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神経科学：マウス網膜の内網状層のコネクトミクスによる再構築
Nature 500, 7461 doi: 10.1038/nature12346
分解能が高く、包括的な構造マップは、生物学において機能の探索や理解に重要である。神経系のマップには、分解能の高さとカバーする空間の広さの両方が求められるが、その作成には高度なデータ収集や解析の能力が必要なため、そうしたマップはほとんど存在しない。今回、我々はマウスの内網状層（哺乳類の網膜における主要な計算神経網領域）の950のニューロンとそれらの相互接続を高い密度で再構築したことを報告する。この研究は、連続ブロック表面走査電子顕微鏡（serial block-face electron microscopy；SBEM）のデータに対して、クラウドソーシングによる手作業のアノテーションと機械学習による空間分割を組み合わせて適用することにより達成された。我々は新しいタイプの網膜双極性介在ニューロンの特徴を明らかにし、既知のタイプの介在ニューロンがその接続性に基づいてさらに細分化され得ることを示す。今回のデータより明らかになった回路モチーフから、局在運動を検出する神経節細胞内での既知の細胞応答の機能的なメカニズムが明らかとなり、別の神経節細胞が運動感受性を持つと予想される。
