亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Deciphering brain cellular and behavioral mechanisms: Insights from single‐cell and spatial RNA sequencing

核糖核酸 神经科学 生物 计算生物学 转录组 小RNA 基因表达 基因 遗传学
作者
Renrui Chen,Pengxing Nie,Jing Wang,Guang‐Zhong Wang
出处
期刊:Wiley Interdisciplinary Reviews - Rna [Wiley]
卷期号:15 (4) 被引量:1
标识
DOI:10.1002/wrna.1865
摘要

The brain is a complex computing system composed of a multitude of interacting neurons. The computational outputs of this system determine the behavior and perception of every individual. Each brain cell expresses thousands of genes that dictate the cell's function and physiological properties. Therefore, deciphering the molecular expression of each cell is of great significance for understanding its characteristics and role in brain function. Additionally, the positional information of each cell can provide crucial insights into their involvement in local brain circuits. In this review, we briefly overview the principles of single-cell RNA sequencing and spatial transcriptomics, the potential issues and challenges in their data processing, and their applications in brain research. We further outline several promising directions in neuroscience that could be integrated with single-cell RNA sequencing, including neurodevelopment, the identification of novel brain microstructures, cognition and behavior, neuronal cell positioning, molecules and cells related to advanced brain functions, sleep-wake cycles/circadian rhythms, and computational modeling of brain function. We believe that the deep integration of these directions with single-cell and spatial RNA sequencing can contribute significantly to understanding the roles of individual cells or cell types in these specific functions, thereby making important contributions to addressing critical questions in those fields. This article is categorized under: RNA Evolution and Genomics > Computational Analyses of RNA RNA in Disease and Development > RNA in Development RNA in Disease and Development > RNA in Disease.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
量子星尘发布了新的文献求助10
4秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
32秒前
Luo完成签到,获得积分10
58秒前
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
ding应助LiuYingkang采纳,获得10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
ZYP完成签到,获得积分10
1分钟前
2分钟前
学者风范完成签到 ,获得积分10
2分钟前
LiuYingkang发布了新的文献求助10
2分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
2分钟前
ppppppp_76完成签到 ,获得积分10
2分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
3分钟前
3分钟前
安静依琴完成签到,获得积分10
3分钟前
dd发布了新的文献求助10
3分钟前
3分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
3分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
3分钟前
4分钟前
碧蓝梦芝发布了新的文献求助10
4分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
4分钟前
4分钟前
Fiona发布了新的文献求助100
4分钟前
4分钟前
Scarlet完成签到,获得积分10
5分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
5分钟前
乐乐应助白桦采纳,获得10
5分钟前
5分钟前
白桦发布了新的文献求助10
5分钟前
踏实亦氯完成签到,获得积分10
5分钟前
白桦完成签到,获得积分10
5分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
5分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
6分钟前
高分求助中
Africanfuturism: African Imaginings of Other Times, Spaces, and Worlds 3000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 2000
The Oxford Encyclopedia of the History of Modern Psychology 2000
Synthesis of 21-Thioalkanoic Acids of Corticosteroids 1000
Electron microscopy study of magnesium hydride (MgH2) for Hydrogen Storage 1000
Applied Survey Data Analysis (第三版, 2025) 850
Structural Equation Modeling of Multiple Rater Data 700
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3885841
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3427865
关于积分的说明 10757130
捐赠科研通 3152724
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1740605
邀请新用户注册赠送积分活动 840305
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 785304