以連接組和空間轉錄組為代表的多組學研究已經進入單細胞分辨率時代，需要具有單細胞水平空間定位能力的參考腦圖譜。然而，這樣的地圖集是不可用的。

2025年7月2日，海南大學和華中科技大學駱清銘/龔輝及加州大學洛杉磯分校董紅衛共同通訊（豐釗為第一作者）在Nature在線發表題為“A mouse brain stereotaxic topographic atlas with isotropic 1-μm resolution”的研究論文，該研究展示了一個基于Nissl的全鼠腦細胞結構數據集，其各向同性分辨率為1微米，通過連續顯微光學切片斷層掃描獲得。

通過整合多模態圖像，研究人員構建了小鼠大腦的三維參考圖譜，提供了916個結構的三維地形，并實現了1微米分辨率的任意角度切片圖像生成。該研究開發了一個基于信息學的圖譜圖像可視化和共享平臺，提供腦切片配準、神經回路映射和智能立體定向手術計劃等服務。該地圖集可與廣泛使用的立體定位地圖集互操作，支持相應的二維冠狀面跨地圖集導航和三維地圖集空間的空間映射。通過促進大型腦圖譜項目的數據分析和可視化，該研究的圖譜有望成為在單細胞水平上研究整個大腦的多功能腦信息學工具。

腦立體定位圖譜長期以來一直是確定空間位置和理解大腦生物結構組織原理的重要參考。近年來，中觀尺度的空間轉錄組學和單神經突水平的神經回路追蹤使得人們迫切需要確定大腦內任意給定細胞的空間位置，這對大腦核的精確解剖定位提出了更高的挑戰。

傳統的嚙齒動物腦參考地圖集由100多個Nissl染色的冠狀切片組成，由經驗豐富的神經解剖學家手工注釋。由于技術限制和勞動密集型的過程，這些切片的間隔為數百微米，無法觀察到連續的變化，特別是沿著軸向觀察任何給定大腦結構的起點和終點。這也阻礙了精確的三維（3D）重建和精確確定解剖邊界。盡管一些地圖集同時提供了一些補充的矢狀面和水平面，但這些切片來自不同的樣本，導致從不同方向識別大腦結構的不一致性。當研究人員以不同于參考圖譜的角度切割大腦切片時，可能會產生進一步的差異，從而進一步限制其效用。

為了克服二維（2D）參考地圖集的局限性，便于大規模神經回路和多組學數據集的三維腦映射，Wang等人基于小鼠腦組織的自身熒光構建了一個共同坐標框架（CCF）。CCF中結構的解剖描繪是基于相對低分辨率的計算得出的平均模板，而不是實際的細胞結構。此外，用于構建該模板的數據集的軸向分辨率僅為100 μm，不足以識別細胞級細節。因此，許多大腦結構的描繪成為爭議的主題。這些限制并不適合繪制單個神經元分辨率形態和空間轉錄組數據。

STAM概述及其附帶的資源和工具（圖源自Nature）

為了解決這些挑戰，研究人員利用具有各向同性1微米分辨率的3D Nissl染色圖像數據集構建了3D小鼠大腦立體定位圖譜，代表了所有結構的地形，同時實現了單細胞分辨率。研究人員定義了一個基于顱骨和顱內參考點的空間坐標系統，稱之為基準點。

該研究還開發了圖譜的可視化和應用服務，以滿足科學界在圖譜可視化、智能立體定位手術計劃等方面的多樣化需求。在過去的100年里，大腦圖譜不斷發展。研究人員相信這個新重建的小鼠腦圖譜，具有1微米的各向同性分辨率，將標志著另一個里程碑。它為大規模腦制圖項目提供了一個多功能的信息學工具，并為許多科學家提供了有價值的“傳統參考地圖集”。

參考消息：

https://www.nature.com/articles/s41586-025-09211-8