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来源 | 北京大学心理与认知科学学院官网
近日，北京大学心理与认知科学学院、IDG麦戈文脑科学研究所、北大-清华生命科学联合中心、海南大学生物医学工程学院王征实验室与中国科学院王光中研究员合作，在《Cell Reports》在线发表题为“Noncoding trans are linked to brain resting-state activity in non-human primates”的研究论文，报道了利用实验室前期收集的猕猴全脑分区、单细胞转录组图谱和静息态脑影像数据，整合分析发现150个非编码基因与蛋白编码基因一起共同调控大脑网络在静息状态下的同步自发振荡活动。此外，这些非编码基因不仅与非神经元细胞（如少突胶质细胞）的功能有关，且与人类精神疾病如自闭症、精神分裂症的风险基因紧密关联。
王征实验室历时多年绘制了一套基于162只食蟹猴高分辨磁共振影像数据的全脑分区解剖图谱--Cyno162 (Lv et al., 2021)，和与之相匹配的全脑分区转录组图谱（Bo et al., 2023），奏响了灵长类影像转录组学及跨物种研究的序曲。本项工作是在前期研究大脑解剖结构特征的遗传进化基础上的延伸：非编码基因是否参与调控大脑静息功能网络？已有的研究发现大脑静息功能网络模式（如默认网络， default mode network）在啮齿类、灵长类物种间进化保守，但因受早期测序技术的限制，前期研究仅仅关注蛋白编码基因对功能网络的贡献（Richiardi et al., 2015; Wang et al, 2015）。近年来，非编码RNA所扮演的角色逐渐成为焦点，因其具有非常重要的调控功能，参与了多种生物学过程和通路活动，与重大疾病的发生发展紧密关联，但对功能磁共振影像信号的调控贡献知之甚少。
基于王征实验室前期收集的猕猴静息态功能磁共振影像数据（Lv et al., 2016; Cai et al., 2020; Zhan et al., 2021）和全脑分区转录组图谱数据（Bo et al., 2023），研究团队提取了猕猴脑影像数据中的低频振幅指标来表征大脑不同区域的自发振荡活动，和来自100个皮层区域的757个样本的深度测序数据（平均每个样本5270万个读序），运用稀疏偏最小二乘分析（sparse partial least squared analyses，sPLS）来检测脑区基因表达与自发振荡功能活动之间的关联。结果发现150个非编码基因（rsf-noncoding）几乎能够与蛋白编码基因（rsf-coding）同等解释全脑自发功能活动的变化，且具有显著的脑区表达特异性，多数在皮层的表达显著高于皮层下脑区，如ENSMFAG00000053082，ENSMFAG00000047780等。此外，150个非编码基因中80%为长非编码基因（120个），其次是旁杂的小RNA(miscRNA)和各类的非编码RNA。
研究团队以这些基因作为种子，计算与之关联（biweight midcorrelations）的蛋白编码基因来展开功能富集分析，发现非编码基因同编码基因类似，除了富集到已经被报道的离子跨膜转运蛋白活性，自主神经系统发育和细胞外基质等功能，也显著富集于轴突髓鞘化和胶质细胞分化的生物学过程。在此基础上，团队对非编码和编码基因分别构建共表达网络，在基因模块层面检测编码基因和非编码之间及与脑区低频振幅影像信号之间的关联。结果发现两个蛋白编码基因的模块分别与非编码和编码PLS1成分权重显著相关，且与非编码PLS1成分权重相关的模块6的基因显著富集于胶质细胞和少突胶质细胞相关的通路。
图一 非编码基因参与调控猕猴大脑静息网络
随后，研究团队利用实验室前期采集的猕猴大脑单细胞数据（Bo et al., 2023），分类得到了22种细胞类型包括14种兴奋性细胞亚型，3种抑制性细胞亚型和5种非神经元亚型，进而确定这些非编码基因是否富集于某些特定细胞类型？结果发现非编码基因与多种细胞亚型标志基因显著相关，如少突胶质细胞及兴奋性和抑制性神经元亚型，并验证了模块分析中的模块6基因确实富集到少突胶质细胞的两种亚型。此外，非编码相关的特异基因显著富集于多种兴奋性与抑制性神经元亚型，而编码相关的基因只少量富集到某一类兴奋性神经元亚型。进一步对全脑静息态脑区活动相关基因的细胞亚型富集分析表明，少突胶质细胞亚型2与全脑静息态脑区活动正相关，而星形胶质细胞和兴奋性神经元亚型6与脑区活动负相关。这些结果提示非编码RNA通过特定细胞调控并影响着大脑结构和功能。
长非编码RNA和小RNAs等非编码基因在人类神经和精神疾病中的重要影响已不容忽视。研究团队进而对非编码基因及相关的模块、基因与多个疾病基因集进行关联分析，结果发现非编码基因的模块与自闭症和精神分裂症风险基因高度相关。并且，与非编码相关的基因在之前发现的人类静息态功能基因和记忆效应基因中高度富集，而这种关联在自闭症患者的大脑中发生了改变，再次强调了非编码 RNA 与大脑静息网络的活动及精神疾病风险的关系紧密。
中国科学院上海营养与健康研究所博士后王维，上海交通大学医学院附属瑞金医院脑病中心薄婷婷博士（从王征实验室毕业）和河南省人民医院放射科张戈博士为该文共同第一作者，王征研究员与中国科学院王光中研究员共同为本文的通讯作者。项目开展期间得到了河南省人民医院放射科王梅云主任、海南大学生物医学工程学院等多位合作者的大力支持和帮助，同时受到了科技部“脑科学与类脑研究”重大专项，国家自然科学基金委，中国科学院，上海市，广东省及北大-清华生命科学联合中心等基金资助。
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参考文献
Bo et al., Brain-wide and cell-specific tranomic insights into MRI-derived cortical morphology in macaque monkeys, Nature Communications, 2023, 14: 1499-1514.
Lv et al., Normative analysis of individual brain differences based on a population MRI-based atlas of cynomolgus macaques, Cerebral Cortex, 2021, 31(1): 341-355.
Lv et al., Large-scale persistent network reconfiguration induced by ketamine in anesthetized macaques: relevance to mood disorders, Biological Psychiatry, 2016, 79: 765-775.
Richiardi et al., Correlated gene expression supports synchronous activity in brain networks, Science, 2015, 348(6240): 1241-1244.
Wang et al., Correspondence between Resting-State Activity and Brain Gene Expression, Neuron, 2015, 88(4): 659-666
Zhan et al., Diagnostic classification for human autism and obsessive-compulsive disorder based on machine learning from a primate genetic model, American Journal of Psychiatry, 2021, 178(1): 65-76.
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