华中科技大学发表Nature Methods新文章

生物通报道 来自华中科技大学的研究人员报告称，他们利用称作为NeuroGpS-Tree的软件自动重建了具有密集神经突起的大规模神经元群体。这一研究成果发布在11月23日的《自然方法》（Nature Methods）杂志上。

华中科技大学的曾绍群（Shaoqun Zeng）博士和龚辉（Hui Gong）教授是这篇论文的共同通讯作者。前者主要从事生物医学光学、生物医学成像、神经回路与蛋白质功能高分辨成像新技术新方法、生物信息技术等研究。后者的主要研究方向包括认知光学成像与神经信息学、数字生命与医学影像（延伸阅读：华中科技大学Nature子刊发表荧光成像新技术 ）。

绘制神经回路是脑研究的中心工作之一，需要通过神经元群体的成像数据集来鉴别出单个神经元、它们的突触连接与细胞类型。这些分析很大程度依赖于重建单个神经元的形态或群体中的神经树。近年来标记和成像技术的进步使得能够生成高质量的群体成像数据，促成了广泛及详细地研究神经网络，并激发重建了大神经元群体。一直以来，研究人员都是通过手动追踪几个神经元来分析树突的形态，然而这对于重建群体而言耗时且不切实际。

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近年在一些文献中描述了一些适用于自动构建的软件工具，其中大多数可以成功追踪神经树的个别分支。这些技术可以扩展用于稀疏标记的神经元，但却不适用于密集神经元群体，在密集神经元群体中空间位置相互靠近的神经突起有可能会相互接触、连接或重叠。如果不能鉴别出错误推断的连接，个别神经树可能会在重建中组合在一起。即便一些最好的可用方法也无法利用这样的群体在重建测试中鉴别个别神经树。

在研究人员探讨这些工具的基本原理时，注意到了只利用局部的信号强度或特异的连接模式来评估疑似联系或许不能解析一些不确定的联系。当一个有经验的人完成手动分割时，除了局部信号，他/她还要利用整体信号来逐步分别假联系。这一策略对于以高精度区分个别神经元及交织的神经突起至关重要。

受此启发，在这篇Nature Methods中华中科技大学的研究人员报告称，开发出了一个整合这种整体分割策略到自动重建框架中去的神经元重建工具。这项工具是建立在他们过去开发出的软件NeuroGpS基础上，因此将之命名为NeuroGpS-Tree。由此，他们自动重建出了一些神经元群体。对于采用其他方法无法解析的神经元群体，研究人员获得了近80%的精度和召回率。他们还示范了在3小时内重建960个神经元。

研究结果证实了，NeuroGpS-Tree是用于分析神经突起密度太过复杂的数据集的一个有效工具。NeuroGpS-Tree还适用于分析大规模数据集，或许还可用于绘制神经回路。

（生物通：何嫱）

作者简介：

NeuroGpS-Tree: automatic reconstruction of large-scale neuronal populations with dense neurites

The reconstruction of neuronal populations, a key step in understanding neural circuits, remains a challenge in the presence of densely packed neurites. Here we achieved automatic reconstruction of neuronal populations by partially mimicking human strategies to separate individual neurons. For populations not resolvable by other methods, we obtained recall and precision rates of approximately 80%. We also demonstrate the reconstruction of 960 neurons within 3 h.

作者简介：

曾绍群

现任华中科技大学生物医学光子学与医学影像研究所所长、教授、博士生导师。兼任生命科学与技术学院教学指导委员会副主任、生物医学光子学教育部重点实验室副主任。曾先后赴美国宾夕法尼亚大学、美国耶鲁大学访问研究，并多次担任国际学术会议学术委员会成员。曾荣获华中科技大学青年教师创新奖、教育部高等学校优秀骨干教师等称号，并入选湖北省跨世纪学术带头人。

主要从事生物医学光学、生物医学成像研究。针对高时空分辨观测神经活动基本过程的需求，系统深入地从理论、方法、仪器到应用开展了飞秒激光显微成像研究，建立神经回路与蛋白质功能高分辨成像新技术新方法，并进行生物功能信息的整合、模拟与可视化等研究。

代表性论文发表于光学领域一流期刊Optics Letters, Optics Express等，技术在神经科学领域应用合作论文发表于Neuroimage, pNAS, Neuron, Science等。获国家自然科学二等奖1项（2010年，排名3），获教育部技术发明一等奖1项（排名1），湖北省自然科学奖1项（排名3）。

龚辉

华中科技大学生命科学与技术学院生物医学工程系教授

长期从事发展光电新技术新方法以满足生物医学需求的研究，主要方向包括：（1）脑结构与脑网络连接的光学成像研究，包括显微光学切片断层成像（MOST）获取鼠脑高分辨图谱及脑神经连接等；（2）近红外光谱术联合脑电的双模式人脑功能成像研究。

以第一作者或通信作者发表SCI收录期刊论文20余篇，期刊包括Science，NeuroImage等。研究成果“显微光学切片断层成像获取小鼠全脑高分辨率图谱”成果入选“2011年度中国科学十大进展”，荧光显微光学切片断层成像成果入选“2013 中国光学重要成果”。