Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Mạng lưới vỏ não của não chuột phát triển trong chất xám
Tóm tắt
Trong các loài linh trưởng, các vùng vỏ não cận kề được kết nối với nhau thông qua các đường dẫn "nội tại" trong vỏ não, trong khi các vùng xa hơn được kết nối thông qua các đường dẫn chất trắng "ngoại tại". Đến nay, sự phân biệt này vẫn chưa được thực hiện rõ ràng ở các động vật có bộ não nhỏ như gặm nhấm. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã phân tích một cách có hệ thống dữ liệu từ Atlas Kết nối Não Chuột Allen để trả lời câu hỏi này và phát hiện rằng các kết nối vỏ não bên cùng bên ở chuột chủ yếu nằm trong chất xám, mặc dù chúng tôi đã quan sát thấy một số ngoại lệ đối với các dự báo từ vùng hồi sau và các vùng trán giữa/điển hình. Bằng cách phân tích các dự báo trục thần kinh trong chất xám sử dụng phương pháp Cortical Box, cho phép chúng tôi điều tra các kiểu lớp ở các vùng vỏ não khác nhau, chúng tôi đã thu được các kết quả sau. Thứ nhất, các dự báo trục thần kinh rộng rãi được quan sát thấy ở cả các lớp trên và dưới xung quanh vị trí tiêm, trong khi các dự báo "điểm đến điểm" rất cụ thể được quan sát về phía các vùng xa. Thứ hai, các dự báo đường dài như vậy chủ yếu được định hướng theo hướng trước giữa - sau bên. Thứ ba, trong phần lớn các dự báo này, các trục kết nối đi qua lớp 6. Cuối cùng, các dự báo từ các vùng chính và thứ bậc đến các mục tiêu xa thường ngừng lại ở các lớp giữa và nông, tương ứng, cho thấy các kết nối có thứ bậc tương tự như ở các loài linh trưởng. Tổng thể, nghiên cứu của chúng tôi đã chứng minh sự khác biệt rõ rệt trong việc phân loại chất xám/chất trắng của các dự báo trục thần kinh giữa các loài gặm nhấm và linh trưởng, mặc dù có một số điểm tương đồng trong tổ chức vỏ não có thứ bậc.
Từ khóa
#vỏ não #kết nối não chuột #chất xám #chất trắng #gặm nhấm #tổ chức vỏ não có thứ bậcTài liệu tham khảo
Bassett DS, Bullmore ET (2016) Small-world brain networks revisited. Neuroscientist 23:499–516
Bullmore E, Sporns O (2009) Complex brain networks: graph theoretical analysis of structural and functional systems. Nat Rev Neurosci 10:186–198
Bullmore E, Sporns O (2012) The economy of brain network organization. Nat Rev Neurosci 13:336–349
Buzsáki G, Logothetis N, Singer W (2013) Scaling brain size, keeping timing: evolutionary preservation of brain rhythms. Neuron 80:751–764
Coogan TA, Burkhalter A (1993) Hierarchical organization of areas in rat visual cortex. J Neurosci 13:3749–3772
D’Souza RD, Burkhalter A (2017) A laminar organization for selective cortico-cortical communication. Front Neuroanat 11:71
D’Souza RD, Meier AM, Bista P, Wang Q, Burkhalter A (2016) Recruitment of inhibition and excitation across mouse visual cortex depends on the hierarchy of interconnecting areas. Elife 5:e19332
Ercsey-Ravasz M, Markov NT, Lamy C, Van Essen DC, Knoblauch K, Toroczkai Z, Kennedy H (2013) A predictive network model of cerebral cortical connectivity based on a distance rule. Neuron 80:184–197
Felleman DJ, Van Essen DC (1991) Distributed hierarchical processing in the primate cerebral cortex. Cereb Cortex 1:1–47
Finlay BL (2016) Principles of network architecture emerging from comparisons of the cerebral cortex in large and small brains. PLoS Biol 14:e1002556
Gămănuţ R, Kennedy H, Toroczkai Z, Ercsey-Ravasz M, Van Essen DC, Knoblauch K, Burkhalter A (2018) The mouse cortical connectome, characterized by an ultra-dense cortical graph, maintains specificity by distinct connectivity profiles. Neuron 97:698–715.e10
Goulas A, Uylings HBM, Hilgetag CC (2017) Principles of ipsilateral and contralateral cortico-cortical connectivity in the mouse. Brain Struct Funct 222:1281–1295
Hirokawa J, Bosch M, Sakata S, Sakurai Y, Yamamori T (2008a) Functional role of the secondary visual cortex in multisensory facilitation in rats. Neuroscience 153:1402–1417
Hirokawa J, Watakabe A, Ohsawa S, Yamamori T (2008b) Analysis of area-specific expression patterns of RORbeta, ER81 and Nurr1 mRNAs in rat neocortex by double in situ hybridization and cortical box method. PLoS One 3:e3266
Hofman MA (2014) Evolution of the human brain: when bigger is better. Front Neuroanat 8:15
Horvát S, Gămănuţ R, Ercsey-Ravasz M, Magrou L, GăăuțB, Van Essen DC, Burkhalter A, Knoblauch K, Toroczkai Z, Kennedy H (2016) Spatial embedding and wiring cost constrain the functional layout of the cortical network of rodents and primates. PLoS Biol 14:e1002512
Kaas JH (2000) Why is brain size so important: design problems and solutions as neocortex gets bigger or smaller. Brain Mind 1:7–23
Leinweber M, Ward DR, Sobczak JM, Attinger A, Keller GB (2017) A sensorimotor circuit in mouse cortex for visual flow predictions. Neuron 95:1420–1432.e5
Levitt JB, Lewis DA, Yoshioka T, Lund JS (1993) Topography of pyramidal neuron intrinsic connections in macaque monkey prefrontal cortex (areas 9 and 46). J Comp Neurol 338:360–376
Liewald D, Miller R, Logothetis N, Wagner H-J, Schüz A (2014) Distribution of axon diameters in cortical white matter: an electron-microscopic study on three human brains and a macaque. Biol Cybern 108:541–557
Liska A, Galbusera A, Schwarz AJ, Gozzi A (2015) Functional connectivity hubs of the mouse brain. Neuroimage 115:281–291
Lund JS, Yoshioka T, Levitt JB (1993) Comparison of intrinsic connectivity in different areas of macaque monkey cerebral cortex. Cereb Cortex 3:148–162
Manita S, Suzuki T, Homma C, Matsumoto T, Odagawa M, Yamada K, Ota K, Matsubara C, Inutsuka A, Sato M, Ohkura M, Yamanaka A, Yanagawa Y, Nakai J, Hayashi Y, Larkum ME, Murayama M (2015) A top-down cortical circuit for accurate sensory perception. Neuron 86:1304–1316
Markov NT, Misery P, Falchier A, Lamy C, Vezoli J, Quilodran R, Gariel MA, Giroud P, Ercsey-Ravasz M, Pilaz LJ, Huissoud C, Barone P, Dehay C, Toroczkai Z, Van Essen DC, Kennedy H, Knoblauch K (2011) Weight consistency specifies regularities of macaque cortical networks. Cereb Cortex 21:1254–1272
Markov NT, Vezoli J, Chameau P, Falchier A, Quilodran R, Huissoud C, Lamy C, Misery P, Giroud P, Ullman S, Barone P, Dehay C, Knoblauch K, Kennedy H (2014a) Anatomy of hierarchy: feedforward and feedback pathways in macaque visual cortex. J Comp Neurol 522:225–259
Markov NT, Ercsey-Ravasz MM, Ribeiro Gomes AR, Lamy C, Magrou L, Vezoli J, Misery P, Falchier A, Quilodran R, Gariel MA, Sallet J, Gamanut R, Huissoud C, Clavagnier S, Giroud P, Sappey-Marinier D, Barone P, Dehay C, Toroczkai Z, Knoblauch K, Van Essen DC, Kennedy H (2014b) A weighted and directed interareal connectivity matrix for macaque cerebral cortex. Cereb Cortex 24(1):17–36
Oh SW, Harris JA, Ng L, Winslow B, Cain N, Mihalas S, Wang Q, Lau C, Kuan L, Henry AM, Mortrud MT, Ouellette B, Nguyen TN, Sorensen SA, Slaughterbeck CR, Wakeman W, Li Y, Feng D, Ho A, Nicholas E, Hirokawa KE, Bohn P, Joines KM, Peng H, Hawrylycz MJ, Phillips JW, Hohmann JG, Wohnoutka P, Gerfen CR, Koch C, Bernard A, Dang C, Jones AR, Zeng H (2014) A mesoscale connectome of the mouse brain. Nature 508:207–214
Pakkenberg B, Gundersen HJ (1997) Neocortical neuron number in humans: effect of sex and age. J Comp Neurol 384:312–320
Paxinos G (2014) The rat nervous system, fourth edition. Academic, New York
Paxinos G, Franklin KBJ (2004) The mouse brain in stereotaxic coordinates. Elsevier, Amsterdam
Ragan T, Kadiri LR, Venkataraju KU, Bahlmann K, Sutin J, Taranda J, Arganda-Carreras I, Kim Y, Seung HS, Osten P (2012) Serial two-photon tomography for automated ex vivo mouse brain imaging. Nat Methods 9:255–258
Ringo JL (1991) Neuronal interconnection as a function of brain size. Brain Behav Evol 38:1–6
Rockland KS, Pandya DN (1979) Laminar origins and terminations of cortical connections of the occipital lobe in the rhesus monkey. Brain Res 179:3–20
Schüz A, Chaimow D, Liewald D, Dortenman M (2006) Quantitative aspects of corticocortical connections: a tracer study in the mouse. Cereb Cortex 16:1474–1486
Tamamaki N, Yanagawa Y, Tomioka R, Miyazaki J-I, Obata K, Kaneko T (2003) Green fluorescent protein expression and colocalization with calretinin, parvalbumin, and somatostatin in the GAD67-GFP knock-in mouse. J Comp Neurol 467(1):60–79
Vanni MP, Chan AW, Balbi M, Silasi G, Murphy TH (2017) Mesoscale mapping of mouse cortex reveals frequency-dependent cycling between distinct macroscale functional modules. J Neurosci 37:7513–7533
Wang Q, Burkhalter A (2007) Area map of mouse visual cortex. J Comp Neurol 502:339–357
Wang SS-H, Shultz JR, Burish MJ, Harrison KH, Hof PR, Towns LC, Wagers MW, Wyatt KD (2008) Functional trade-offs in white matter axonal scaling. J Neurosci 28:4047–4056
Wang Q, Sporns O, Burkhalter A (2012) Network analysis of corticocortical connections reveals ventral and dorsal processing streams in mouse visual cortex. J Neurosci 32:4386–4399
Watakabe A, Hirokawa J, Ichinohe N, Ohsawa S, Kaneko T, Rockland KS, Yamamori T (2012) Area-specific substratification of deep layer neurons in the rat cortex. J Comp Neurol 520:3553–3573
Watakabe A, Takaji M, Kato S, Kobayashi K, Mizukami H, Ozawa K, Ohsawa S, Matsui R, Watanabe D, Yamamori T (2014) Simultaneous visualization of extrinsic and intrinsic axon collaterals in Golgi-like detail for mouse corticothalamic and corticocortical cells: a double viral infection method. Front Neural Circ 8:110
Zhang ZW, Deschêes M (1997) Intracortical axonal projections of lamina VI cells of the primary somatosensory cortex in the rat: a single-cell labeling study. J Neurosci 17:6365–6379
Zhang K, Sejnowski TJ (2000) A universal scaling law between gray matter and white matter of cerebral cortex. Proc Natl Acad Sci USA 97:5621–5626
Zhang S, Xu M, Chang W-C, Ma C, Hoang Do JP, Jeong D, Lei T, Fan JL, Dan Y (2016) Organization of long-range inputs and outputs of frontal cortex for top-down control. Nat Neurosci 19:1733–1742
Zingg B, Hintiryan H, Gou L, Song MY, Bay M, Bienkowski MS, Foster NN, Yamashita S, Bowman I, Toga AW, Dong H-W (2014) Neural networks of the mouse neocortex. Cell 156:1096–1111
