkTracing.NeuroscienceBulletin2020;36(3):202-216.

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