神经环路应用（5）：全脑神经投射三维重建技术

全脑神经投射三维重建是一项融合高分辨率成像与神经解剖分析的前沿技术，通过荧光显微光学切片断层成像（fMOST）等方法，对完整大脑进行微米级连续切片与图像采集，经图像拼接、光照校正等预处理后，结合自动化识别与人工校正，精确定位标记神经元并通过与标准脑图谱配准，实现全脑范围内的空间定位。该技术可全面描绘神经元在多个脑区间的投射路径，构建精细的神经连接图谱，极大推动了对大脑环路结构与功能的理解。

雄性小鼠组胺能神经元的全脑单突触远程皮质输入：

全脑神经投射三维重建图的制作是一个复杂且多步骤的过程，通常结合病毒示踪技术与显微光学切片断层扫描或类似的全脑成像技术。

实验步骤

1. 病毒示踪标记投射神经元

选择病毒工具：常用狂犬病病毒（RV）逆行追踪系统或腺相关病毒（AAV）顺行追踪系统。比如用携带荧光蛋白基因（如EGFP、mCherry）的病毒，注射到目标脑区。病毒会沿着神经突触传递，标记出投射到目标脑区的上游神经元（逆行追踪）或从目标脑区投射出去的下游神经元（顺行追踪）。

病毒注射与表达：将病毒精准注射到小鼠脑内目标区域，等待数天至数周，让病毒充分感染神经元并表达荧光蛋白，使有投射关系的神经元带上荧光标记。

2. 全脑成像数据采集

组织处理：对小鼠进行灌注固定后，取出全脑，进行脱水、透明化等处理（不同成像技术的组织前处理略有差异），让全脑组织更适合后续光学成像。

fMOST成像：利用荧光显微光学切片断层扫描技术，对全脑进行连续的、高分辨率的光学切片扫描。设备会逐层获取脑片的荧光图像，每一层的厚度很薄（如微米级），从而获得全脑范围的荧光标记神经元的二维图像序列。

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3. 图像数据处理与三维重建

图像拼接与对齐：由于全脑是分层扫描的，需要将每层的二维图像进行拼接（消除视野限制），再通过算法将所有层的图像精确对齐，确保空间位置的准确性。

三维重建算法：借助专业的图像处理与三维重建软件，基于对齐后的二维图像序列，提取荧光标记的神经元及投射纤维的轮廓、位置信息，通过插值、建模等方式，生成全脑范围内神经投射的三维模型。

颜色编码与可视化：为了区分不同脑区来源的投射，会根据病毒标记的脑区或后续的脑区定位，对不同来源的投射纤维或神经元赋予特定颜色，最终生成直观的全脑神经投射三维重建图，清晰展示神经连接的空间分布与走向。

简单来说，就是先“标记”有投射关系的神经元，再扫描全脑获取每层图像，最后拼接建模成三维图，让复杂的神经投射关系能被可视化呈现。

案例解析

雄性小鼠组胺能神经元的全脑单突触远程皮质输入

图a：呈现小鼠大脑的三维视图，不同颜色标记的点代表来自不同脑区投射到组胺能神经元的上游皮质输入神经元，直观展示这些输入神经元在全脑的分布情况，帮助理解输入的空间分布模式；

图b：横坐标是不同的皮质区域（如ACA、AI等），纵坐标是各区域投射到组胺能神经元的上游细胞占比。通过该图可清晰看出不同皮质区域对组胺能神经元输入贡献的比例差异，能快速识别出哪些区域是主要的输入来源；

图c：是皮质层的显微图像，标注出了皮质的不同层（如I - VI层），用于后续分析输入神经元在皮质层的分布位置提供结构参考；

图d是单个皮质区域（FRP）输入神经元在皮质层的分布比例曲线；图e则是多个不同皮质区域（如ACA、AI、AUD等）各自的输入神经元在皮质层的分布比例曲线。这些曲线展示了不同皮质区域的输入神经元在皮质各层（I - VIb层）的分布偏好，比如有的区域在第V层分布多，有的在其他层分布多，有助于分析皮质输入的层特异性；

图f：为全脑的神经投射三维重建图，不同颜色的线条代表不同皮质区域（如mPFC、SS等）到组胺能神经元的投射路径，展示了皮质输入的投射模式和全脑范围的连接情况，能更直观地看到各区域投射的走向与分布；

图g：横坐标为不同脑区，纵坐标为投射神经元的数量，展示了从不同皮质区域到其他皮质下等脑区的投射神经元数量，反映不同皮质区域的投射目标及数量特征；

图h：是综合的层级与投射关系图，上方标注皮质层（如Layer I - VI等），下方是不同脑区（如CLF、STR等），通过线条和颜色等展示皮质输入神经元的层分布以及它们向其他脑区的投射关系，整合了层分布与投射目标的信息，便于全面理解皮质输入的组织模式。

整体而言，这些图从分布、比例、层特异性、投射路径等多方面，系统呈现了雄性小鼠组胺能神经元的全脑单突触远程皮质输入特征，为研究组胺能神经回路的结构基础提供了丰富的可视化数据。尽管在高密度纤维区域仍面临追踪挑战，但其高精度重建能力正推动神经科学进入“全脑连接组”时代。

文献引用：

• Lin, W., Zhu, X., Yu, X. et al. A whole-brain male mouse atlas of long-range inputs to histaminergic neurons. Nat Commun 16, 8092 (2025). https://doi.org/10.1038/s41467-025-63394-2

• Sun, Q., Li, X., Ren, M. et al. A whole-brain map of long-range inputs to GABAergic interneurons in the mouse medial prefrontal cortex. Nat Neurosci 22, 1357–1370 (2019). https://doi.org/10.1038/s41593-019-0429-9

• Gong, H. et al. High-throughput dual-colour precision imaging for brain-wide connectome with cytoarchitectonic landmarks at the cellular level. Nat. Commun. 7, 12142 (2016).

• Zhou, H. et al. GTree: an open-source tool for dense reconstruction of brain-wide neuronal population. Neuroinformatics 19, 305–317 (2021).

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