人腦是由多種不同類別細胞組成的極其復雜的器官。傳統的細胞分類方法只能根據少數已知的細胞的標記分子（marker）對細胞進行分類，對每一類細胞的認識也非常有限。

斯坦福大學的著名學者Stephen Quake及其團隊利用單細胞測序技術，對466個人大腦皮層的單細胞進行了轉錄組測序，通過數據分析發現，單細胞測序結果不但能用于區分神經元、神經膠質細胞以及血管細胞，還能將神經元分為五類興奮性細胞和兩類抑制性細胞。同時，該研究還發現部分神經元表達組織相容性復合物（MHC）相關基因，顛覆了人們長期以來認為神經細胞不表達免疫分子的認知。該研究成果已發表于在2015年6月9日的《美國科學院院刊》（PNAS）上。

由于人腦樣本難以獲得，長期以來，人們對于腦的認識，大多來源于非靈長類模式生物。然而人腦比小鼠等模式生物要復雜得多，單純研究模式生物，沒有辦法揭示與人腦復雜特性相關的細胞分子特征。

Stephen團隊發現，給癲癇患者手術過程中，為了使器械能深入患區，外科醫生需要剝離一小塊正常的大腦皮層組織。因此他們巧妙地利用8個癲癇患者手術過程中獲得的正常組織，作為后續單細胞測序的成年大腦皮層樣本。另外他們還從4個16-18周選擇性流產的胎兒身上，獲得了人胚胎期大腦皮層樣本。研究團隊利用Fluidigm C1單細胞制備系統，對這些樣本共482個單細胞進行了高通量轉錄組測序，數據進行質控篩選后，共得到了466個單細胞的RNA測序數據。

“傳統的免疫熒光等技術，只能對單個細胞的1~2個基因進行檢測；用腦組進行高通量RNA測序，又只能粗略地了解該細胞群體整體的基因表達概況。我們采用單細胞測序的研究策略，能在單細胞水平對所有基因的表達水平進行檢測，將單細胞的分辨率與新一代測序的基因檢測廣度結合了起來。”文中寫到。

研究人員通過對單細胞測序結果進行分析，將成年腦皮層細胞分為8大類，胚胎的分為2大類。接著，他們又將其中113個神經元細胞分為5個興奮性亞類和2個抑制性亞類。

“我們把利用單細胞測序數據得到的分類結果，與用經典Marker進行細胞分類的結果進行了比較，發現兩者高度一致。這說明即使沒有先驗的分子Marker，完全可以利用單細胞測序的結果對細胞進行精確的類別細分”作者提到。

圖1. 人腦單細胞測序數據能進行精確的細胞分類

進一步的研究，Stephen團隊還發現了一系列未被報道的有趣現象：通過比較胚胎和成年大腦的單細胞測序結果，他們發現FAT3，EGR1等基因的表達水平，在神經前體細胞分裂前后發生了劇烈地改變。另外，他們發現HLA等組織相容性復合物相關基因，確實表達于一神經元亞類中，這顛覆了人們認為神經元中不表達免疫分子的認知。并且他們還發現，不同類型神經元在大腦皮層中的占比，人與小鼠有著不小的差異。

“如果測序樣本是群體細胞，這些現象很難被發現，這說明單細胞測序是一個強大的技術工具。”文中寫到。

圖2.部分人腦細胞表達組織相容性復合物相關基因

Stephen團隊的這些研究成功成果，為繪制人腦細胞圖譜的奠定了扎實的基礎。“有了這個圖譜，我們可以發現更多的細胞類型特異的標記分子（marker），并將其與特定的神經環路聯系起來，最終將闡釋人類大腦的復雜奧秘”作者提到。

 圖3. Fluidigm C1系統單細胞捕獲示意圖

原文：
A survey of human brain transcriptome diversity at the single cell level.
Darmanis S, Sloan SA, Zhang Y, Enge M, Caneda C, Shuerd LM, Gephart MGH, Barres BA,, and Quake SR. Proc Natl Acad Sci; 112(23):7285-90.(2015)