華中科技大學發表NatureMethods新文章

　　來自華中科技大學的研究人員報告稱，他們利用稱作為NeuroGPS-Tree的軟件自動重建了具有密集神經突起的大規模神經元群體。這一研究成果發布在11月23日的《自然方法》（Nature Methods）雜志上。

　　華中科技大學的曾紹群（Shaoqun Zeng）博士和龔輝（Hui Gong）教授是這篇論文的共同通訊作者。前者主要從事生物醫學光學、生物醫學成像、神經回路與蛋白質功能高分辨成像新技術新方法、生物信息技術等研究。 后者的主要研究方向包括認知光學成像與神經信息學、數字生命與醫學影像。

　　繪制神經回路是腦研究的中心工作之一，需要通過神經元群體的成像數據集來鑒別出單個神經元、它們的突觸連接與細胞類型。這些分析很大程度依賴于重建單個神經元的形態或群體中的神經樹。近年來標記和成像技術的進步使得能夠生成高質量的群體成像數據，促成了廣泛及詳細地研究神經網絡，并激發重建了大神經元群體。一直以來，研究人員都是通過手動追蹤幾個神經元來分析樹突的形態，然而這對于重建群體而言耗時且不切實際。

　　近年在一些文獻中描述了一些適用于自動構建的軟件工具，其中大多數可以成功追蹤神經樹的個別分支。這些技術可以擴展用于稀疏標記的神經元，但卻不適 用于密集神經元群體，在密集神經元群體中空間位置相互靠近的神經突起有可能會相互接觸、連接或重疊。如果不能鑒別出錯誤推斷的連接，個別神經樹可能會在重 建中組合在一起。即便一些最好的可用方法也無法利用這樣的群體在重建測試中鑒別個別神經樹。

　　在研究人員探討這些工具的基本原理時，注意到了只利用局部的信號強度或特異的連接模式來評估疑似聯系或許不能解析一些不確定的聯系。當一個有經驗的 人完成手動分割時，除了局部信號，他/她還要利用整體信號來逐步分別假聯系。這一策略對于以高精度區分個別神經元及交織的神經突起至關重要。

　　受此啟發，在這篇Nature Methods中華中科技大學的研究人員報告稱，開發出了一個整合這種整體分割策略到自動重建框架中去的神經元重建工具。這項工具是建立在他們過去開發出 的軟件NeuroGPS基礎上，因此將之命名為NeuroGPS-Tree。由此，他們自動重建出了一些神經元群體。對于采用其他方法無法解析的神經元群 體，研究人員獲得了近80%的精度和召回率。他們還示范了在3小時內重建960個神經元。

　　研究結果證實了，NeuroGPS-Tree是用于分析神經突起密度太過復雜的數據集的一個有效工具。NeuroGPS-Tree還適用于分析大規模數據集，或許還可用于繪制神經回路。