随着生物学技术的不断提高，科研工作者们已经实现对各种感兴趣部位的组织结构进行免疫标记，并通过各种成像工具实现样本组织内部标记结构的可视化，那么对于三维重构的大组织样本，我们该如何自动计数，在空间尺度上实现对小鼠大脑中的神经元类型、神经连接和基因表达的分析？下面就跟着小编一起看看该如何操作吧！

首先，我们通过标记实现小鼠脑中神经元数量的统计。我们对LS18光片显微镜成像的脑实验数据进行信号提取标记（如图2所示），并作用于全脑的神经细胞完成提取（如图1所示）。

图1 全脑细胞标记全局                                        图2 内部层面信号标记

其次，将实验脑数据与脑模型全面匹配校准（图3所示），此处引用的脑模型是被广泛应用于脑科学领域的Allen Reference Atlas和Mouse Brain in Stereotaxic Coordinates(MBSC)小鼠脑图谱。

图3 脑模型

脑模型中详细的冠状面功能分区图谱：

图4 功能分区图谱

实验数据与脑模型全局配准，数据匹配度我们以重合度指数作为参考，它的重合度为92.6575%（如图5所示），其中，重合度=重合体积/模型体积。

图5 实验数据与模型匹配（实心脑为模型，透明脑为实验数据）

实验脑数据中与脑模型匹配的冠状面功能分区图谱（如图6所示）：

图6 实验脑数据功能分区图谱

最后，再对相应感兴趣的功能区进行提取（如图7 脑内双侧PIR区提取）并进行计数分析（如图8所示），该双侧神经细胞数约为2162个。

图7 左右双侧脑PIR区

图8 PIR区相应神经细胞提取

结语：脑的功能源于其数量巨大和类型复杂的神经细胞及其复杂的神经连接网络，根据图谱进行高精度的数据分析，全面阐述神经系统功能探索大脑奥秘的不二法门。

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