本文介绍一种对小鼠齿状回中分离的单个细胞核进行测序的方法,该方法通过荧光激活细胞核分选(FAN-分选)排除大多数神经元。该方法可获得高质量的表达谱,有助于研究该微环境中存在的大多数其他细胞类型,包括数量稀少的细胞群体,如神经干细胞。
方法文章
本文介绍一种对小鼠齿状回中分离的单个细胞核进行测序的方法,该方法通过荧光激活细胞核分选(FAN-分选)排除大多数神经元。该方法可获得高质量的表达谱,有助于研究该微环境中存在的大多数其他细胞类型,包括数量稀少的细胞群体,如神经干细胞。
成年海马神经发生(AHN)在大量研究中已得到充分验证,其过程包括齿状回颗粒下区(SGZ)内增殖性和静息态神经干细胞(NSCs)的终生维持,以及这些细胞分化为新生神经元并最终成为颗粒细胞层中颗粒细胞的过程。利用基因修饰动物(尤其是啮齿类动物)是研究调控 AHN 的信号通路以及分析构成海马神经发生微环境中各类细胞功能的有力工具。为实现后者,结合单细胞核分离与下一代测序的技术已在 AHN 领域产生重要影响,可用于鉴定各细胞群体的基因表达特征。然而,仍需进一步优化这些技术,以实现对 DG 中稀有细胞群体的表型分析。本文介绍一种利用荧光激活细胞核分选(FANS)的方法,通过对新鲜解剖获取的 DG 组织分离得到的单细胞核悬液,选择 NeuN 抗原无染色的细胞核,排除大多数神经元群体,从而进行单细胞核 RNA 测序(snRNA-seq)。该方法有望成为深入研究 AHN 过程中细胞间调控机制以及跨物种发现新细胞标志物和作用机制的重要步骤。
成年期海马神经元的持续生成,也称为成年海马神经发生(Adult Hippocampal Neurogenesis, AHN),与学习、记忆获取/清除以及模式分离等认知功能相关,并且似乎是延缓衰老及神经退行性疾病中认知功能衰退的重要保护机制1,2,3。啮齿类动物一直是研究AHN的首选模型,常用方法包括免疫细胞化学和下一代测序(next-generation sequencing, NGS)技术。然而,这些研究结果向其他物种的转化仍存在争议。事实上,尽管在大多数物种中均观察到AHN现象,但其在整个生命周期中的持续程度,特别是在人类中的情况4,5,6,7,8,仍经常受到质疑。
迄今为止,已证实多种内在和外在信号通路可调节成年海马神经发生(AHN)1然而,细胞间通讯对成体神经发生(AHN)的影响才刚刚开始被揭示9这可能首先归因于目前所知的细胞标志物特异性不足,无法进行 体内 利用基因修饰动物进行分析。事实上,许多研究依赖于在多种细胞类型中表达的标志物,例如双皮质素或胶质纤维酸性蛋白(GFAP)1第二,成年海马神经微环境的复杂性及其高度的细胞多样性10 为每种细胞类型进行特征分析带来了技术上的挑战。这种情况在生物信息学分析中尤为突出,因为在不同细胞群体(如NSCs或胶质细胞)的分析流程中常使用存在重叠的细胞标记物,导致在评估AHN时得出有争议的结论。7,11第三,神经元数量庞大,严重影响了对较为稀少的细胞群体(如星形胶质细胞、少突胶质细胞或室管膜细胞)的研究,尽管这些细胞在成年神经发生精细调控中的作用正日益凸显9这些局限性共同影响了将啮齿类动物研究结果外推至其他物种的能力。这一问题因难以重现 体外 复杂的组织,例如海马神经发生微环境,以及在涉及人体组织的研究中,获取高质量组织存在诸多障碍,同时缺乏标准化的组织处理方案12,13因此,开发新方法以分析齿状回(DG)中的细胞群体并鉴定新的细胞标志物至关重要,这将最终有助于更深入地理解各类细胞在成年海马神经发生(AHN)调控中的不同作用。
为实现这一目标,单细胞(sc)和单细胞核(sn)分离结合RNA测序技术已成为研究齿状回(DG)等复杂组织的关键手段14。因此,已有多种细胞富集策略被用于从小鼠成年海马生态位中分离单细胞,主要目的是研究神经干细胞(NSCs)15,16。一项富集DG中非神经元细胞的有趣策略是通过测序GluR1/Cd24双阴性单细胞实现的,该方法共获得1,408个测序细胞,但在生物信息学分析后并未在星形胶质细胞与神经干细胞之间形成明显的聚类17。这可能是由于单细胞制备过程中所需的剧烈酶消化处理损伤了细胞完整性和RNA。为克服这一技术难题,已开发出多种采用单细胞核分离的方法,这些方法尤其适用于结构复杂的组织11,18。然而,DG内乃至更广泛的海马-内嗅系统中神经元占主导地位,导致在研究这些脑区全部细胞群体时产生采样偏差。此外,单细胞文库制备时可上样细胞数量有限,进一步加剧了测序单细胞核数据分析流程中主要细胞群体的过度代表。事实上,在分析中通常仅对大型神经元簇进行注释和分析,而其他细胞群体则可能被低估或遗漏5,11。
为了克服这些偏差,并能够分析小鼠齿状回(DG)中除神经元以外的其他细胞类型,本研究采用基于荧光激活细胞核分选(Fluorescence Activated Nuclei Sorting, FANS)18 的方法,通过阴性筛选标记神经元核抗原(NeuN,亦称为 Rbfox3)的单个细胞核,排除大多数神经元群体。选择该抗原是基于文献中将 NeuN 描述为一种可靠的神经元标志物19,以及本方法需使用核蛋白的必要性。将 NeuN 阴性的 FACS 分选细胞用于在 10x Genomics 平台上进行 RNA 测序。结果表明,排除表达 NeuN 的细胞可实现对胶质细胞及稀有细胞群体进行细胞类型特异、高质量的转录组学分析。
动物护理和实验操作均按照弗朗西斯·克里克研究所的指南以及英国政府内政部的指南和法律法规进行。

图1:从小鼠成年齿状回组织制备单核悬液,用于非神经元细胞群体的单核RNA测序(snRNA-seq)。 流程图展示了本实验方案的主要步骤,包括小鼠齿状回的解剖、单核悬液的制备、NeuN免疫染色以及NeuN阴性细胞的荧光激活核分选(FANS),随后进行snRNA-seq分析。 请点击此处查看该图的放大版本。
1. DG 的分离(用时:15 分钟)
2. 组织解离、单细胞核分离及抗NeuN免疫染色(耗时:2 h)
3. 荧光激活细胞核分选(FANS)以排除神经元群体(耗时:45 分钟)

图2齿状回非神经元细胞群体的分离与转录组分析 (A-C) 门控策略用于分离 NeuN-AF488 阴性单核并排除细胞碎片。A) 分离细胞核的代表性样本的FANS点图,显示DAPI+细胞核的选通设置,以及细胞碎片和聚集体的排除。B) 使用FSC面积和SSC面积进一步筛选相关单核。C) 设置 NeuN-AF488 的门控以排除阳性群体,并分选阴性单核。D) 良好单细胞核悬液的显微图像,碎片较少,高质量细胞核(圆形,黑色箭头)比例较高,相比之下低质量细胞核(白色箭头)较少。比例尺 = 50 µm,10 µm(插图)。E,F) 对来自22月龄C57BL/6J雄性小鼠齿状回(DG)的单核RNA测序(snRNA-seq)数据进行分析,并对分离出的不同细胞群进行特征表征。来自齿状回单核表达谱的降维统一流形近似与投影(UMAP)图E非FACS分选细胞和(F) 经FACS分选的NeuN阴性细胞,按细胞类型着色。 (G) 饼图比较两个样本中鉴定出的细胞类型的频率。 (H测序样品的各项指标:细胞核数量、每个细胞核的基因中位数及转录本数量。我小提琴图显示了两个样本中每种细胞类型检测到的基因和转录本数量的分布情况。Astr. = 星形胶质细胞,Olig. = 少突胶质细胞,Vasc. = 血管细胞,CRCs = Cajal-Retzius 细胞,Neur. = 神经元,Imm. = 免疫细胞,OPCs = 少突胶质前体细胞。 请点击此处以查看该图的放大版本。
4. 单核悬液的制备以进行单核RNA测序(用时:30分钟)
5. 文库构建与测序
注意:以下步骤的描述基于本研究中使用的内部测序平台(参见材料表)。因此,在使用不同平台时,某些设置可能会有所不同。此处仅描述关键步骤,每个参数应根据所选厂商提供的指导和方案进行确定,但在首次使用前需进行优化。在浓缩分选后的细胞核悬液后,应尽快进行文库制备,以避免RNA降解并确保测序结果的最优质量,这一点至关重要。
本文所述方案介绍了一种制备来自齿状回(DG)的非神经元单细胞核悬液以进行单核RNA测序(snRNA-seq)的方法。无论是否使用荧光激活核分选(FANS),生物信息学聚类均显示出对应于DG内已知细胞类型的清晰分离的细胞核群(图2E,F)。在未经FACS分选的样本中,所测序的高质量细胞核主要由三类神经元组成(占该样本总细胞核的84.9%,图2E,G,H)。这一结果符合预期,因为DG中占比最高的细胞群体为颗粒神经元、其他兴奋性神经元(标记为兴奋性神经元)以及抑制性神经元10。所鉴定出的非神经元聚类主要由胶质细胞类型(11.1%)构成,包括星形胶质细胞、少突胶质细胞和少突胶质前体细胞(OPCs)、免疫细胞(3.3%)以及 Cajal-Retzius 细胞(0.6%)。当通过FANS排除NeuN阳性细胞群(即NeuN阴性FACS分选样本;图2F,G,H)时,胶质细胞聚类成为主导(占81.3%)。分离出更多的胶质细胞核有助于更精细地区分那些在未使用FANS时会聚集成同一簇的不同细胞群体。事实上,在对表达于神经干细胞(NSCs)或星形胶质细胞中的特定基因进行重新聚类和分析后,可区分出四个亚群(补充 图2A,B)。通过观察更特异的细胞标记物并评估各细胞类型间的基因表达水平,发现一小群NSCs与主要的星形胶质细胞群体分离,表现为Hopx和Notch2表达较高,而Aldh1a1和Aqp4几乎无表达(补充 图2C)。然而,由于星形胶质细胞与NSCs之间存在基因表达的重叠,仍需进一步分析以精确描绘和鉴定不同细胞亚型。此外,在NeuN阴性FANS样本中还检测到额外的血管细胞聚类(2.3%),交叉验证其特异性标记物表达后确认其包含内皮细胞、周细胞和血管软脑膜细胞(数据未显示)。
根据所选建库测序方案的指导,无论是否使用FANS,均获得了高质量的表达谱。对于每个细胞核测序50,000条reads的样本,在过滤掉低质量细胞核后,未进行FACS分选的样本平均每细胞核检测到2,510个基因(5,578个转录本,图2H),NeuN阴性FANS样本平均每细胞核检测到1,665.5个基因(3,508个转录本)(图2H,I)。这些指标证实,本方案生成的单细胞核转录组谱质量较高,可与采用不同方法的研究相媲美22,23,且FACS分选过程不会损害细胞核,从而不影响后续的snRNA-seq分析。值得注意的是,两个样本间每细胞核检测到的基因数和转录本数的差异并非源于数据质量较低,而是由于未进行FACS分选的样本中神经元比例较高(84.9%,而NeuN阴性FANS样本中为1.7%),神经元的转录活性高于所有非神经元细胞类型的平均转录活性(在未进行FACS分选的样本中,神经元为每细胞核2,660个基因和6,170个转录本;非神经元细胞类型平均为每细胞核1,090个基因和1,785个转录本,图2I)。
综合这些代表性结果表明,利用FANS分选NeuN阴性细胞核是从新鲜解剖的脑组织中分离低丰度细胞类型并对其进行高质量单细胞核转录组分析的有效工具 通过 snRNA-seq 方法
补充图1:FANS免疫染色的验证。 核悬液分别在(A)不加抗NeuN-AF 488抗体(阴性对照)或(B)加入该抗体的条件下孵育,随后通过FACS分选仪检测,以验证免疫染色条件。请点击此处下载该文件。
补充图2:星形胶质细胞簇的基因表达分析及重新聚类。(A)基于图2F中全基因组表达谱对4968个细胞核进行聚类的降维均匀流形近似与投影(UMAP)图。细胞类型注释基于细胞类型特异性标记基因确定。(B)从(A)中选取的包含2579个细胞核的星形胶质细胞簇,进一步细分以探究潜在的细胞亚型。通过Seurat聚类方法(0-3)检测到四种亚型,以不同颜色表示。(C)四种细胞亚型中特定细胞标记基因的表达水平。所有图表均使用Seurat R软件包24生成。简言之,对每个细胞的RNA-seq计数数据,先按总表达量进行归一化,并乘以缩放因子(10,000),然后进行对数转换。转换后的数值在每个细胞内进行标准化处理(方差缩放至1,均值设为0),随后应用UMAP算法计算嵌入向量,作为二维图中x轴和y轴的坐标值。图形展示的是降维技术在二维散点图上的输出结果,每个点代表一个细胞,其x、y坐标由降维算法确定的细胞嵌入向量决定。具有相似基因表达特征的细胞在嵌入空间中位置相近。请点击此处下载该文件。
补充图3:神经发生谱系中NeuN的基因表达分析 (AUMAP 图显示来自公开数据集的神经发生谱系聚类情况15UMAP 图的生成方法同 补充图2. (B神经发生谱系中特定细胞标志物的基因表达水平,显示星形胶质细胞(水通道蛋白4 = Aqp4)、神经干细胞(仅含同源结构域蛋白 = Hopx)、NeuN/Rbfox3(神经干细胞和中间前体细胞 [IPCs])以及增殖细胞(周期素依赖性激酶6 = Cdk6)。 请点击此处下载此文件。
补充表1:本研究中使用的培养基和缓冲液的组成。 请点击此处下载该文件。
要成功实施本方案,齿状回(DG)的解剖是第一个关键步骤,需要一定的练习才能保持其完整,并尽量减少周围组织的污染。根据经验,熟练的研究人员能够迅速掌握从海马体中分离DG的技术,随后可进一步优化操作以提高解剖速度,从而提升组织的新鲜度,获得高质量的数据。同样地,在单个细胞核的制备与重悬过程中,必须确保不同实验条件之间的一致性,同时避免过度吹打,以免破坏核膜,释放出环境RNA,进而对测序结果造成偏差。除了前述制备高质量细胞核的建议外,在进行测序前还需考虑单细胞核悬液的浓度。根据制造商的指南,若细胞核浓度高于1,200 nuc/µL,则应进行稀释,因为过高的细胞核浓度会增加多重体(multiplets)形成的风险,影响后续的生物信息学分析。值得注意的是,细胞核浓度低于500 nuc/µL的样本可能因成本问题而不值得测序。建议咨询经验丰富的流式细胞分选(FACS)使用者,以设置合适的门控策略,并在不同样本及生物学重复间保持参数设置的一致性。同样,RNA测序文库的制备也需要经过一定培训才能获得高质量结果,大多数供应商均提供完善的技术支持以高效实现这一目标。本研究仅使用新鲜组织验证了该方法;然而,FANS也已被成功应用于冷冻组织25。因此可以合理推测,本方案也可用于冷冻组织,仅需进行少量优化即可。
本方案的开发特别针对一个下游应用,即研究海马神经发生微环境中除神经元以外的其他细胞群体。事实上,越来越多的证据表明,衰老过程中成年海马神经发生(AHN)功能受损可能与微环境中的周围细胞有关1,2,3,9。特别是星形胶质细胞和少突胶质细胞被认为是调节AHN的关键因素;然而,通过从齿状回(DG)中分离这些细胞并结合RNA测序所获得的结果存在不一致,使得利用该技术验证这一假说具有挑战性1,17。采用FACS分选NeuN阴性细胞核的方法,相较于未进行FACS分选的样本,能够更有效地富集星形胶质细胞和少突胶质细胞,从而实现更高质量的生物信息学分析。该方案适用于全生命周期各个年龄段,本文展示的老年动物组织代表性数据证明了该方法在研究衰老相关海马神经发生微环境方面的稳健性。为了拓展本方法的应用范围并适应不同的生物学问题,需要考虑的是,可尝试其他神经元核膜抗原,并对这些标志物的最佳验证抗体进行充分的滴定测试。例如,在研究DG中神经干细胞(NSCs)向神经元分化的进程时,某些细胞类型(如2型细胞或成神经细胞)开始表达NeuN(补充图3),因此需要选择其他抗原以特异性地研究这些细胞类型。相反,在本研究中,经过NeuN阴性FACS分选后仍检测到部分神经元,可能是由于这些细胞群体中NeuN表达水平极低或不表达(例如皮层 Cajal-Retzius 神经元19)。此外,已有报道显示NeuN在少突胶质细胞的某些亚群中也有表达26,若研究目标为这些亚群,则可能导致结果偏差。因此,在开始使用FANS技术时,对抗原的选择必须谨慎,以避免非特异性地纳入或排除某些细胞群体,从而影响对特定生物学问题的准确回答。与此一致的是,也建议在利用本方案验证或否定某一假设之前,通过正交实验(如免疫组织化学或RNA-scope)对每项测序结果进行进一步验证。最后,FANS步骤还可进一步优化,例如使用多种抗体并结合更精细的分选策略,以排除和/或富集目标细胞群体。
最终,本方案中描述的技术在用于其他物种时可能存在某些局限性。例如,在啮齿类动物中,神经发生微环境的边界非常明确,增殖性和静息态的神经干细胞(NSCs)或新生神经元被严格限制在齿状回(DG)的特定亚区域之内;但在其他物种中,海马体神经发生微环境应如何界定仍不明确。事实上,在非人灵长类动物和人类中,增殖性细胞并非排列在DG的一个连续区域内,而是分散分布在DG周围,甚至可能存在于杏仁核中7。因此,在其他物种中分离和获取比DG更广泛的脑区,可能会影响本方案的应用。特别是组织制备过程中的解离和吹打步骤,在处理较大组织样本时需要进行优化27,28。在生物信息学分析方面,实验室饲养的近交系啮齿类动物具有高度均一且注释完善的基因组,而人类基因组具有较高的遗传变异性,同时缺乏足够数量的细胞标志物以清晰区分不同的细胞群体(例如NSCs与星形胶质细胞),这使得数据分析需要进行大量归一化处理,当识别出较小的细胞簇时,可能导致不同的分析结论7,11。在这种情况下,细胞富集可能仍然是更优选择,或应与其他策略联合使用以提高分析效能。
尽管如此,目前的方法能够用于研究那些虽尚未被充分关注但可能在成年海马神经发生(AHN)调控中发挥重要作用的细胞群体。这一方法尤其适用于星形胶质细胞群体的研究,因为这类细胞在神经退行性疾病的起始和进展过程中起着核心作用29,30。本研究证明,仅通过排除齿状回(DG)中绝大多数神经元,即可简单地识别并分析星形胶质细胞及其他稀有细胞群体的特征。采用其他不同方法的研究尚未能从相同范围的细胞群体中实现类似水平的细胞核回收效率5,11,17。此外,本研究结果表明,利用该方法无需对该细胞群体进行特异性富集,即可成功分离出神经干细胞(NSC)簇15。
总之,遵循并改进该方法将有助于推进对海马神经发生微环境在调节成人海马神经发生(AHN)中的情境作用所存在的未解问题的研究。特别是,该方法可为与AHN调控相关的细胞群体在衰老和疾病大脑中的基因表达水平提供新的见解9,支持鉴定神经干细胞(NSCs)潜在异质性1,或阐明血管系统在AHN中的作用。最终,该方法可被调整应用于其他具有类似科学问题和挑战的成体干细胞微环境研究。
SG、TL 和 SK 是位于美国新泽西州拉威的默克公司(Merck & Co., Inc.)旗下子公司默克雪兰诺有限责任公司(Merck Sharp & Dohme LLC)的员工,该公司在美国和加拿大以外地区称为 MSD。SG 持有美国新泽西州拉威的默克公司(Merck & Co., Inc.)的股份。
作者谨此感谢 Lachlan Harris 和 Piero Rigo 提供的技术支持,以及 Jason M. Uslaner 的帮助。 以及 Ditte Lovatt 对手稿提供的反馈意见。本工作受到以下资助 由英国医学研究理事会(MRC)的资助以及与默沙东(MSD)的前期竞争前研究合作支持,弗朗西斯·克里克研究所的经费来自英国癌症研究基金会(FC0010089)、英国医学研究理事会(FC0010089)、惠康基金会(FC0010089),以及FG获得的惠康基金会研究者奖(106187/Z/14/Z)。由于篇幅所限,未能讨论和引用许多作者的研究工作,我们对此表示歉意。
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